當AI開始打電話問現貨,品牌行銷正在悄悄變規則!你該做好哪3件事?
當AI開始打電話問現貨,品牌行銷正在悄悄變規則!你該做好哪3件事?

有一天,你的店員接到一通電話:「您好,我是 Google 的 AI 系統,代表一位消費者詢問:請問你們現在有黑色 27 吋電競螢幕的現貨嗎?價格大約在多少範圍?」店員愣了幾秒,不確定這是詐騙還是真實的客戶詢問。

這是 Google 於 2025 年 11 月在美國市場正式推出的「代理式通話(Agentic Calling,又稱 Let Google Call)」功能,前身為同年較早推出的「Ask for me」代撥電話實驗。代理式通話是已經在美國市場發生的真實場景。

我認為,這是繼搜尋引擎廣告、社群媒體行銷之後,品牌行銷史上又一次結構性的轉變。差別在於,這一次不是品牌主動出擊,而是 AI 主動來找你。它代替消費者完成了過去最費工的一哩路。

AI 幫消費者打電話,問完直接給結論

代理式通話的運作邏輯,遠比「語音助理幫你查資訊」來得深遠。它的核心是:當美國用戶在 Google 搜尋「附近有沒有特定商品」,系統會出現「讓 Google 致電(Let Google call)」的選項。消費者設定好需求條件,包括尺寸、顏色、預算,接下來的事就全部交給 AI。

Google 背後用的是 Gemini 大型語言模型,結合早期 Duplex 語音技術,讓 AI 像真人一樣打電話給附近幾家實體門市,詢問庫存、確認價格、了解促銷資訊。通話結束後,AI 彙整所有店家的回應,以結構化摘要的形式傳給消費者。整個過程,消費者一通電話都不用打。

與此同時,Google 也同步推出了另一個功能「Buy for me(代理結帳)」,AI 直接幫你在線上商城完成下單購買。一邊是 AI 替消費者打電話問實體門市,一邊是 AI 直接在線上幫消費者按下結帳,Google 正在同時從兩條路徑切入消費者的購買決策。

Google Shopping Graph 涵蓋超過 500 億個商品清單,每小時更新 20 億次數據。然而這龐大的資料庫,恰恰對實體店面「當下的真實庫存」束手無策。代理式通話正是要填補這個數位盲點。

你的庫存,正在變成 Google 的數據

許多人第一眼看到代理式通話,會把它解讀成消費者的便利服務,再也不用自己打電話詢問庫存。這當然是真的,但如果只看到這一層,品牌主就錯過了更深層的戰略意義。

這是 Google 用 AI 主動把線下數據「拉進」數位世界的一次系統性行動。當實體店員在電話中告訴 AI「藍色沒有了,黑色有現貨,現在滿千打八折」,這段對話被 Gemini 擷取、轉化成結構化數據。短期服務了當下那位消費者,長期卻有極大可能回饋進 Google 的在地搜尋演算法,直接影響這家店未來在 Google Maps 和搜尋結果中的曝光排序。

換句話說,你的門市對 AI 這通電話回答得夠不夠清楚、資訊夠不夠完整,未來可能就是你能不能出現在消費者視野裡的關鍵變數。

更值得警覺的是決策模式的改變。過去消費者自己比較、自己決定;現在 AI 幫他比了價、問了庫存、篩了條件,才把「推薦清單」交回他手上。品牌在顧客旅程中的出場時機更早也更被動。你必須在 AI 打電話之前,就準備好被它選中。

實體門市現在該做的三件事

面對代理式通話,我認為實體品牌有三件事必須馬上開始做,而不是「等功能推到台灣再說」。

第一,把 Google 商家檔案當成第一線門面來經營。 Google Business Profile(GBP)的完整度,直接決定 AI 是否優先「選中」你的門市去打那通電話。營業時間、商品分類、在地搜尋關鍵字,每一個欄位的空缺,對 AI 來說都是一個「略過你」的理由。

第二,訓練第一線人員應對 AI 通話的節奏。 AI 不喜歡閒聊,它需要的是明確的「有貨、沒貨、價格、促銷條件」。店員過去習慣的人際互動在這裡會成為干擾。一個「嗯……我去幫你看一下,不好意思稍等一下」的回應,可能就讓 AI 的語意理解打折,進而給出不精確的摘要。清楚、快速、結構化,是應對 AI 通話的新標準。

第三,把漏接 AI 電話視同漏接一位高意願買家。 代理式通話對應的消費者,是已經確認需求、正在比較選項的人,是消費漏斗末端含金量最高的族群。我的建議是:不要把這類電話混進一般騷擾電話篩選邏輯,而是建立一套辨識與回應機制,確保 AI 帶來的業績機會不會就這樣溜走。

每一次技術浪潮,品牌的選擇都只有兩種:被動應付,或者主動卡位。代理式通話的意義在於,數位轉型的戰場已經從「你有沒有網站、有沒有社群」,推進到「你的庫存資訊能不能即時、清晰地餵給 AI 代理人」。

這個要求聽起來很具體,甚至有點瑣碎。不就是把商家檔案填好、訓練一下接電話嗎?但背後其實是一個根本性的思維轉換:你的品牌,不再只是對人說話,而是開始對機器說話。

機器是個挑剔的聽眾,說不清楚,它就跳過你。準備好了嗎?

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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