實體零售業如何透過美好購物體驗,促進高「提袋率」?(下)
實體零售業如何透過美好購物體驗,促進高「提袋率」?(下)

在上一篇,我們引用Forrester的調查,提到了零售百貨業目前所遇到的挑戰,並且舉了幾個店家數位化的例子。

本篇將繼續觀察智慧型手機如何提升實體店內購物體驗,分享以下幾個經典範例。

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圖1.智慧型手機靈巧、多變的特性,非常有潛力創造消費新體驗

 

  • 智慧型手機已成為店內消費者的利器

根據Google在2013年的「智慧型手機如何幫助店內購物者」研究調查報告顯示,**79%的智慧型手機持有者同時是「智慧型手機購物者」,**其中有17%的人,每個禮拜都一定會利用智慧型手機協助消費;而62%的人則每個月至少會利用智慧型手機幫助購物1次。由此可知,手機影響消費者的購物行為正逐漸加深中。

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圖2.79%的智慧型手機使用者都利用它來協助購物

 

  • 值得開心的是商家也因此受惠

當消費者漸漸的改變他們的消費行為時,這對商家代表了什麼意義呢?從Google的報告中,可以看出使用手機協助消費對商家來說是有利而無害,根據調查顯示,智慧型手機使用的越頻繁,消費金額也就會因此而越多,例如在購物過程中經常使用智慧型手機的族群,其平均消費金額,就比偶爾利用手機的族群多了高達25個百分點。

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圖3.零售產業的景象將從此完全改變

以下幾項經典範例提供大家參考:

 

  • 智慧型手機推播技術

將商品的即時優惠訊息推播到附近的智慧型手機中,既可以刺激消費者買單,也可以利用這種技術推播商品的深度故事,讓商品顯得更有質感,讓我們來看看Macy’s百貨如何運用iBeacon低耗藍芽技術進行推播。

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除此之外,韓國最大的Emart超市也運用了類似推播技術,不過Emart所使用的是LED燈無線傳輸技術,必須要在有光照的情況下才能將訊息傳遞至手機,因此影片中Emart的購物車特意設置一個手機擺放處,確保手機能被光源照到。

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  • GPS定位功能

Home Depot透過其所開發的「店內導航系統」App,讓顧客可以快速找到店內商品陳列展示的位子,以提昇消費者在店內購買的良好經驗。

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擁有超過60年歷史的零售店Lowe’s,在2013年推出「Product Locator」App,同樣搭載了店內GPS功能。透過「Product Locator」App,Lowe’s宣稱,顧客可在超過數百萬的商品之中,輕鬆的找到自己想要的商品,同時還提供消費者可以瀏覽其他人對此商品評價的功能,作為購物時的參考。

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  • 擴增實境

英國極富盛名的老牌百貨Harrod’s,於2013年聖誕節時推出的App,透過擴增實境的功能,讓使用者將手機對準指定商品,就能夠看到Harrod’s為消費者所準備的應景動畫:

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**中國「一號店」**是一間雜貨網購商,為了與實體大型購物中心競爭,以及改變民眾經常到家樂福、TESCO、METRO等實體店面購買雜貨的習慣,「一號店」利用了擴增實境(Augmented Reality)技術,讓消費者以每日尋找「虛擬購物中心」獲得驚喜大禮的遊戲方式,提升了高達17%的獲利!

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  • 條碼辨識技術

JCPenny結合了QRCode與電信業者,在聖誕節時推出了一個創意滿點的行銷活動,當消費者購買禮品後,可將祝福錄製在QRCode當中,而收禮者在掃瞄QRCode之後,則能夠將原音重現,收到最真摯的聖誕祝福!

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零售業龍頭Walmart利用App的條碼辨識技術設計「Scan & Go」App,消費者掃描商品Barcode後,手機上會呈現商品資訊、相關推薦,同時也將商品加入到手機購物車當中。此App最後還能將消費者購物車內的商品轉輸出為一條新的Barcode,在經由店內的機器掃描後,避開排隊結帳的人龍,快速的結帳,完成自助消費。

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實體商店雖然面臨電子商務的衝擊,但是隨著線上與線下的雙重應用,再加以各種技術的行銷搭配,讓實體店面購物有了新體驗,而這正是電子商務所沒有的「臨場體驗感」,購物中心2.0也許需要擴展的是讓消費者有更多的美好購物體驗,並不一定只是價格戰、或速度戰而已!

轉自:Phimedia通泰媒體

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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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