Rosetta ai找出外觀看不到的標籤，幫電商做到精準神推薦、塞爆消費者購物車|數位時代 BusinessNext

串流影音平台Netflix在2016年發表了《縮圖的力量》（The Power of A Picture）一文，提到觀眾們平均僅花1.8秒的時間考慮要不要看一部片，讓Netflix不斷深入研究更精準的推薦系統，目標是讓觀眾看得更多、更久。

這也是各大電商不斷追求的境界，希望透過「推薦商品」、「看此商品的人也看了……」等系統，讓消費者花得更多。而Rosetta.ai（太米股份有限公司）就是那個協助電商塞爆消費者購物車的秘密武器。

「逛街的時候會有店員來問東問西（詢問需求），我們就是負責線上版的那個人。」Rosetta.ai共同創辦人暨執行長黃子豪說。

一件裙子就有6種分類，Rosetta.ai要當你的閨蜜、兄弟

不過，太積極的店員也會帶來反效果，Rosetta.ai的核心技術是要先了解每一個消費者，成為他或她的兄弟、閨蜜，才能不煩人地把合適的商品推到「對」的消費者面前。

更細部來說，Rosetta.ai主要有3條產品線。第1是替電商建立每一個消費者的專屬檔案，除了基本的點擊與選購紀錄之外，Rosetta.ai更記下消費者的偏好，如喜歡的顏色、款式等；光是一條裙子，在Rosetta.ai的後台中，就有6種分類：短裙、及膝裙、中長裙、長裙、踝裙與拖地裙。

第2個產品則是電商網站上的個人化推薦系統，不同的消費者在電商首頁、購物車結帳等畫面，會看到不同的推薦商品。

第3是再行銷，透過電子郵件、簡訊通知使用者購買，「過去可能購物車裡有10件商品還沒結帳，電商會寄信給你提醒，但透過消費者的偏好分析，我們能挑出最有興趣的商品通知。」黃子豪說。

而根據Rosetta.ai所提供的數據，使用其推薦系統產品的電商，轉換率能提升3倍，銷售量與客單價則能成長2倍之多。

為了做到「神推薦」，Rosetta.ai在消費者與商品兩端都下足功夫，替兩者貼滿了標籤，才能做出精準的推薦。圖由左至右分別為Rosetta共同創辦人暨執行長黃子豪、共同創辦人暨營運長李宜庭、業務總監蔡孟臻。

圖／蔡仁譯攝影

使用前先交商品單，一件衣服貼上百標籤

之所以在轉換率與銷售量上能有倍數的成長率，是因為Rosetta.ai針對商品的分析相當細緻，才能做出精準推薦。

除了一條裙子有6種分類之外，Rosetta.ai將每一件商品都貼上逾百種標籤，從顯而易見的顏色、樣式、長短袖等條件，還有更多是外觀看不到的標籤。

「但這不能講吧？這是我們的關鍵技術。」在不斷逼問之下，黃子豪才透露「材質」也是重點，如棉製、丹寧等，與Rosetta.ai合作的電商，都需要繳交商品表，讓Rosetta.ai進行分析與貼標籤。

雖然「推薦系統」對電商來說，是很必要的概念；但黃子豪在多年前離開電商工程師一職後，並沒有馬上洞悉這個龐大需求，直到與在黑客松上認識的夥伴：Rosetta.ai現任營運長李宜庭一起接案，兩年下來，發現接到不少替電商打造分析系統、推薦系統的案子，才決定創業。

「我們發現推薦系統是電商共同的需求，但很多人都沒有，我們就想把它做成SaaS（Software as a Service，軟體即服務）的模式。」黃子豪解釋，由Rosetta.ai來打造推薦系統，各家電商只要在後台進行串接，就能啟用相關服務。目前Rosetts.ai已經有超過100家客戶，也開始獲利。

下一次逛網拍的時候，不妨多注意一下推薦商品的欄位，細細思考電商推薦的商品是如何產生的，是簡單的相關字詞，還是實際透過大數據來用心推薦。畢竟在未來，唯有更精準打中消費者的心，才能塞爆他的購物車。

創業的3個關鍵問題

Q：與開店平台是競爭關係嗎？

A：其實，許多開店平台都有自己基本的商品推薦系統，我們更像是補強者的角色，並沒有什麼直接的競爭關係。未來Rosetta.ai也會支援更多的開店平台，目前包括台灣主流的開店平台都能支援、還有國際常用的Shopify也將可以串接。

Q：如何持續擴大營運規模？

A：客戶串接SaaS軟體時，最好能給完整的文件或FAQ（問與答），客戶就能藉以自行解決一些技術問題，才有規模化的可能性，不然就是要派人去替客戶安裝。現在我們正在想辦法完善說明手冊，同時，也要找更多工程師進來，雖然我可以自己寫程式，但應該要把更多的時間花在管理、維護投資人關係與公司的成長。

Q：Rosetta的名稱有什麼由來？

A：Rosetta是「羅塞塔石碑」的翻譯，這塊石碑上用了3種不同的語言：古埃及象形文、埃及草書以及古希臘文，撰寫同一句話，讓考古學家可以用來解讀失傳的古埃及象形文字。同時，羅賽塔石碑被用來形容解決一個謎題的關鍵工具，而我們就希望當那個替客戶解決問題的關鍵。

由於有助破解古埃及象形文字這種謎題般的事物，羅塞塔石碑也暗喻解決困難的關鍵線索或工具，比如歐洲太空總署（ESA）的太空探測器命名為羅塞塔號，透過此計劃破解太陽系生成的秘密。

圖／ cc by 陳俊宏 Jimmy Chen

責任編輯：張庭銉

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。