AI 在零售業的 4 大應用!貝恩策略顧問:就算不熟,也得先用
「生成式AI」(Generative AI) 浪潮來襲,零售業該如何因應?如何應用?國際知名顧問機構「貝恩策略顧問」(Bain&Company) 近來發布專文指出,「AI正在迅速趕上我們所想像的未來⋯,等待和觀望是一種高風險的策略,即使前方的路途充滿不確定性,也有充分的理由勇於應用」。文章特別針對零售業剖析,生成式 AI 將為零售業帶來四大新興應用,包含:(1)個別化行銷(2)客服升級(3)提升營運效率(4)客戶關懷和產業洞察。
一、個別化行銷
「生成式AI」是指能透過大量資料的訓練,自動生成新的數據、文本、影像、聲音等內容的技術,目前已被廣泛運用於創意、藝術、科技等領域。
生成式 AI 讓更細膩的個人別化行銷成為可能,譬如寄發上萬封的電子報,AI 可以根據每個收件人的過去偏好,調整核心內容與溝通訊息, 撰寫更具有針對性的文案。對於一個在乎優惠折扣的粉絲,可以撰寫一封包含優惠券的電子報;對於自認為是美食家的人,可以放大食材的來源,甚至附上食譜。
行銷人也可以使用 AI 來提高生產力,像是撰寫文章、文案,製作創意圖像,釋放出更多的時間去完成高階的任務。生成式AI可以通過個別化的登陸頁、產品描述和插圖,融入到電商網站或應用程式。服飾品牌的電商,可以幫助客戶更好地想象一件衣服穿在自己身上的樣子。
還有一些顛覆性的可能,現在可能還無法一次到位,例如根據客戶冰箱裡的食物照片,推薦的食譜列表;或者根據客戶現有衣櫃的照片和場合來推薦服裝,當客戶的「衣櫃管家」。
二、客服升級
與過去死板板的聊天機器人相比,生成式 AI 可以帶給粉絲更好的客服體驗。譬如一位想要購買跑鞋的上班族,他可能無暇打字,但希望透過語音詢問 AI 客服:哪些跑鞋適合自己?如果每周跑約 15 公里適合哪些款式?
AI 客服可以將這位客戶以前購買過的鞋子放在清單的上方,並回答關於尺寸、庫存、物流等相關的問題,讓客戶可以購買到一雙自己「熟悉」跑鞋雙鞋,沒有任何懸念。
這樣的工具,將取代過去一些電商網站上糟糕的搜尋體驗,因為通過 API 串接生成式AI,會比升級內部搜索的底層功能更容易。可以預見,生成式 AI 未來還將實現不同類型的搜尋模式,讓消費者可以透過照片、語音、影片來進行商品的查找。
此外,生成式AI可以就每次客服對話進行摘要,方便客戶掌握重點,同時也能在社群媒體上,迅速回應客戶的留言和評論。這些服務上的升級,會很快讓客戶感到與其他品牌差異。
三、提升運營效率
已經有零售業者透過 AI 來提升營運的效率,例如使用 OpenAI 的語音識別系統 Whisper 來做會議記錄,但這只是開始。
以「現場知識管理」(frontline knowledge management)為例,零售業員工在接受教育訓練時,需消化大量的培訓文件。但是在需要時刻,又很難找到這些訊息,時常需要反覆詢問主管或前輩。在生成式AI的輔助下,可讓員工即時叫出需要參考的 SOP、公司規定、作業流程等。
合作夥伴的管理,也是生成式AI可以發力的領域,對於一個擁有上百、上千供應商要管理的企業,AI 以減輕這個負擔。例如撰寫招標、提案文件、總結會議、撰寫跟進各項業務的電子郵件等,這將大幅節省企業在「夥伴關係管理」上的成本。
在後勤上,AI也可根據內部需求撰寫各式各樣的教育訓練才,迅速生成工作手冊,讓企業的運營更有效率。
四、客戶關懷和產業洞察
由於生成式 AI 可以監控與客戶互動時的內容和語調,如電話、線上聊天,然後即時評估這位客戶對於服務感到滿意或沮喪,並通過類似「淨推薦值」(Net Promoter Score,NPS)來衡量客戶的體驗,讓客戶關懷成為一個預測性而不是反應性的過程。
AI 也可更好地完成市調工作,例如分析社群輿情、整理市調報告、將產品特性與市場需求整合分析,甚至提出新產品或新服務的構想。
Bain&Company 最後指出,這波人工智慧的突破,與過去的區塊鏈或 AR 那種漫長的發展不可同日而語,AI 將成為零售業的核心,即使前方的路途充滿不確定性,也有充分的理由勇於應用。今天的試錯和學習方法,將可發展出可重複使用的流程。到時那些僅僅停下腳步的企業,可能永遠無法追上競爭對手所擁有的領先優勢。
via:Bain&company