大數據影響個人消費經驗
大數據影響個人消費經驗
2015.03.23 | 行銷

圖說明

大數據在購物上扮演了非常重要的角色,不但能讓人瞭解消費者在購買時的習慣與喜好,從大數據的分析中,更可預測流行趨勢,甚至連家庭主婦的民生用品也適用大數據的概念。當你能掌握大數據,所有的零售商就能讓消費者享受到特別待遇的感受,也能幫助零售商了解市場上消費者需求。

當銷售員藉由消費者本身的個性與穿著,針對消費者的疑問給予意見,就如同自己被當成VIP服務。無論消費者去到哪一家店,或在哪一個電子購物網站上,都可以因為這樣的良好服務品質而多購買一些商品。

接下來用兩種零售商分別在電子商務與實體店面,在分析大數據的概念來舉例:Birchbox與Harrods。

#Birchbox:從訂閱商品到品牌忠誠

Birchbox是2010年推出訂閱美容商品的電子商務,每個月會寄給訂閱者不同類型的美容試用品,可讓訂閱者實際使用他們所訂購的美容商品,試用後若覺得滿意,就可以到商店中購買。這是ㄧ個讓品牌持續曝光的最佳方法。Birchbox的其中一位共同創辦人將此方法定義為:「嘗試、學習、購買模式」。

自從Birchbox開始在線上商店使用訂閱美容試用品的方法後,訂閱者可提供個人消費資料與訂閱者使用了哪些商品,進而消費者到相關店家購買來增加銷售。線上訂閱的用戶,可輸入自己的膚色、髮色、與穿著風格,能確保每個月所收到的商品,都是為訂閱者量身打造,符合自身條件。實體店面位於曼哈頓的SoHo區,而分析消費大數據有助於要開發怎樣的商品才會受到客人喜愛。

在實體店面中,顧客在購買東西前,會使用商店所提供的免費試用品。Birchbox在店內使用iPad,將所有的商品都讓顧客可在iPad上簡單地遊覽概況,並標記自己想要購買的商品與寫下對此商品的一些意見。

Birchbox的商業模式其實很好懂,當訂閱者每個月提供新產品試用與商品感想,這會讓消費者對於店內商品具有高度的吸引程度與品牌忠誠度,讓每個購物者都覺得總是很期待每個月會寄來哪些商品。Birchbox就如同你的朋友一樣,會告訴你你喜歡的是什麼,或著知道你在擔心商品的那些條件。而這些購物模式,就可以很輕易的讓購物者信任自家品牌,達到一個長遠良好的互動關係。

#Harrods:勝利的展示方式

第二個要介紹的零售商,為倫敦奢侈品百貨公司Harrods。從遊戲化到商品展示,銷售商仔細分析市場上的大數據,了解什麼商品才能有效的拉動銷售營業額。

零售商使用新科技去呈現Pholo Palph Lauren品牌,在店內設置十五個櫥窗,展示Fashion Lab地圖,讓消費者可輕鬆地在店內尋找所有的商品。在消費者的手機設備上,可選擇自己喜愛的商品,並給予了早鳥或夜貓子合購商品的價格優惠。這些利用大數據購物的方式都增加了15%的線上購物消費者。

#零售商需要的工作模式

大數據真正改變的是新消費者與零售商互動方式。用Birchbox與Harrods這兩個例子可歸納出,如何實際影響消費者選購商品的方式,就是讓消費者用購買行動告訴你他們真正的想要什麼,保持一對一的互動並追蹤消費者對於商品的喜愛程度,在許多銷售手法上都適用。

資料來源:The Future of Commerce

延伸閱讀:如何有效運用社群網站的大數據?

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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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