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【台灣零售業的 AI 轉型故事】從會員 app 接軌 AI 轉型,微風廣場如何數位創新?

隨著軟硬體科技成熟及數據量到位,企業的數位轉型從傳統的大數據分析,演進到以人工智慧來輔助;零售業的資料複雜,最需要 AI,但導入工程恐怕也最浩大。因為具有「既期待 AI 又怕受傷害」的特性,零售業必須妥善思考,如何做才能產生效益,避免資源錯置?一向以開放態度擁抱新科技的微風廣場,近期與台灣微軟及交通大學、成功大學的資料探勘研究團隊合作,利用 AI 進行顧客行為分析,短短兩個月就看到成果。微風的秘訣是:「先期準備、問對問題、找對方法收集資料。」

在各行各業中,零售業的數據量可說最大。從客戶資料、商品資料、購買行為、促銷方案等等,每一項都是大學問。擁有最大實體賣場的百貨公司,因為販售內容包山包海,從餐廳、服飾、家電、精品到超市,數據樣貌不勝枚舉、數量也最龐大,因此迫切需要 AI 來幫忙,從巨量資料中創造新的價值。

創新龍頭微風攜手科技大廠及學界,導入 AI,替數據創造更高價值。這個專案由台灣微軟提供 AI 的運算環境、兩位分別來自交通大學與成功大學的教授,率領研究團隊協助資料清理及演算法技術。其中交大資工彭文志教授團隊負責百貨部門的會員數據分析及行為預測;成大電機系黃仁暐教授團隊則負責超市的消費分析。

零售業導入 AI 最重要的就是「數位基礎」有打好

▲ 微風數位總經理莊惠婷

微風的短期目標是:讓數據說話,更準確分析會員行為。中期目標則提供尊榮的個人化服務:例如每個會員收到的折價券及推薦訊息,都是量身訂做,跟別人不同。更長期的目標則是 4D 虛擬賣場,貴婦在家就能買精品。

微風數位總經理莊惠婷表示,集團導入 AI 的契機其實是有脈絡可循的。2015 年,當時微風展開數位轉型,建置行動會員 app,逐步地把會員購物集點、折扣券等購物資料導入,並且可以清楚的辨識每個會員的基礎資料。會員 app 建置後隨之產生龐大數據量,雖然企業內部原有的 CRM 系統也可以進行分析,但無法提供更細緻的個人化服務,因此今年決定更進一步導入 AI。

微風累積的經營數據,成為技術開發團隊最好的分析素材

從 2015 年起累積的資料量,代表的不只是微風的經營軌跡,更變成開發團隊在分析資料、客戶行為模式時,能有足夠的資料可以分析判斷。

「目前合作雖僅短短兩個月,但這次的專案已經給了我們很有趣的新視野。」莊惠婷舉例,微風向來是根據百貨部門的消費金額,將會員分為鑽石卡、琉金卡、一般會員三個等級;但成大電機系黃仁暐教授團隊檢視了微風超市的資料後,立刻提出不同看法,建議針對超市顧客另闢等級。「這是因為,微風的鑽石卡和一般會員,在超市的消費金額並沒有太大差異。」

針對超市顧客重新分級後,看到的數據成果很不一樣。超市商品幾乎是每一級的會員都會買,不像某些精品只有頂級客層才去消費。於是超市就可針對重新分級的顧客,進行關連性的商品推薦,比如客人買了一塊牛肉,可推薦一瓶紅酒或配菜的馬鈴薯。

這說明了零售業導入 AI 時,資料收集和分類是一大課題。黃仁暐教授指出,企業導入 AI,有三個基本程序:設定命題、收集資料、建模及持續改善。

零售業導入 AI,必須要先學會「問對的問題」

業者必須先想清楚要用 AI 解決什麼問題,例如微風希望預測未來某個時間點客戶會買什麼東西。接著再由資料專家協助,把業者的問題翻譯成能夠建模的格式。「現在有個熱門的行業,叫做『資料科學家』,就在做這些事:把資料分析整理,轉換為科技可以解決的問題。」
「收集資料的學問很大,」黃仁暐說,零售業的數據雖然多,但品質不夠好,有些用手寫、有些雖已數位化,但資料欄位和範圍都沒有妥善定義,機器學習的模型無法直接使用。

