【未來對談】梁錦琳×江尻裕一(下)~活絡經濟，小點數大功勞|數位時代 BusinessNext

**Q：**市場上許多大小店家都會發送點數，從你們的經驗觀察，店家經營點數應該注意哪些事項？

**梁：**點數其實是一種行銷的工具，在購物過程中起了潤滑效果，所以商品的質量還是要好。我們現在有很多的合作夥伴，但我們還是會挑選，因為商家說：「我是快樂購的商家」，就表示某種程度消費者所受到的服務，得有一定的水準。所以我們每次都會去做很多的神秘訪客，前往新的合作店家。我們會去詢問卡友：店家有沒有主動提醒你使用卡片？店內裝潢怎麼樣？食物好不好？服務態度好不好？這是我們必須一直提醒合作店家，點數是行銷，商品才是品牌核心，不會因為有了紅利點數，它的品牌或商品的價值就可以不要管了。

**江尻：**品質很重要。因為點數就是點數，它不代表品質、商品，它是一個工具。所以是店家本身服務好，或是商品有價值，才會趨動消費。消費者心態是「這就是我想買的東西，而我剛好有點數」，而不是「我有點數，東西不怎麼樣也可以」，因為他可以另外去找好的商店。所以店家要注意的是，做一個好的店、好的品牌，這個時候再加上點數，就可以提高效用、提高回購率。譬如說無印良品、康是美，這一類已經很出名的品牌，產品有保證，消費者本身就是常常購買，有了點數更常買，回購率也高。

**Q：**沒有實物的點數，會不會是虛實整合的好工具？

**江尻：**點數確實比較容易串聯虛實之間的消費行為。其實消費行為就是線上跟線下都有，起點的面越廣越好。樂天經營的消費地點只有線上，不經營線下店家，所以也沒有需要把消費者拉到那邊去，我們主要是吸引線下消費者點進線上商店，所以信用卡是很好的驅動工具。另外一個是Edy（編按：樂天集團發行的電子錢）。未來若是要從線上到線下，得看手機發展得怎麼樣吧！譬如說未來那些實體店，也可能會成為樂天店家，但是沒有開網路店。

**梁：**就點數來看，線上、線下其實不會有太大的差別，只是購買地點的差異，可是消費還是消費，回饋點數是回饋消費這個行為。所以點數的虛實整合只是技術問題，就是說消費者在實體通路使用「過卡」或「過手機」的方式累點；在虛擬通路，就是採用批次上傳的方式。

消費透過點數的虛實整合，企業就可以做些有趣的案型。例如我們最近做了達美樂披薩及摩斯漢堡，消費者在網路上做了一些活動，可以拿序號到店內取得商品。主要目的是，消費者在網路上面取得點數、取得優惠、取得訊息比較容易，另一方面又解決企業需要另外回收實體折價券的困難，企業行銷可以從虛擬就開始，這就是O2O（online to offline，線上到線下）模式。

**Q：**兩位恰巧都有經營中國市場的經驗，你們覺得台灣市場的特別之處何在？

**梁：**我覺得台灣人還蠻好的，就是非常善良，對於集點，店家會覺得說：「唉，沒有給你們累積到點數，好可惜，那不是對你不好意思嗎？」所以他們願意友善地提醒。根據我們的經驗，只要有使用到點數的客人，基本上他們會更活躍。例如我們最近一直在做的「小點數大驚喜」，你可以用8點去換一個布丁、一碗牛肉麵，可以用99點換一個披薩。可是台灣人真的很善良，不會只用8點換了一個布丁，就什麼東西都不買，台灣人會覺得「唉，我好像有拿到一點便宜，就要再加倍地還你一些」，所以我覺得這個是蠻有趣的市場。

**江尻：**中國消費者的習慣就完全不一樣，譬如說加入會員送5點，有人就會用系統註冊1、2000個帳號，他們很快就了解到點數就是錢，並且透過網路快速散播出去。中國消費者觀念不一樣喔，台灣人會有點不好意思，他們倒是會覺得「我賺到那麼多錢，很厲害呀，沒有什麼不好意思」，社會觀感就是「很厲害，你很厲害」。

**梁：**在中國的市場，基本上需要花一點時間。所以對他們來講，「是你要給我的，我有本事去拿，我就拿，它沒有什麼不合法，我就是拿了這5點，去換了東西，我沒欠你什麼」。我覺得是這個市場成熟度的關係，台灣市場基本上就是整個社會有比較多的信任感。。

**Q：**台灣樂天市場已經有10％流量來自行動裝置，請問行動族會喜歡使用點數消費嗎？

**江尻：**其實手機是一個介面，點數是一個工具、一個資源。電腦上也可以用點數，而手機因為畫面那麼小，不好用嘛。所以我們要做的就是一個方便使用的介面，讓使用者真的方便用到點數。我們也希望來自行動網路的流量越來越多，所以特別會做獎勵，比如說用手機購買的話，多給一些點數。

**Q：**跳脫點數，行動網路看來正全面改變消費環境，兩位怎麼看？

**梁：**手機真的會帶給消費環境dramatic change（戲劇性的變化），你可以看到現在有些人走到實體通路，其實是會一邊比價的。所以為什麼現在賣場越開越大，因為它需要有娛樂功能，行動網路對實體通路來講，是非常嚴重的打擊。所以「人的服務」變得重要，這是沒有辦法取代的部分，實體賣場必須提出具有價值的部分，讓消費者覺得不差那一個錢，馬上就可以把這個貨物買回家了。實體賣場能夠用更多的數位行銷，鼓勵消費者到店裡享受店內樂趣的同時，也能夠讓消費者願意當下就買回這個東西。

**江尻：**樂天一向提倡的店長文化，也是類似概念，鼓勵店長不管是有新產品、新活動，或是店長自己今天做了什麼，使用email郵件與消費者溝通，建立人性化的商店。

人們的消費習慣，幾百年前到現在其實也改變很多，未來50年也一定會改變。現在有了手機、有了Facebook、LINE等社群，人們上網時間和行為就會越來越不一樣。以前在電腦上看的是入口網站，但使用手機是不會看入口網站的，因為畫面太小，行動族看的是LINE、Facebook，所以與消費者溝通也要到那裡去。可能以後驅動消費者購物動機的，將來自更有影響力的社群力量。

原文刊於數位時代雜誌2013年2月號

[未來對談]梁錦琳×江尻裕一(上)：活絡經濟，小點數大功勞

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。