消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
消費體驗再提升!大潤發與台大、政大學生合作,啟動測試找貨App
2016.05.13 | 科技

走進大賣場,你是否也常為了找特定商品而搞得自己暈頭轉向?為了提升消費者的實體購物體驗,大潤發中崙店與台政大學生團隊合作開發找貨App,並在今(13)日舉辦「大潤發創新之夜」,邀請80位民眾參與體驗。大潤發公關郭建志表示,大潤發預估在今年內完成App測試和評估,如果一切順利,明年至少會有一家分店會完成全面佈署,未來也計畫在全台22家分店鋪設相關設備。

大潤發中崙店店總袁慶昌表示,經由顧客意見調查後發現,一般消費者在大型量販店購物時,會希望能一次買足所有產品。可是因為賣場中的商品多、空間大,因此消費者常常找不到自己想要的商品,「有七成民眾會問店員商品在哪裡」,因此決定和政大數位內容學程師生合作,開放賣場中的家電區給學生測試。而這也是大潤發首度和學生團隊合作。

大潤發中崙店家電區
圖說:大潤發中崙店開放賣場中的家電區供學生團隊測試。圖片來源:顏理謙攝。

本次專案負責團隊是由來自政大、台大、東海工設、伊利諾香檳分校等校共8位學生組成。政大傳播系學生傅崇瑀說明,團隊先建立賣場立體模型,模擬計算出訊號較不受干擾的位置,並架設約40枚Beacon晶片。接著,訊號源會自動依訊號狀況和品質,動態調整發送頻率和內容,讓消費者更快找到商品。未來還計畫加入「慾望商品清單」功能,讓消費者在家中就先挑選想購買的商品,進到賣場後再依導航找到商品位置。若不計App開發成本,本次使用晶片材料成本估計約台幣4萬元。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

圖說明
圖說:由台政大學生團隊開發的找商品App。圖片來源:顏理謙攝。

政大財政系學生蕭妤如表示,大賣場存在很多年,但是購物模式一直沒有太大改變。透過App虛實結合,不只可以帶給消費者全新體驗,也能讓賣場了解消費者的購物軌跡。經過團隊實際測試之後發現,家電區的貨架高度比一般貨架低,藍牙阻絕性也比較低,進而影響定位精準度。此外,貨架與貨架之間的走道寬度也會影響精準度。目前誤差範圍在1到5公尺之內。

大潤發公關郭建志指出,由於App找貨功能是以Wi-Fi為基礎,因此透過學生團隊的測試,可以幫助賣場找出Wi-Fi訊號不佳之處。另外,App要如何跟賣場的商品資料庫連結,也是大潤發需要再研究調整的部分。

為了實際測試功效,大潤發中崙店邀請80位民眾分批參與活動。使用者只要透過事先安裝好「尋寶遊戲」App的手機,並循著App指示在找出指定的3樣商品再掃描條碼,就算完成任務。

郭建志指出,除了學生團隊之外,大潤發也同步和其他商業團隊洽談,預計今年內完成評估,最快明年開始佈署。如果全台22家分店都佈署完成,估計可以提升整體營收5%,每年增加約20億元業績。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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