零售業未來，實體會員+社群媒體行銷(一)|數位時代 BusinessNext

「消費集點」是零售業做為鼓勵消費者回購最常見的行銷手法，7-11集點換公仔、壹咖啡集點換免費咖啡…，如果，消費集點加上社群媒體social media的力量，未來行銷的世界會變成怎樣?!

去年9月我寫了一篇「顧客忠誠計劃在iPhone上露出曙光」的文章，主要在介紹foursquare這個綜合了地圖/碎碎唸/交友/遊戲的平台，原本只開放給美國幾個主要城市，在前一陣子已經開放全世界所有地區使用，並且在紐約出現了第一個運用社交媒體與顧客忠誠計劃Loyalty Program結合的案例-Tasty D-Lite。

Tasty D-Lite是紐約一家知名的連鎖冰品店，將她的會員卡tasty treatcard與twitter以及foursquare合作，只要你持Tasty會員卡來店消費，一旦消費過卡後，就會自動在你的twitter上發出一則「我剛在Tasty D-Lite獲得了5個消費點數」的訊息，或在你的foursquare上check in，你同意這樣做的好處就是「會得到額外的點數」，加快你集點兌換獎品的速度。

Tasty很聰明的把原本只是你個人來店消費/集點的行為，除了你自己沒人知道的事，結合了social media****之後，自動地變成了一則則的免費廣告，而且是由你所發出的社交廣告social advertising，而她，只需要付出相當於消費一美元的點數代價(****當然你也可以選擇不同意發出訊息，不參與這樣的活動)。現在看起來很制式呆板的自動訊息，將來會增加更多的選項讓你選，雖然這一則看似不起眼的一段話，卻可能代表了一個商機。

想像一下，如果你到一個不熟悉的地方，正苦於不知道上那找一家好吃的義大利餐廳，你打開foursquare，在地圖上的某個餐廳出現了一個你的朋友曾經貼出的訊息，就算只是一則自動發出「某年某月我到這裡來消費」 (check in)的訊息，都可能吸引你走進店裡，如果那個人又剛好是你的好朋友或是一則寫著「這裡的窯烤Pizza 超讚，一定要吃」的正面評價，這個生意大概就跑不掉了，這，就是商機!

**光有集點會員卡，只能拉住持卡人的生意；加上social media!****則會擴大到他的朋友圈，在最適當的時機，做為品牌的推廣人，而且這樣的推文不是由品牌發出，而是同儕。

** 這個案例對於有實體會員卡的零售業可以如法泡製，將會員卡機制與foursquare這類地圖社交平台的API連結即可；但對於沒有會員卡制度的獨立的餐廳、小商店，我推測foursquare未來會提出解決方案，QR Code會是一個可能的發展方向，我相信foursquare不會甘於只扮演一個免費的平台，然後靠流量或Location Base Service賺廣告費，而有可能發展成為一個虛擬世界的Happy Go卡，只是從此你隨身帶著的不是一張塑膠卡片，而是你的手機。

**foursquare****對於顧客忠誠計劃最大的缺點就是不知道消費者是誰、不能確認消費以及消費的金額，缺了這三樣中的任何一樣，消費者分析都將不完整。**依現在的機制設計，要作弊太容易了，我試過到某一個餐廳門外(在你定位點方圓500公尺，任選一家商店都行)，按check in，系統還是會判定「我真的在店內而且有消費」，但事實上我只不過路過而已!! foursquare要如何改善? 在做法上只要在foursquare的軟體產生一個QR Code，就可以記錄持手機的人是誰，店員對著手機掃瞄就能將資料納入，結合POS系統，誰/何時/何地/金額/品項一應俱全，如果再將消費記錄上傳到foursquare的雲端，你手機上的foursquare重新載入後就會自動更新你最即時的消費狀況，如此一來，對於這個資料庫的運用將會充滿想像...。

這不是我天方夜談，之前寫過的星巴克隨行卡，就是類似的運用。當然跨不同商店，參與的店家是不是都願意上傳資料、消費者是不是願意將手機當做會員卡來用，這些都還有待考驗。

**無論如何，實體零售業的會員卡與虛擬社交平台的組合，打開了新的商業模式，除了顧客忠誠又更積極地向外拓展。**這樣的模式我相信會越來越多，也會結合的越來越好，但這樣的做法也不是萬無一失。

Social advertising 最為人所垢病的就是「我為什麼要平白無故、沒有代價的幫某個品牌背書打廣告、為品牌所利用」，除非這是由我主動真心推薦給朋友，而不能只因為我做了某一個動作(可能只是玩了個遊戲)，就自動幫我在網路上，一副「我就是品牌死忠支持者」的到處宣傳。這次有了對價關係的案例，或許會開啟一個「你在social media上的一句話都可能轉換成為有價」的時代，只是切莫太過商業化或被玩過頭，這樣的結果，又會回到一切都是"廣告"的惡性循環。這就不是我所樂見行銷的未來啊!

PS.最近有越來越多的社交平台都跟地圖連結(包括google search手機版的near me now)，目的都是為了「虛擬與實體結合」舖路，創造更多收入的來源。只是，短時間在台灣還不容易看到這個市場出現，因為這個模式還牽涉到social media平台，以及可以連上facebook或foursquare這類地圖社交平台智慧型手機的普及度(目前foursquare只有iPhone/Android/Palm三個手機作業系統)。雖說如此，就行銷的角度，這個發展還是值得觀察。

資料來源：米卡的行銷放肆
文章出處：http://www.jabamay.com/2010/01/blog-post_15.html

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。