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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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