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根據麥肯錫2024年的調查顯示,美國企業最常在行銷與業務領域使用生成式AI(GAI),其次為產品與服務發展,IT部門則排名第三。而KPMG 2023年的調查指出,美國零售業主管認為GAI在行銷與業務方面最具影響力。
此外,根據未來流通研究所的「零售業AI解決方案」報告,台灣零售業在AI應用市場的四大熱門領域分別為行銷/銷售/廣告、個人化購物中心OMO、顧客數據平台 (CDP)以及客戶服務。
AI可以在商業服務業中提供多種協助,茲分述如下:
一、需求預測與庫存管理。包含需求預測,例如用機器學習演算法分析歷史銷售數據、季節性變化、促銷活動及市場趨勢,結合外部數據(如天氣預報、節假日等),預測未來的產品需求;自動補貨,根據需求預測結果,自動生成補貨訂單。系統會考慮庫存水平、供應商交貨時間和最小訂貨量等因素,自動發送訂單給供應商。
二、個性化推薦。包含產品推薦,透過分析顧客的購買歷史、瀏覽行為和偏好,利用協同過濾演算法或內容過濾演算法向顧客推薦相關產品;定製化廣告,根據顧客的行為數據和偏好,生成個性化的行銷廣告並通過電子郵件或社交媒體發送給顧客。
三、價格優化。首先是動態定價,利用AI分析市場需求、競爭情況和庫存水平,自動調整產品價格,實現動態定價。其次是促銷優化,分析過去促銷活動效果,結合當前市場情況和顧客行為數據,制定最佳促銷策略。
四、顧客服務。主要在智能客服,使用聊天機器人和AI客服系統,自動回答常見問題,處理簡單查詢和投訴。
五、店鋪運營與管理。店鋪分析,通過分析店鋪銷售數據、客流量和顧客行為,優化產品擺設和布局,提升購物體驗;員工管理,根據銷售預測和店鋪需求,智能調整員工排班,確保人力資源的最佳利用。
六、市場與競爭分析。市場趨勢分析,使用AI分析市場數據和消費者行為,找出市場趨勢和機會,幫助零售業制定長期策略;競爭分析,監控競爭對手的價格、促銷活動和市場動態,進行競爭分析,制定應對策略。
七、供應鏈優化。供應鏈管理,透過分析供應鏈數據,優化供應鏈流程,減少浪費,提高效率;風險預測,利用AI預測供應鏈中的潛在風險,如供應中斷、物流延誤等,幫助制定應對措施。
八、客戶行為分析。顧客區隔,通過AI技術對顧客進行區隔分析,了解不同類型顧客的需求和行為特徵,制定針對性的行銷策略;購物車分析,分析顧客購物車行為,找出影響購買決策的因素,提供最佳的行銷建議。
根據2024年百工百業AI落地行動指南資料顯示,目前零售業導入AI者為3%,透過POC了解AI效益為17%,在評估者為80%。組織中有專職團隊者僅11%,由資訊單位負責66%,跨部門團隊為9%,其他為14%。零售業導入前五大AI排名為:Gen AI、數據分析、深度學習、機器學習、演算法。
在對AI熟悉度方面,熟悉與非常熟悉僅占23%,不熟悉占58%,非常不熟悉占18%,顯示對AI的陌生程度仍高。對AI的培訓能力,排名第一為外部教材/平台資源,第二名是外部實體培訓課程,第三名則為讀書會。在部署環境方面,私有雲占40%,公有雲占34%,委外託管占30%,邊緣運算占10%,大型主機占10%。最想導入前五名為:銷售與流程建議與優化、員工個人助理、客服機器人、個人化精準行銷、全通路廣告內容生成。
總之,服務業的AI應用範圍廣泛,涵蓋八大主要領域。目前AI仍處於導入階段,期待企業能夠加速讓全體員工理解並參與AI應用,以提升生產力和競爭力。
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