荷比盧消費者調查顯示「 Phygital」 正夯!
荷比盧消費者調查顯示「 Phygital」 正夯!
2015.01.13 |

根據MindTree公布的荷比盧市場調查報告顯示,現今消費者對線上與線下通路差異的認知越來越模糊。號稱實體數位化「Phygital」 (Physical+Digital) 時代的消費者,隨時隨地可使用行動智慧手機來進行跨產品比較與跨通路比價,正在逐漸模糊化實體店面與電商通路的差異性。

圖說: 消費者使用行動裝置在實體通路掃描產品條碼查詢市場價格,圖片來源: Emerce

(圖說: 消費者使用行動裝置在實體通路掃描產品條碼查詢市場價格,圖片來源: Emerce)

Phygital 消費者透過手機在實體通路查價的行為正在顛覆傳統通路的供需模式,實體通路數位化,新增電商接單可能性,而虛擬通路電商也正在實體化,新增提貨點或體驗店面來接觸消費者。透過新科技與生態圈的發展,實體通路數位化與虛擬通路實體化腳步將加快。

依照 MindTree 的市場調查報告,荷比盧的零售通路已經正在進行數位化調整來因應 Phygital 消費者的期望,超過一半的零售通路電商有設立提貨站,消費者可指定送貨時間與地點,避免空等時間浪費。純電子商務通路只有5%有設提貨點,但這比率也在增加中。根據調查,有時零售通路也花太多心思在消費者不太在乎的服務項目上。

透過荷比盧400位消費者問卷調查,針對電子商務,零售超市,傢俱與生活用品與花藝產品通路的購物體驗與期望,MindTree 報告歸納出五點觀察與建議:

1. 消費者期待實體店面購物與在電子商務的購物體驗無縫接軌

圖說: 荷比盧消費者行為觀察1

圖說: 50% 消費者同時在線上與線下購物。10% 傢俱園藝店消費者希望可透過網站,電話服務中心,或是店內數位看板自行找到問題答案。

建議: 確保網站(桌面與手機),電話服務中心,或是店內數位看板的資訊能同步更新。

2. 消費者希望能使用實體店 In-Store 新科技

圖說: 荷比盧消費者行為觀察2

圖說: 10% 消費者希望使用快速 check-out 技術,例如數位看板或是自助掃描機的使用。8% 傢俱園藝店消費者希望可透過掃描 QR Code 取得詳細產品資訊。

建議: 導入 In-Store 店內科技應用,如 iBeacon, 數位看板, 產品說明平板或是行動APP來提高消費者購物體驗。

3. 消費者願意提供個資,但不希望透過社群

圖說: 荷比盧消費者行為觀察3

圖說: 80% 的 Phygital 消費者願意提供個人資料。但只有 5% 願意提供個人社群資料。

建議: 透過提供 VIP 優惠來交換會員資料,用來做個人化行銷參考依據。

4. 消費者希望知道更多資訊,不管線上或線下

圖說: 荷比盧消費者行為觀察4

圖說: 20% 的消費者希望知道實體店是否擁擠避免排隊時間浪費,也希望可以收到個人建議。 8% 消費者希望收到即時產品評比或其他消費者的建議,但只有5%零售通路有提供。

建議: 透過行動電話,網頁或是數位看板提供更詳盡的產品資訊,例如影音說明,評測資訊與3D展示等。

5. 如果有優越的購物體驗,消費者會增加消費

荷比盧消費者行為觀察5

圖說: 如果有優越的購物體驗,就算店面沒有庫存,20% 的消費者可以接受透過電子看板或是線上下單送貨到府。但只有5%的零售點有提供這樣服務。8% 期望可以透過消費記錄可以收到自動銷售產品清單。

建議: 檢視多通路佈建是否完整,加強產品資訊的豐富性以方便消費者跨產品比較,線上產品說明透過3D展示。導入 In-Store 科技應用,提升消費者購物體驗。

荷蘭透過 Shopping2020 的計畫,形成完整第三方服務生態圈與新科技的導入, 零售通路正在快速進行數位化轉型中,以回應新型態[實體數位] Phygital 消費者時代的來臨。

資料來源:Emerce / MindTree

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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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