手機購物新潮流,零售業者得跟上
手機購物新潮流,零售業者得跟上
2011.11.21 | 行銷

隨著美國假日購物季來臨,越來越多人開始拿手機當作上網血拼的工具。許多消費者透過智慧型手機搜尋商品、比價,然後才進行購買。讓零售業者不得不採取新方法和消費者連結,以免流失客源及利潤,包括Lowe's Companies、Best Buy 和Toys R Us(玩具反斗城)等,都是大幅改變以因應假日購物潮的在列者。

全美第二大房屋修繕網站Lowes.com的副總裁Gihad Jawhar指出:「購物經驗是掌握在消費者手中的,你不能強迫他們非去哪裡買東西不可。零售商可以搭上潮流列車,也可以被潮流甩在後頭,我們當然選擇前者。」Lowe's 日前於全美1,700 家店面發放42,000 支iPhone手機給員工,希望當消費者在店內用手機掃描條碼,上網閱讀相關產品評價及比價的同時,員工可以透過iPhone即時追蹤類似資訊,以和消費者接軌。除此之外,員工也能用iPhone至公司網站快速查詢商品存貨、鄰近分店是否有同樣商品等。

另一大型零售連鎖商店Best Buy,擁有63家可互連的分店,同樣發配行動裝置給分店員工,並鼓勵使用自己的智慧型手機協助消費者搜尋商品和確認庫存狀況。Best Buy發言人表示:「我們授權員工在各銷售點上可以自行定價以和競爭廠商匹敵。」

超過四成的零售業者表示今年採行政策是:至少要能與透過手機上網搜尋比價而得的較低價競爭。eMarketer上週四預估美國零售電子商務的假日銷售額,今年將增加17%,達到467億美元;而行動商務(mobile commerce)的成長更快速。Internet Retailer近日調查顯示,由亞馬遜領軍的全美前三百大行動貿易商(mobile merchants),今年可望由行動裝置獲得53.7億美元的銷售額,比去年成長超過一倍之多。

手機購物將掀高峰(Peak Mobile Shopping Day)

美國全國零售聯盟(National Retail Federation)針對購物族群進行調查,發現40%的消費者擁有智慧型手機,其中有超過半數打算在接下來的聖誕假期透過手機搜尋、購買商品。根據eBay旗下的線上付款業務PayPal估計,手機購物的高峰將出現在12月的第二個星期天(12月11日),因為許多人要到假日才有空上網選購,而這天是訂購商品能準時在聖誕節送達的最後一個非工作天。

將消費者從電腦前帶到店裡(Driving Shoppers to Stores)

eBay最近推出一款應用程式Red Laser更新版,這是一款讓消費者可以藉由智慧型手機掃描條碼,並查詢同商品其他零售業者定價的應用程式,更新後的Red Laser不但整合了去年被eBay買下的Milo功能,囊括地方存貨資訊,新增PayPal行動付款的選項,還讓智慧型手機用戶可以選擇在實體店面提領商品。

 

包括Toys R Us(玩具反斗城)和Best Buy等美國零售業者都已和Milo分享地方存貨資訊,這意味著使用Red Laser的用戶可能是在手機上向這些店家購買商品,最後選擇親臨店面取貨。這個特點也是行動商務(mobile commerce)與單純使用網路的不同之處:透過網路銷售商品搶了實體店面的生意,但行動商務卻因為能告訴消費者在哪裡能買到他們要的商品而幫實體店面增加商機。除了更新版的Red Laser之外,亞馬遜上週也推出了另一款Price Check應用程式的更新版本。

 

來源:路透社

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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