生成式AI（Generative AI；GAI）浪潮的快速竄起，促使AI應用再次受到企業高度重視，迎合此趨勢發展，未來商務產業沙龍特別場於日前以「2024 AI零售電商行銷應用論壇」為題，邀請微拓科技beBit TECH、Google Cloud及SHOPLINE等產業專家齊聚一堂，共同探討零售電商產業如何應用AI打造超個人化購物體驗！
beBit TECH商務長譚學凱表示，近年生成式AI 應用輩出，讓AI走進日常生活中，越來越多人運用GAI相關工具提高工作效率和生產力，也有越來越多領域試著應用AI創造更大價值，行銷就是其中之一。
以GAI打造商品推薦引擎，AI對話讓推薦結果更精準
對此，beBit TECH資深商務開發總監賴建洲分享，應用GAI打造全新商品推薦服務，透過GAI與顧客的對話，提高商品推薦結果精準度，給予顧客更個人化、細緻化的購物體驗。
根據Gartner等研究報告指出，超過七成的消費者表示，個性化的行銷資訊是影響其購買決策的重要因素，且消費者對隱私保護意識也逐漸提升。有鑑於此，beBit TECH推出全新AI商品推薦 2.0 解決方案，具備價格親民、串接容易、操作簡單、可帶來實際轉換成效四大優勢。
賴建洲進一步說明，AI商品推薦 2.0 是為了解決消費者與品牌痛點而生，使用由技術長自行研發的AI模型，可以依據顧客點擊和瀏覽行為、停留時間、互動記錄等資訊，推薦購買機率最高的商品，通常會內嵌在網站首頁、商品詳細介紹頁或購物結帳頁，或用彈跳視窗的方式出現在官網上，吸引訪客的眼球！
不只如此，beBit TECH更以Google Gemini模型為基礎，開發對話式AI商品推薦服務。當顧客進站後向AI請求提供購買建議，AI就會開始跟消費者對話，詢問他的需求和偏好，再推薦適合的商品，透過對話方式讓商品推薦結果更精準，進而提升購物體驗。不只讓消費者快速找到自己想要的商品，也協助零售品牌把握每一個進站顧客，避免顧客沒有下單就離開。
零售電商3大GAI應用情境
Google Cloud解決方案架構師陳祥文，進一步分享GAI在零售業的三大應用情境，第一是內容生成與優化，GAI可以根據客戶屬性生成客製化行銷文案，真正落實以顧客為中心的個人化行銷。
第二是打造創新商務模式，以前品牌與客戶間的對話，多半都是為了處理客戶的問題或抱怨，如今可以運用GAI打造虛擬銷售助理，引導客戶購買符合需求和偏好的產品，提供客戶對話式的創新購物體驗。
第三為提昇營運效能，運用GAI的知識理解與匯整能力，自動在各個不同文檔或知識庫間找出問題解答，以加快回覆客戶的速度或提高行銷人員生產力。
陳祥文表示，Google Cloud至今已和許多零售電商業者合作，讓GAI應用可以真正落地，成為品牌行銷與銷售的最佳助攻。
由RFM走向RFIM，社群互動已成分析顧客價值的重要元素
SHOPLINE商務拓展總監曾繼漢則從數據角度出發，探討品牌在分眾經營、進行個人化行銷的重點。
在數據應用上，SHOPLINE 推出的「RFIM價值模型」，讓品牌可以精準找到受眾目標、有效落實分眾經營。
曾繼漢說明，傳統RFM價值模型是融合上次消費日（R）、消費頻率（F）及消費金額（M）3大指標而產出的數據，但隨著生活型態轉變，直播、社群團購等方式亦貢獻了大量的訂單，社群貢獻度亦至關重要。因此，SHOPLINE加入社群互動（I），生成獨家RFIM模型，讓品牌可以將粉專私訊、直播留言或是網店造訪等互動狀況加在模型內並進行計算。
迎向智慧零售新時代，零售電商產業唯有加緊腳步，提高AI與數據的整合運用能力，打造以顧客為中心的個人化體驗，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出！
