「零售」一詞本身已成為創新的代名詞。僅在過去這幾年，實體零售業就不得不透過創新來推動轉型，以克服消費疲軟、疫情以及無數顛覆性技術帶來的挑戰。該產業的韌性與進步，很大程度上歸功於先進的數據與預測分析系統，這些系統不僅能促進數據驅動的決策與策略制定，更最終幫助業界克服種種挑戰。
物聯網（IoT）技術與人工智慧（AI）能提供寶貴的門市洞察。人工智慧讓企業能夠前所未有地取得高度組織化的數據，從而提升零售營運效率、開拓新的商機，並打造更流暢的店內體驗。難怪在過去三年內，人工智慧已為零售業額外帶來估計 400 億美元的營收。
如今，隨著實體零售業逐漸站穩腳步，並開始超越疫情前的表現，人工智慧所發揮的作用已不僅僅是幫助商店維持營運。人工智慧技術正協助零售企業獲得前所未有的競爭優勢。
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由人工智慧驅動的競爭洞察，讓零售商不僅能掌握自家門市的營運洞察，還能獲得競爭對手的同等視角。此領域的技術領導者提供競爭數據集，讓客戶能夠分析競爭對手在門市層級及其商圈內哪些策略行之有效。這些資訊可應用於策略規劃、門市營運、房地產、行銷等各個層面。
過去，若要獲得此程度的洞察，必須進行大量資料匯入，並由數據科學家團隊來分析競爭表現——這還得假設相關資料能夠取得。如今，在新技術的協助下，這個過程已變得更加簡化。在 pass_by，我們透過測量數千個美國品牌的客流量，並結合超過 10 組獨特的人口統計與心理統計資料集來補充客流量數據，從而提供關於競爭表現的獨到見解。
最新的客流量模型能夠將複雜的心理特徵與人口統計資料疊加至客流量數據上，從而提供以往無法獲得的競爭洞察。過去的相關嘗試往往不可靠、雜亂無章，甚至純屬錯誤。這套簡化且極度精準的數據，如今能讓從門市營運到房地產等多個不同團隊進行競爭情報分析。此外，透過融入人工智慧技術，該模型更具備預測功能，讓零售商能夠預覽數月後未來的業績走勢。
歸根結底，這項技術讓零售商能夠像運用自身第一方數據那樣，充分掌握關於競爭對手的豐富資訊。這為店內分析開闢了新領域，透過多層次分析競爭對手品牌當前的表現及未來趨勢，將客流量分析提升至全新高度。
過去，若要獲得精確的預測並掌握競爭優勢，通常需要採用更為手動化的資料科學方法，這往往涉及某種形式的機器學習（ML）以及龐大的資料科學家團隊。然而，隨著模型日益先進，這些模型已能「學習」，並運用這項能力不僅能進行更精準的測量，還能協助零售商預測未來事件。這正是人工智慧（AI）能發揮作用之處，有助於支持員工的目標與創新計畫。
像資料管理與處理這類極為耗時的任務，如今都能由人工智慧（AI）精準執行，從而減輕人力負擔。關鍵在於，人工智慧能快速處理原始數據，並以易於管理且可付諸行動的格式提供給員工。因此，人工智慧讓這些過去難以取得的洞察變得普及化，並賦予各家門市與全球頂尖零售商一較高下的能力。
舉例來說，在購物高峰期或重要節慶來臨之前，可將經由人工智慧處理的洞察分享給門市團隊。這些分析結果與預測能協助品牌預先掌握哪些門市的客流量將會增加，從而讓他們能提前規劃並調整人力配置，以最大化顧客滿意度。
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每當有新技術問世，總會引發一陣交織著擔憂、興奮與忐忑的複雜情緒。從第一座工廠到智慧型手機，創新總會帶來焦慮。人工智慧也未能倖免於這些反應。根據《富比士》雜誌的報導，人工智慧引發的主要擔憂包括隱私、偏見、就業替代、經濟不平等以及操縱等問題。