「微風的優勢是,命題明確、且已收集了一定程度的資料,有不錯的基礎;」從 2017 年開始針對超市的單一商品來記錄購買資料。經過一年的時間,微風坦言,若要提供一對一的個人化服務,資料量還不夠。莊惠婷說,此次的合作讓微風思考:必須對資料進行更多分類,例如品牌認知、購買紀錄、app 使用行為等等,「也就是資料的規劃要更細緻,未來的推薦模組才能更精準。」

資料收集學問大,零售業往往資料品質不佳

在微風會員資料消費行為分析部分,由交大資工系彭文志教授帶領的數位經濟計劃團隊協助微風進行客戶分析,透過消費行為的資料收集與分析,洞悉消費者的消費喜好,其中所提出的多維度消費行為模式,更可以進一步的去預測消費者的未來消費的時間與地點等資訊,本次與微風的合作案,透過微風的會員消費資料,更進一步探勘不同會員的消費屬性與消費類別,乃至更推薦有可能的消費路徑等,提供更好的會員消費體驗。

交大與成大兩位老師的研究團隊,過去不僅在學術界有相關的國際頂尖學術論文發表,累積了豐厚的研究基礎,此次利用微軟 Azure 平台所提供的推薦模組, Web App, Web Jobs 以及 Storage 等平台,可以迅速的將研發成果接軌於微風所提供的資料,此次的合作充分展現透過微風的資料提供與貢獻百貨零售領域的經驗,整合學術界的研究成果與搭配微軟 Azure 平台等,可為微風百貨的提供更多的消費行為洞悉。

「讓數據來說話!我們的實驗室就是要找出變數和變數間的關連,透過統計、資料探勘、機器學習等技巧,讓百貨業者知道會員的消費行為,提供專屬的會員購物體驗,將帶給百貨零售業者不同的視野」交大資工系彭文志教授表示,消費者喜歡什麼,未來什麼時候會買、推薦什麼商品比較容易成功等問題都可透過資料分析與相關的技術來提高預測準確度,也因此在未來將有機會讓微風進一步透過 AI 的技術,提供更個人化的購物體驗,增加會員的黏著度。

軟硬體不馬虎,關鍵是搭配行銷手段來驗證

彭文志表示,零售業導入 AI,資料要放上雲端、要找到適當的演算法及模型、也要有運算能力更強大的硬體如 GPU;「也就是數據、軟體、硬體三者都到位。」有了這些條件的配合,不論是 data mining、機器學習或深度學習,種種 AI 工具才能發揮效果,預測更準確。「但這還不夠,還要有第四階段,」也就是將模型預測的結果,搭配行銷手段來驗證,最後反饋回 AI 系統,才能不斷改進準確度。

超市及百貨的消費行為預測只是微風導入 AI 的第一步,「我希望不久的將來,客人走進微風,透過人臉辨識,手上 app 就會打招呼,並推薦專屬的購買清單。」莊惠婷說。

顧客和商家雙贏,AI 創造品牌價值

莊惠婷表示,對消費者來說,微風導入 AI 所發展出來的客製化服務,可讓顧客感受 VIP 的尊榮,得到差異化服務,並創造 AI 智能購物新體驗,而對商家而言,也能留住更多客戶、產生更高的營業額,帶動業績成長,「可說是顧客及商家雙贏」

對學術團隊而言,在其他產業研發出來的演算法模型或資料清洗方式,能在零售業得到驗證,不論是透過客製化修改,或者直接複製套用,都能讓未來演算法更為精進,AI 整體配套更完整有效率。「其實不只雙贏,更是產官學及消費者的多贏。」

文章授權: TechOrange 科技報橘

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