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从会员 app 接轨 AI 转型,微风广场如何数位创新?

2020年06月17日 10:54:21 | 分类: 生活百货 | 作者:  | 浏览次数:852 次

从会员 app 接轨 AI 转型,微风广场如何数位创新?

随着软硬体科技成熟及数据量到位,企业的数位转型从传统的大数据分析,演进到以人工智慧来辅助;零售业的资料複杂,最需要 AI,但导入工程恐怕也最浩大。因为具有「既期待 AI 又怕受伤害」的特性,零售业必须妥善思考,如何做才能产生效益,避免资源错置?一向以开放态度拥抱新科技的微风广场,近期与台湾微软及交通大学、成功大学的资料探勘研究团队合作,利用 AI 进行顾客行为分析,短短两个月就看到成果。微风的秘诀是:「先期準备、问对问题、找对方法收集资料。」

在各行各业中,零售业的数据量可说最大。从客户资料、商品资料、购买行为、促销方案等等,每一项都是大学问。拥有最大实体卖场的百货公司,因为贩售内容包山包海,从餐厅、服饰、家电、精品到超市,数据样貌不胜枚举、数量也最庞大,因此迫切需要 AI 来帮忙,从巨量资料中创造新的价值。

创新龙头微风携手科技大厂及学界,导入 AI,替数据创造更高价值。这个专案由台湾微软提供 AI 的运算环境、两位分别来自交通大学与成功大学的教授,率领研究团队协助资料清理及演算法技术。其中交大资工彭文志教授团队负责百货部门的会员数据分析及行为预测;成大电机系黄仁暐教授团队则负责超市的消费分析。

零售业导入 AI 最重要的就是「数位基础」有打好从会员 app 接轨 AI 转型,微风广场如何数位创新?

微风的短期目标是:让数据说话,更準确分析会员行为。中期目标则提供尊荣的个人化服务:例如每个会员收到的折价券及推荐讯息,都是量身订做,跟别人不同。更长期的目标则是 4D 虚拟卖场,贵妇在家就能买精品。

微风数位总经理庄惠婷表示,集团导入 AI 的契机其实是有脉络可循的。2015 年,当时微风展开数位转型,建置行动会员 app,逐步地把会员购物集点、折扣券等购物资料导入,并且可以清楚的辨识每个会员的基础资料。会员 app 建置后随之产生庞大数据量,虽然企业内部原有的 CRM 系统也可以进行分析,但无法提供更细緻的个人化服务,因此今年决定更进一步导入 AI。

微风累积的经营数据,成为技术开发团队最好的分析素材

从 2015 年起累积的资料量,代表的不只是微风的经营轨迹,更变成开发团队在分析资料、客户行为模式时,能有足够的资料可以分析判断。

「目前合作虽仅短短两个月,但这次的专案已经给了我们很有趣的新视野。」庄惠婷举例,微风向来是根据百货部门的消费金额,将会员分为钻石卡、琉金卡、一般会员三个等级;但成大电机系黄仁暐教授团队检视了微风超市的资料后,立刻提出不同看法,建议针对超市顾客另闢等级。「这是因为,微风的钻石卡和一般会员,在超市的消费金额并没有太大差异。」

针对超市顾客重新分级后,看到的数据成果很不一样。超市商品几乎是每一级的会员都会买,不像某些精品只有顶级客层才去消费。于是超市就可针对重新分级的顾客,进行关连性的商品推荐,比如客人买了一块牛肉,可推荐一瓶红酒或配菜的马铃薯。

