力抗亞馬遜，沃爾瑪如何靠鮮食雜貨銷售創10年來最強同店成長|數位時代 BusinessNext

不受亞馬遜影響，沃爾瑪Q2雜貨同店銷售成長近9年最佳

市場認為，在美國市場，亞馬遜和沃爾瑪的客戶其實有高度重疊，但目前許多消費者之所以還是會走進沃爾瑪的一大理由，主要就是為了鮮食雜貨採購需求。

而目前看來，即便亞馬遜採取併購的積極攻勢，也已經結合全食超市陸續推出雜貨快速配送等服務，沃爾瑪似乎還沒有受到明顯影響，反倒是雜貨銷售業績還在持續增長，並扮演帶動整體業績向上的火車頭角色。

根據沃爾瑪公布的最新財報，其今（2018）年第二季在美國市場的同店銷售成長了4.5%，超出市場預期，也是沃爾瑪近10年來最好的增長表現。而這當中，沃爾瑪執行長道格．麥克米倫（Doug McMillon）特別點名雜貨銷售是一大關鍵。他同時指出，主要受到強勁的鮮食銷售成長帶動，整體雜貨商品的同店銷售也寫下近9年來的新高。

持續加碼虛實整合的全通路布局

在這個好表現背後，一方面可能反映出美國內需市場的成長；另一方面，麥克米倫則是歸功於沃爾瑪全通路布局的持續擴張。所謂全通路布局，除了沃爾瑪自2016年併購Jet.com以來的連串電商併購案，他提到，在2年前，沃爾瑪還沒有半座自動取貨塔（PickupTower），但預計到今年底，取貨塔的數量將會達到700座。

除此之外，麥克米倫表示雜貨商品的網訂店取服務據點，目前已經達到1800個。預計在年底前還將持續增加，估計可以上看2000個據點。而雜貨商品的網訂宅配服務發展進度也符合他們的預期，估計今年底就可以覆蓋全美40%的人口。

麥克米倫表示，他們會持續努力縮短消費者到店雜貨取件的等待時間，以及提升鮮食雜貨配送效率，如沃爾瑪旗下電商Jet就正在美國紐約建置鮮食配送中心。同時沃爾瑪也表示會持續嘗試科技創新服務，如7月開始在美國亞利桑那州與Waymo合作，提供自動駕駛車接送消費者至沃爾瑪門市取貨的試驗服務就是一例。

不只帶新客，還拉升平均採購額

沃爾瑪相信全通路布局不只為他們帶來了更多新客，實際上他們也觀察到，使用過沃爾瑪線上雜貨採購服務的消費者，採購量往往會比使用之前更高。以第二季來說，除了進店人流比去年同期增加了2.2%，平均採購金額也是成長的。

此外，沃爾瑪財務長布雷特．畢格斯（Brett Biggs）認為，全通路布局還有很重要的一點，就是幫助他們對消費者行為有更全面的了解。

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。