智慧零售應用範疇非常廣泛,在各種技術支持下,從與人民最息息相關的消費端至供應端等各種細節皆持續出現創新。從行動支付、行動行銷、虛擬穿衣鏡、店內訊息推播,到近期帶起話題熱潮的Amazon無人商店等,皆是實體零售店在這波數位經濟趨勢下的轉型策略與作法。其中,如何廣蒐消費者消費數據、善加分析與解讀、擬定出個人化行銷策略做為精準行銷的基石,是實體零售店決勝的關鍵所在。
對於實體零售店來說,蒐集消費者數據並非難事,大量資料所伴隨的「大數據」處理與分析才是真正的戰場。許多企業雖坐擁大數據,卻無法完整善用,而使這些有價值的大數據成為「暗黑數據」(Dark Data)。暗黑數據是隱藏在混亂中、非結構化形式或尚未數位化的資料,例如:消費者在實體零售店等待狀況、不滿行為等影像紀錄,或消費者電話客訴透漏的焦慮與生氣聲音、表情等。
以實體零售店為例,據國外新創公司Prism Skylabs統計,多數業者並無法掌握高達50%~80%顧客無任何消費的逛店行為,這也導致業績始終無法提升。實體零售店雖有架設監視器來記錄賣場情況,但絕大多數都只用來維護賣場安全或防止竊盜事件,忽略了蘊藏在監視器影像畫面當中最關鍵的消費者逛店行為。
從2018年台灣智慧城市展中,有不少廠商投入暗黑數據的挖寶行列。領域除涵蓋行動支付、自助購物、智慧導客、未來超市、智慧商店等外,更有業者看準實體零售店對解讀暗黑數據的高度需求,聚焦推出商場室內定位相關方案,試圖透過影像分析技術、Wi-Fi定位技術與Beacon定位追蹤技術,解讀消費者逛店走動路線。
從「門店熱點分析」解決方案來看,其轉化了監視器影像為視覺化熱點圖,能即時掌握店內消費者行動軌跡,透過挖掘藏在監視器當中的消費者店內動態資料,協助實體零售店優化商品與櫃位陳設效能,另一方面也能作為促進行銷活動效益的參考基礎。
也有廠商從Wi-Fi著手:只要消費者有開啟智慧型手機Wi-Fi功能,在即使沒有連上特定網路且沒有使用特定App的情況下,也可協助合作實體零售店探測店內人群流量等數據,包含駐留率(平均停留時間)、進店率(訪客人數、訪客峰值等)與回客率等客流分析服務,另一方面,也以熱點櫃位分析服務讓實體零售店業者了解消費者聚集度較高的櫃位。
除此之外,人臉辨識也是未來智慧零售導入工具之一,例如:應用在無人商店的身分驗證與結帳系統等。雖然訴求精準行銷、全面掌握消費者內心需求都是未來智慧零售的決勝關鍵,然而在導入新科技的同時,難免會觸及消費者對新科技的感受。
美國一家協助零售網站創建個性化商品推薦的新創公司RichRelevance,就曾在2017年發表過一份市調報告,以美國網路使用者為對象,調查對於將新科技導入零售應用的態度。其中一題是「利用臉部辨識技術來辨識忠誠客戶,並且將個人購物紀錄回報給店內的銷售人員」,調查結果卻顯示多數消費者並不樂見零售業者透過臉部辨識辨識個人身份並連結過往消費紀錄。如何平衡消費者觀感與提升好感度,並最佳化的運用暗黑數據,都是智慧零售未來重要課題。
引用來源:
《臉部辨識市場需求及發展機會分析》_楊仲瑜
《零售業之人工智慧應用現況與趨勢》_盧冠芸
《2018年台灣智慧城市展評析:智慧零售商場室內定位應用觀點》_楊政霖