这说明了零售业导入 AI 时,资料收集和分类是一大课题。黄仁暐教授指出,企业导入 AI,有三个基本程序:设定命题、收集资料、建模及持续改善。

零售业导入 AI,必须要先学会「问对的问题」

业者必须先想清楚要用 AI 解决什幺问题,例如微风希望预测未来某个时间点客户会买什幺东西。接着再由资料专家协助,把业者的问题翻译成能够建模的格式。「现在有个热门的行业,叫做『资料科学家』,就在做这些事:把资料分析整理,转换为科技可以解决的问题。」
「收集资料的学问很大,」黄仁暐说,零售业的数据虽然多,但品质不够好,有些用手写、有些虽已数位化,但资料栏位和範围都没有妥善定义,机器学习的模型无法直接使用。

「微风的优势是,命题明确、且已收集了一定程度的资料,有不错的基础;」从 2017 年开始针对超市的单一商品来记录购买资料。经过一年的时间,微风坦言,若要提供一对一的个人化服务,资料量还不够。庄惠婷说,此次的合作让微风思考:必须对资料进行更多分类,例如品牌认知、购买纪录、app 使用行为等等,「也就是资料的规划要更细緻,未来的推荐模组才能更精準。」

资料收集学问大,零售业往往资料品质不佳

在微风会员资料消费行为分析部分,由交大资工系彭文志教授带领的数位经济计划团队协助微风进行客户分析,透过消费行为的资料收集与分析,洞悉消费者的消费喜好,其中所提出的多维度消费行为模式,更可以进一步的去预测消费者的未来消费的时间与地点等资讯,本次与微风的合作案,透过微风的会员消费资料,更进一步探勘不同会员的消费属性与消费类别,乃至更推荐有可能的消费路径等,提供更好的会员消费体验。

交大与成大两位老师的研究团队,过去不仅在学术界有相关的国际顶尖学术论文发表,累积了丰厚的研究基础,此次利用微软 Azure 平台所提供的推荐模组, Web App, Web Jobs 以及 Storage 等平台,可以迅速的将研发成果接轨于微风所提供的资料,此次的合作充分展现透过微风的资料提供与贡献百货零售领域的经验,整合学术界的研究成果与搭配微软 Azure 平台等,可为微风百货的提供更多的消费行为洞悉。

「让数据来说话!我们的实验室就是要找出变数和变数间的关连,透过统计、资料探勘、机器学习等技巧,让百货业者知道会员的消费行为,提供专属的会员购物体验,将带给百货零售业者不同的视野」交大资工系彭文志教授表示,消费者喜欢什幺,未来什幺时候会买、推荐什幺商品比较容易成功等问题都可透过资料分析与相关的技术来提高预测準确度,也因此在未来将有机会让微风进一步透过 AI 的技术,提供更个人化的购物体验,增加会员的黏着度。

软硬体不马虎,关键是搭配行销手段来验证

彭文志表示,零售业导入 AI,资料要放上云端、要找到适当的演算法及模型、也要有运算能力更强大的硬体如 GPU;「也就是数据、软体、硬体三者都到位。」有了这些条件的配合,不论是 data mining、机器学习或深度学习,种种 AI 工具才能发挥效果,预测更準确。「但这还不够,还要有第四阶段,」也就是将模型预测的结果,搭配行销手段来验证,最后反馈回 AI 系统,才能不断改进準确度。

超市及百货的消费行为预测只是微风导入 AI 的第一步,「我希望不久的将来,客人走进微风,透过人脸辨识,手上 app 就会打招呼,并推荐专属的购买清单。」庄惠婷说。

顾客和商家双赢,AI 创造品牌价值

庄惠婷表示,对消费者来说,微风导入 AI 所发展出来的客製化服务,可让顾客感受 VIP 的尊荣,得到差异化服务,并创造 AI 智能购物新体验,而对商家而言,也能留住更多客户、产生更高的营业额,带动业绩成长,「可说是顾客及商家双赢」

对学术团队而言,在其他产业研发出来的演算法模型或资料清洗方式,能在零售业得到验证,不论是透过客製化修改,或者直接複製套用,都能让未来演算法更为精进,AI 整体配套更完整有效率。「其实不只双赢,更是产官学及消费者的多赢。」

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