然而，人工智慧是店內分析演進的核心，進而也是實體零售業演進的核心。人工智慧讓實體店舖得以維持競爭力（無論是彼此之間，還是與線上零售商相比），提供令人驚喜且愉悅的購物體驗，並以無縫、便捷且反應迅速的方式，更好地服務消費者。人工智慧是一項有用的工具，能協助零售商處理店內收集到的海量數據，並將其轉化為可供店內團隊付諸行動的洞察。
負責任且符合倫理的 AI 應用，將為零售業開啟嶄新篇章。以下是零售業中關於 AI 的兩個最常見迷思，以及它們為何不正確：
1. 「人工智慧剝奪了消費者的隱私」
頂尖模型所使用的人口統計資料均受到嚴格規範，以確保隱私並符合資料保護法規。在 pass_by，模型無需使用任何與個人相關的資料，即可推斷店內訪客的人口統計特徵。相反地，這些模型採用經統計加權的人口統計資料作為輸入，為零售商提供關於其門市訪客、所處購物中心及周邊社區，以及主要競爭對手的人口統計分佈趨勢分析。其目標是在恪守最高標準的資料隱私與安全的前提下，提供有價值的洞察。
當然，這一切都始於符合 CCPA 及 GDPR 規範的店內分析。資料本身必須以符合倫理的方式蒐集，才能確保資料的運用符合倫理。零售商有責任與重視隱私權的技術合作夥伴攜手合作。在人工智慧能發揮其所謂的「魔力」之前，店內資料必須具備準確性、可靠性，並符合隱私保護原則。
2. 「人工智慧正在奪走零售業從業人員的工作」
人工智慧並非為了取代零售業從業人員的工作，而是為了理解並處理海量數據，並縮短零售商為取得成功所需解答問題的時間。由人工智慧驅動的競爭洞察能協助零售業從業人員預測未來需求、輔助門市營運規劃、了解顧客人口統計特徵，以及辨識單一門市與連鎖店體系內的績效趨勢。這些資訊讓從業人員能專注於策略性任務、提升客戶服務品質，並將表現最佳門市的最佳實踐加以落實。最終，人工智慧透過提供清晰且可執行的洞察，引導日常營運與長期規劃，從而減輕工作負擔。
這些競爭洞察也有助於客觀評估零售商商店的表現。假設某間門市的人流量出現大幅增減，或客群結構發生變化。在這種情況下，透過分析該店周邊的狀況——例如該店所處的購物中心或附近的競爭對手——這些數據便能協助提供背景脈絡。這有助於消除零售業從業人員的不確定性，並為他們提供高品質且相關的資訊，使其能在職務上表現出色。
人工智慧正透過提供前所未有的洞察與能力——這些在過去是難以想像的——從而徹底改變零售業。它使零售商能夠運用海量數據，做出明智的決策、優化營運，並取得競爭優勢。能夠即時掌握自身表現及競爭對手的表現，為零售商帶來顯著優勢，使其得以進行戰略規劃並提升客戶服務品質。
此外，人工智慧的宗旨並非取代零售業從業人員，而是賦能於他們。透過將重複性任務自動化，並提供清晰且可付諸行動的洞見，人工智慧讓員工得以專注於更高層次的戰略計畫，並提升整體門市績效。這項技術讓數據存取更為普及，確保即使是規模較小的零售商，也能與大型連鎖店有效競爭。
儘管圍繞人工智慧的隱憂（例如隱私權與就業機會流失）依然存在，但零售業中對人工智慧的負責任且符合倫理的應用，已證明這些擔憂是可以緩解的。以人工智慧為驅動的解決方案，其設計皆符合嚴格的資料保護法規，確保顧客隱私權得到維護。隨著人工智慧持續演進，其在零售業中的角色預計將進一步擴大，從而推動業界更深入的創新與效率提升。將人工智慧整合至零售業，不僅是一股趨勢，更是邁向更數據驅動且具競爭力未來的根本性轉變。