AI在零售業的營運效率優化中，有哪些關鍵應用情境？

AI 在零售業營運效率優化中的關鍵應用情境

零售業正積極導入 AI 以提升營運效率，特別是在個人化顧客體驗與營運管理兩大核心情境。根據 Google Cloud 的調查，多數零售決策者都希望在業務中採用生成式 AI，並認為企業已準備好部署。AI 已經成為零售業的生存必需品，個人化行銷更是基本門檻，消費者期待品牌業者提供更即時、個人化的需求理解和主動推薦。

個人化顧客體驗

零售業者可透過生成式 AI，簡化客戶服務並減少人工干預，例如提供對話摘要和自動化任務。電商平台 momo 就運用 BigQuery 和 Gemini 技術，根據消費者的歷史搜尋與購買行為，生成個人化搜尋詞建議清單，提供更精準且貼近需求的搜尋體驗。

營運效率優化

零售業複雜的後端營運，包括供應鏈管理、庫存預測、平台商品管理和智慧定價等，都能透過生成式 AI 優化。零售商可根據自身痛點，應用 AI 來降低營運成本、優化效率。Google Cloud 與 momo 的合作案例中，透過導入 Gemini 判斷商品特徵來選擇最佳包材，每日紙箱使用量減少 5%，包裝成本下降約 8%。此外，Gemini 的語意判斷與多模態識別能力，能強化商品上架流程中的平台治理，提升商品分類準確率並即時偵測違規或敏感資訊，降低人工負擔。

AI 代理的未來趨勢

AI 代理不僅能回應問題，還能以類似人類的方式處理數據、評估資訊、做出結論並採取行動。相較於聊天機器人，AI 代理可處理更複雜的要求，全面升級用戶購物旅程。例如，快餐連鎖店導入訂餐 AI 代理，因其自然、具同理心的對話，使顧客互動成功率高達 95%。此外，家居裝飾零售商為店員配備 AI 助手，讓他們即時存取庫存管理、個人化客戶推薦和流程資訊，將時間投注於人際溝通和解決問題。未來，AI 代理將更深入改變零售業，帶來搜尋驅動的智慧購物流程、賦能未來工作、打造互連的商店體驗，並提供客製化的 AI 代理體驗。