[新零售時代]4個找商品的創新服務案例，讓你不再迷失在茫茫商品海裡！|數位時代 BusinessNext

百思買：想找什麼貨品？機器人30秒幫你搞定

走進連鎖商店，一個名叫「Chloe」的店員親切有禮地跟你打招呼，她的服務敏捷、有效率，而且不會讓人感到不快，然而，她卻是個機器人。這樣的場景已經在電子產品連鎖店百思買（Best Buy）位於曼哈頓（Manhattan）的店內出現。

由百思買無人店面開發團隊耗時多年研發出來的機器人Chloe，不僅可以幫助顧客快速結帳，藉由篩選你對音樂、電影、遊戲的偏好，在30秒之內，從1萬5千項貨品中，快速找出你想要的商品，所以消費者無需穿越一層層繁雜的貨架來找尋標的物。

不只如此，零售通路的服務型機器人還能做到哪些事？它能提供給你商品選購上的建議、取悅消費者進而提高他們消費意願、經過貨架時能快速整理並回報庫存現況、透過數據分析改善商品陳列方式、倉儲管理、導引顧客等。無論你信不信，機器人極有可能就是零售通路的「未來」。目前百思買無人店面已經多達200間。

關鍵數字：12.5億美元－－2015年會計年度淨利為12.5億美元

圖說明
圖說：百思買 Best Buy
成立時間　│　1966年
執行長　　│　赫伯．喬利（Hubert Joly）

##Topshop：時尚大數據，幫你挑對衣服

英國快時尚品牌Topshop向來積極擁抱社群媒體，不僅在2015年和2016年的倫敦時尚周（London Fashion Week）分別以Twitter和Periscope為消費者即時傳遞最新流行趨勢，去年9月也宣布和Pinterest合作，以時尚大數據幫助消費者挑到對的衣服。

首先，當消費者進到Topshop網站時，可以用自己的Pinterest帳號登入。接著Topshop就會依照消費者之前在Pinterest釘選的照片中的顏色，推薦適合的服裝或飾品給他們。為什麼要以顏色做為依據？Topshop表示，這是因為83%消費者在挑選服裝時，會以顏色做為最主要的考量，再去選購喜歡的款式。

而Pinterest每天有超過2,400則照片被釘選，正好能幫助Topshop深入了解消費者的喜好，更精準地將商品送到消費者眼前。除了線上購物，未來這項合作也會延伸到實體店面中。

關鍵數字：83%－－消費者以顏色作為挑選服裝時的依據

圖說明
Topshop
成立時間　│　1964年
執行長　　│　伊恩．格雷比納（Ian Grabiner）

##萊雅：Makeup Genius，讓你在家也能試妝

出門前抹上唇膏、眼影，無非是想讓自己看起來更美麗動人。不過，在眾多化妝品中挑出適合自己的彩妝，對許多人來說卻不是一件簡單的事。畢竟再鮮豔飽和的顏色，不實際試試看永遠不知道效果如何。為了解決消費者面臨的難題，萊雅集團開發了一款虛擬化妝App「Makeup Genius」，只要透過手機螢幕，就可以馬上體驗妝容。

使用者打開App後，鏡頭就會自動掃描臉部，接著就可以開始試妝。從眼線、眼影到唇彩，通通可以大膽嘗試，而且再也不需要花時間上妝和卸妝。完成試妝後，使用者除了能將自拍照片分享到社群網站上，還可以直接透過App購買自己喜歡的產品。此外，如果消費者人在實體商店中，也可以掃描商品外觀再以App試妝。《Forbes》指出，2015年萊雅的線上營收約占整體5%，而這類數位互動科技將有機會幫助萊雅拉高中國和英國的線上營收成績。

關鍵數字：1,000萬次－－App下載次數超過1,000萬次

圖說明
圖說：萊雅集團 Makeup Genius　iOS／Android
成立時間　│　1909年
執行長　　│　讓-保羅．安岡（Jean-Paul Agon）

Westfield：App幫你送禮送到心坎裡

每當遇到家人、朋友生日，你是否也會為了到底該送什麼禮物而煩惱？就算走進百貨公司，往往也會被琳瑯滿目的商品搞得眼花撩亂，不知道該如何決定？Westfield舊金山購物中心在去年底的購物季與IBM合作完成一項有趣嘗試，透過結合認知技術和雲端應用的互動式櫥窗與App，幫助消費者挑選最適合的禮物。

想要購買禮品的消費者，只要在App勾選收禮人的性別和年齡區間，接著再選擇指定對象的性格，例如對方是對外界充滿好奇心還是警戒心很重？個性隨和或是嚴謹？對自己非常有自信還是特別敏感？然後系統就會依據這些性格設定，自動幫你推薦商品。這項服務除了可以幫消費者找到對的商品、送出對的禮物，更可以協助Westfield理解每一位消費者的喜好，進而維繫與消費者之間的關係。IBM表示，在購物季中，平均每天有370位消費者使用這款App，並且提升約10%的店內銷售表現。

關鍵數字：10%－－店內銷售表現提升10%

圖說明

圖說：Westfield
成立時間　│　1960年
執行長　　│　彼得．勞威（Peter S Lowy）／史蒂芬．勞威（Steven M Lowy AM）

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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。