無人店紛關門,新零售淪為過氣話題?
無人店紛關門,新零售淪為過氣話題?

亞馬遜推出Amazon Go無人商店。阿里巴巴推出盒馬鮮生,結合實體店與生鮮快速到貨,收購銀泰百貨導入百貨商場新零售技術。台灣7-11、全家、家樂福都推出無人店,「新零售」儼然成為零售業的救世主。

但與此同時,許多無人店也紛紛關閉,7-11關閉無人商店,中國上海的繽果盒子、北京的鄰家便利相繼倒閉關店,放眼全球,似乎只有亞馬遜仍然持續拓展無人店。新零售真的是未來網購業者新商機、實體業者重振版圖的機會?還是一個行銷噱頭呢?讓我們談談關於新零售的三個思考。

重點不是無人化,而是「大數據」

或者更精準的說,透過「數據」,掌握「會員」完整的購物決策行為

傳統實體零售業,對於顧客的掌握度較低,雖然有推會員卡,但通常來說,消費者使用度不佳,實際多數的交易行為並無法連結到會員身份,更別提追蹤會員在線上、線下跨裝置、跨時空的交易決策過程。

真正的新零售,核心是 「掌握消費者行為」「交易的數據數位化」,也就是透過數據化和數位分析,系統性的了解顧客到底是誰到底要什麼

無人結帳、無人店是一種追蹤數據的方式,但也不是唯一的方式。因此,可以看到前幾年一頭熱的無人商店,現在只剩下亞馬遜仍然持續拓展,阿里巴巴卻不再喊無人商店,反而改為針對各種傳統通路,提供數位化新零售解決方案,幫助實體零售商將門市店面的消費者行為數據化。

實現「新零售」的第二個重點,在於消費者行為的決策過程與數據掌握,而消費者不只在線上,也包含在線下許多通路,如何追蹤、應用各種場境與接觸點的行為與數據,變得至關重要。 站在消費者的角度了解,從想法意識到需求,認識與比較產品資訊,到購買與回購的三階段完整購物歷程。

許多品牌紛紛把接觸消費者的第一線,從購買環節,延伸到更前端的「需求發掘」。 保養品牌理膚寶水創新推出油痘粉刺AI(人工智慧)診斷科技,讓用戶使用手機就能輕鬆檢測膚質,根據檢測結果建議適合的產品,並提供消費者電商平台購買路徑,一站式解決肌膚需求。

AR(擴增實境)與AI科技公司ModiFace,曾與Facebook合作提供AR試妝服務,並在去年獲得萊雅集團收購。萊雅集團旗下消費用品事業部將ModiFace用於電商,與蝦皮購物打造AR試妝導購,消費者可用App偵測臉部特徵與顏色,透過AR預覽化妝後看起來的樣子,幫助消費者在線上完成試用體驗,不需要親自走到實體店,也能決定使用哪款產品。

第三個思考,是關於消費者在購買前的步驟,可能在多個通路接觸到商品的資訊,或可能在線上看到商品資訊,從而線下結帳;也可能在線下通路看到商品資訊,線上結帳,因此通路同時是「結帳點」,也可能是「宣傳點」。

來客變會員,「轉換率」是新零售決勝點

「來客」究竟會變成「會員」,還是「過客」?傳統實體零售常成為追蹤消費者行為的斷點,因為線下的交易常無法有效綁定會員,來客就只是過客,不是會員。

只要能夠將來客變成「會員」,最簡單的電商工具也能實現新零售,帶動客戶終身價值的獲取。

舉例來說,OPPO邀請多家網路購物平台舉辦線下體驗活動,結合雲端結帳工具,替代現金或刷卡結帳,藉由與線上商城的會員帳號整合,不需要特別投資新零售工具,就能將實體來客轉換成會員,掌握會員的完整消費行為。

無人商店或無人結帳並非重點,眾家零售通路還是回到「會員」的掌握。

7-11的新零售策略重新聚焦OPENPOINT會員數據,全聯推動全新會員支付App,以掌握會員購物偏好。對於廣大的零售品牌而言,只要簡單的電商工具,串連線上與線下會員行為,就能搭上新零售浪潮,帶動發揮會員的終身價值。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #新零售
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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