降低鮮食浪費,全家從折扣條碼、AI雙管齊下
降低鮮食浪費,全家從折扣條碼、AI雙管齊下

為了要降低鮮食品類的報廢數量,以減少機會損失,全家便利商店於去年(2018)11月展開測試,結合「時控條碼」與「時間訂價」技術推出「友善食光」機制。全家便利商店今(20日)宣布,要將友善食光機制推廣至全台店舖擴大測試。

全家自2004年起開發時控條碼,在條碼資訊中加入有效期限資訊,讓過期食品無法被刷條碼購買;且將變價機制寫入每日生產的鮮食條碼之中,當消費者購買貼有「友善食光」標籤的品項,在結帳時經系統判定符合效期前7小時,即可享7折優惠價。

全家便利商店商品本部本部長黃君毅表示,科技促動零售產業升級已成趨勢,「全家」友善食光則為業界首創的省
全家便利商店結合「時控條碼」與「時間訂價」技術,推出「友善食光」機制。
圖/ 全家便利商店

友善食光機制創造多贏循環

全家便利商店部分店舖自2018年,開始測試友善食光機制,目前已有近10家鮮食合作廠商響應加入,進一步觀察參與測試店舖成效,依商圈不同,平均可增加潛在報廢食品10%到40%銷售機會。

在店舖員工執行部份,也只需將每日有效期限例行檢查提前至活動半小時前,並將符合標準的商品貼上「友善食光」貼紙即完成,消費者至臨櫃刷取條碼即會自動折扣變價。

黃君毅期待,透過友善食光機制創造多贏模式。對消費者而言,可以有更優惠的品項可以選擇;對於加盟主而言,能夠降低鮮食報廢成本,在訂購時也比較沒有後顧之憂;若是個別門市的進貨量增加,也可以增加供應商營收。

為擴大導入品項,未來全家將開放專利

目前友善食光商品數近200項,涵蓋85%鮮食範疇,但由於冷凍、微波包材貼標流程上有待技術突破,因此目前仍有部分糕點、生鮮蔬果、微波袋裝小吃、小菜尚未加入友善食光品項。

目前,時控條碼全家已持有專利,時間訂價的專利也在申請當中。但全家表示,未來願意開放這些專利供業界使用。「專利不開放,我們提高(時控條碼)比例的難度非常高,」黃君毅這樣說。

「全家」友善食光為業界首創的省「食」黑科技,其以「全家」獨有的「時控條碼」為基礎,進一步延伸運用開發
貼有友善食光標籤的品項,在結帳時經系統判定符合時間區段,即可享7折優惠價。
圖/ 全家便利商店

全家下一步:導入AI協助鮮食精準採購

目前全家已在一般商品中導入自動輔助訂購系統,未來會將系統微調,應用在鮮食品類當中。現在已在部分全家門市展開測試,待系統更加穩定後,將推廣至全台店舖使用。

在過去,店長一天在點貨、訂貨的工作可能要花費2個小時以上。在導入自動輔助訂購系統的情況下,系統會自動判定個別店鋪每個品項所需要的數量,店長只要確認或微調就可以完成採購。

鮮食品項由於口味多樣,因此品項比一般商品多上許多,再加上保存期限短、銷售數量少,當採購變數多,系統建制的難度也更高。目前全家已經與學校、專家合作,要導入人工智慧輔助鮮食自動輔助系統的建置。「未來如果銷售7成到8成都是透過這個系統,供應商也可隨時抓銷售資料,在準備上會更有效率,」黃君毅說。

關鍵字: #零售業 #全家
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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