王建彬／撰文

（台北內科週報第652期／2024年10月14日-2024年10月20日）

根據未來流通研究所的「零售業AI解決方案」報告，台灣零售業在AI應用市場的4大熱門領域，分別為行銷/銷售/廣告、個人化購物中心OMO、顧客數據平台 （CDP）以及客戶服務。

事實上，AI可以在商業服務業中提供多種協助，茲分述如下：

一、需求預測與庫存管理。包含需求預測：例如，用機器學習演算法分析歷史銷售數據、季節性變化、促銷活動及市場趨勢，結合外部數據（如天氣預報、節假日等），預測未來的產品需求；其次是自動補貨：根據需求預測結果，自動生成補貨訂單。系統會考慮庫存水平、供應商交貨時間和最小訂貨量等因素，自動發送訂單給供應商。

二、個性化推薦。包含產品推薦：透過分析顧客的購買歷史、瀏覽行為和偏好，利用協同過濾演算法或內容過濾演算法，向顧客推薦相關產品；定製化廣告：根據顧客的行為數據和偏好，生成個性化的行銷廣告，並通過電子郵件或社交媒體發送給顧客。

三、價格優化。首先是動態定價，利用AI分析市場需求、競爭情況及庫存水平，自動調整產品價格，實現動態定價；其次是促銷優化，分析過去促銷活動的效果，結合當前市場情況和顧客行為數據，制定最佳促銷策略。

四、顧客服務。主要在智能客服：使用聊天機器人和AI客服系統，自動回答常見問題，處理簡單查詢和投訴。

五、店鋪運營與管理。店鋪分析：通過分析店鋪銷售數據、客流量和顧客行為，優化產品擺設和布局，提升購物體驗；員工管理：根據銷售預測和店鋪需求，智能調整員工排班，確保人力資源的最佳利用。

六、市場與競爭分析。市場趨勢分析：使用AI分析市場數據和消費者行為，找出市場趨勢和機會，幫助零售業制定長期策略；競爭分析：監控競爭對手的價格、促銷活動和市場動態，進行競爭分析，制定應對策略。

七、供應鏈優化。供應鏈管理：透過分析供應鏈數據，優化供應鏈流程，減少浪費，提高效率；風險預測：利用AI預測供應鏈中的潛在風險，如供應中斷、物流延誤等，幫助制定應對措施。

八、客戶行為分析。顧客區隔：通過AI技術對顧客進行區隔分析，了解不同類型顧客的需求和行為特徵，制定針對性的行銷策略；購物車分析：分析顧客的購物車行為，找出影響購買決策的因素，提供最佳的行銷建議。

總之，服務業的AI應用範圍廣泛，涵蓋上述8大主要領域。目前AI仍處於導入階段。今後，期待企業能夠加速讓全體員工理解，並參與AI應用，以提升生產力和競爭力。

（本文作者係商業發展研究院院長）