AI陪你一起聊天購物會讓你買更多嗎?電商拚服務力,跟風導入人工智慧
AI陪你一起聊天購物會讓你買更多嗎?電商拚服務力,跟風導入人工智慧

「吃過早餐了嗎?歐妮還在公車上,快遲到了…哭哭。」打開購物網站,這位向你發出問候的「歐妮」其實不是真人,而是美妝電商平台ALLYOUNG(歐漾國際)今(2017)年剛上線的智能客服。其實不只有ALLYOUNG,如果進入momo購物網,則是有「momoco」陪你聊天購物。

24小時智能客服,以一檔百

台灣電商平台開始嘗試在平台上導入AI(人工智慧)應用,而對消費者最直接、最有感的,應該就是類似「歐妮」和「momoco」這樣的智能客服,或稱聊天機器人(Chatbot)。他們和一般客服最大的不同,就是可以24小時不休息,還可以以一檔百,讓消費者不再只能聽著電話中的客服忙線音樂,苦苦等待。

此外,電商平台也在這些智能客服的角色個性上下功夫,希望就算不是真人,還是可以帶給消費者溫度,而不只是冰冷的刻板問答。如歐漾國際的「歐妮」就被設定成一個愛看韓劇、愛逛街的粉領女性,是消費者可以一邊逛網拍,一邊閒聊諮詢的閨密。而這些聊天機器人除了解惑,也可以做主動推薦。

現在還不夠聰明,長期目標提升服務力和行銷力

不過就像momo總經理林啟峰說的,「剛開始還沒那麼聰明,如果你開玩笑就會答不出來。」實際測試發現,目前在設計上,智能客服大多只能抓住問題的關鍵字,然後即時提供多個關聯性選項給消費者參考。而若是問題語意不夠清楚,聊天機器人就會建議轉給真人客服。此外,目前這些平台上的機器人多只能做到文字應答,還沒有做到語音應用。

雖然這些初上線的聊天機器人顯然都還需要時間餵食更多數據資料,才能進一步提升「智能」,但林啟峰看好長期而言,在服務和行銷面的影響力都是可以期待的。

另外美妝電商平台歐漾國際總經理楊智斌認為,解決消費者問題是服務的最基本。他們看好智能客服的即時問題解決能力,可以避免澆熄消費者的購物慾望,長期來說,預期在經過逐步學習及擴充資料庫的串連,智能客服將可以取代70%的人力。而即使是目前僅擁有初階智能,歐漾國際表示,因為真人客服專員可以透過先前消費者與「歐妮」的對話記錄迅速掌握狀況,還是可以提升客服的品質和效率。

雅虎還未導入聊天機器人,但今年也要在AI下功夫

而台灣另一大電商平台Yahoo奇摩雖然還沒有導入類似的聊天機器人,但今年也計畫以不同形式導入人工智能的應用。

Yahoo奇摩電子商務產品規劃管理部副總經理藍緯民表示,去年在Yahoo奇摩超級商城加入消費者評價功能後,發現市場反應熱烈,短短3個月內就已經有超過百萬條評論。但也因為資料量龐大,不論對消費者或店家其實都不容易消化,因此他們的計畫是要透過人工智慧,讓大量且零碎的評論數據變成更有意義的資料。

舉例來說,比較初階的做法就是將正、負評價和圖片類的評論挑揀出來做區分歸類,而更進一步則是可以做到買賣雙方,或者是買家彼此之間的評論互動等等。藍緯民表示,今年還會持續在人工智慧做更多研究和應用導入。

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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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