零售業者如何與電商巨頭競爭 ── 電商並非零售業失敗的主要原因,關鍵在於客戶體驗
零售業者如何與電商巨頭競爭 ── 電商並非零售業失敗的主要原因,關鍵在於客戶體驗
2018.10.25 | 移動

全球零售業都很害怕在電商領域佈局很深的大品牌進入自己的市場,從而讓業績受到衝擊,因為大家普遍認為,亞馬遜(Amazon)或阿里巴巴(Alibaba)這類網路購物平台正在扼殺零售商店。但事實上,2017年零售商店開幕的數目遠比關閉來的多。

零售商店失敗背後的真正原因比較可能是領導無方、經濟條件不佳、誤判市場變化、或者策略執行的時機不恰當;其他原因還包括,零售業者「沒學會走路就想跑步」,或者沒弄清楚顧客價值點(customer proposition),即對顧客來說有意義的點。更重要的是,很多零售商對於自己最寶貴的資產—員工及店面,並未加以優化。

而下列關鍵九招,能幫助零售商反擊電商巨頭,讓客戶的生活更簡單、方便、美好與安全。

  • 第一招:巧妙利用正在崛起的「對話式商務平台」,提高客戶忠誠度。
  • 第二招:提供取貨彈性,這必須透過各種不同物流方式,例如「網上下單、店面取貨(click and collect)」。
  • 第三招:跨通路的退貨方式。如果退貨很便利,92%顧客會再回購。
  • 第四招:整合新興的客戶接觸點,例如智慧家庭聯網裝置。
  • 第五招:培養強大又能滿足購買行為的店內人員。
  • 第六招:確保零售流程以服務為導向,整合實體及數位通路,以便提升個人化體驗及採購便利性。
  • 第七招:運用人工智慧提供以客戶為中心的體驗,例如行動採購助理。
  • 第八招:建立協同生態系,邀集其他零售業者、供應商、科技提供者、甚至客戶一起成為生態系夥伴。
  • 第九招:確保有參與感的店內體驗。讓客戶在購買之前能夠觀看、觸摸或試用。

除了以上對抗電商巨頭的九大招式外,適地性服務LBS(Location-based service)技術也是能促進購買行為與改善客戶體驗的方法。

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圖/ Gartner

以美國戶外用品連鎖店REI為例,在行銷策略中運用LBS技術改善客戶體驗,成功將慢跑愛好族群轉化為死忠客戶。零售業者可利用地理圍欄(Geofencing)技術來促進客戶轉換率,改善客戶體驗。

儘管這個案例看似憑直覺就能解決,但行銷主管往往為了行動策略要採用何種LBS解決方案以最優化目標傷透腦筋,此時建議可從各種LBS解決方案對行銷目標的貢獻度來判斷並做出選擇,例如目標放在潛在客戶開發(lead generation)或提高荷包占有率(share of wallet),而不是只著重技術本身。行銷主管必須選定各種方法的正確組合,才能達到最佳結果。

運用地理圍欄(geofencing)促進客戶轉換、改善客戶體驗

地理圍欄是以數位方式在地圖上劃定一個區域,一旦客戶進入界限內,就啟動行銷活動。

很多行銷人員利用地理圍欄技術驅動購買行為,例如當客戶靠近零售店面時推播促銷方案。此外,地理圍欄技術也可用來提高客戶忠誠度,進而改善客戶體驗,例如進入洛杉磯國際機場時,Uber推播目前有幾輛空車可以載客,這就是運用了地理圍欄技術。

地理圍欄技術也可延伸到自家的地盤之外,不限於通路據點。例如像喜達屋(Starwood)酒店集團這類觀光品牌可以透過劃定機場及火車站的範圍,當訪客抵達這個城市,進入地理圍欄,就立刻致上歡迎之意,並提供交通、當地景點等資訊。但不要只鎖定進入地理圍欄的客戶,當偵測到他們離開時,也可邀請他們再回來,或詢問此次造訪的感想。

佈建Beacon定位技術 以提高忠誠度、了解消費行為

Beacon是指採用了低功耗藍牙或Wi-Fi等技術的裝置,只要在連線範圍,就可與行動裝置內一或多個事先選定的應用程式進行通訊。

行銷人員利用Beacon能達成的目標,大致與地理圍欄類似,不過Beacon鎖定的範圍更小,因此也更精準。像美國Nordstrom這類型的百貨業者,若希望提高客戶轉換率,就可打造更獨特的促銷方案,在百貨商場內劃分不同區域以進行精準行銷,如在化妝品及女鞋區推播特定訊息。此外,一個品牌若要追求更高的擁護度,也可將問卷推送給客戶,請求他們填寫意見。

但別把Beacon的目標族群侷限於消費者身上,這類技術還可協助分析,並確保員工能夠改善客戶體驗。例如布魯克林博物館的員工,就是利用Beacon技術,根據參觀者的所在位置提供看展的指引及建議。

運用可掃描的媒介增進品牌認知度 同時取得潛在客戶名單

像QR code及NFC近場通訊這類可掃描的媒介,是利用編碼或標籤的方式,讓使用者透過手機上的APP進行互動,藉此誘發消費行為。

這個方式很適合刺激入站流量,同時獲取有效客戶名單,這也是活動行銷人員經常使用的技巧。而零售業者若要避免「展示廳現象」(即把實體店面當作展示櫥窗,只看不買),可透過可掃描媒介,將更深度的產品資訊提供給客户。品牌也可利用這個方式,來改善品牌認知度、降低客戶的困惑。例如加拿大GSK藥廠就針對Flonase鼻噴劑產品推出相關的服務,消費者只需以Android手機感應貨架上的NFC標籤,即可取得更細部的產品資訊,像是處方藥彼此可能會產生什麼交互作用。

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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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