在各產業中，零售業與消費者的接觸最緊密，再加上競爭激烈，因此對市場變化最為敏銳，一旦反應速度偏慢，就極有可能在短時間內遭到淘汰，這也是該產業對新科技導入與應用較其他產業更為快速的原因。早期零售業以實體店面為主要通路，所有的E化、M化建置均已提升實體店面的營運管理為主，網際網路興起後，電商平台在快速改變零售業生態，在短時間內取得高比例市占率。

就整體市場比例來看，實體通路仍佔有多數市場，雖然今年初蔓延的COVID-19疫情，將電商推上新高峰，不過業者指出，未來電商仍不會佔有絕對的優勢，或許應該說，未來的零售業不應再區隔實體通路與電商平台，而是應該善用各類新科技發想出新創意，融合線上線下世界，以更高視角打造出具備競爭力的「新零售」模式。

新零售概念，是將包括所有的軟硬體技術均視為手中工具，透過這些工具強化企業的營運效能，讓所有成本支出的效益最佳化，而觀察零售產業近年來最火熱的技術莫過於人工智慧（AI）。

善用外部專業 化解企業AI困境

AI是零售業數位轉型的必要技術，不過現在推動數位升級過程中，企業常會遇到困境，之前中華電信大數據處科長官俊安在演講中就指出，人才、分析環境、資料等三大資源的缺乏，是現今企業數位轉型最艱困的問題。他指出企業有不同的數據需求，自行培育數據科學家不太容易，市場上數據科學家也是供不應求，這是「缺人才」；企業要先願意投入一筆錢去建設AI分析工具和使用環境，這是「缺分析環境」；如果企業沒有資料基礎建設，沒有蒐集足夠的數據可以分析，就是「缺資料」。

對此，零售業者可善用外部力量來協助解決上述的問題。他以中華電信的企業服務「AI智慧分析雲」為例，此平台內建AI核心引擎，以雲端服務提供企業個別按照需求租用，完全免除企業自行建置軟硬體的成本，降低企業採用AI分析的門檻，解決「缺環境」困境。

市面上主要的AI工具有開源機器學習 （ML）軟體、與圖形化介面商用軟體。前者適合擁有資料科學家團隊的企業，後者則需要熟悉各類型資料分析及模型建立流程的高階數據人才。因此，AI智慧分析雲內建各式應用場景，從銷售量、營業額預測，到客戶分群、商品推薦，等於內建了十年資歷數據人才的經驗，降低企業建立AI預測模型的高門檻。

而企業可以透過AI智慧分析雲在10分鐘內快速建模，無須另外召募數據科學家，由現有的IT團隊或行銷企劃人即可勝任，解決「缺人才」困境。根據統計，此類平台可幫企業節省三分之二的人力財力，讓沒有數據團隊、「缺人才」的一般企業，也能享有AI帶來的好處。

AI應用多元 讓零售營運更智慧

在透過外部專業力量解決人才、分析環境與資料困境後，製造業者即可著手建立AI應用機制。就目前AI的發展來看，其應用走向可分為兩種，一是透過上層雲端平台，分析長期累積的大量數據，藉此制定未來的營運策略。另一種則是讓終端設備具有邊緣運算功能，即時處理現場狀況，在零售業，這兩種機制都會使用。

在雲端運算部分，現在最常見的是分析人流，再依分析結果者出最佳銷售地點。這種作法可分成大小兩種規模，大型規模是蒐集各地區的包括人流數量、年齡、性別、動線、出現頻率等資料，再由系統找出最適合的開店店址。大型零售業者在開店前也會有此動作，不過多是派遣人力在街頭計算，不僅數據量不足誤差也大。現在則可透過電信業者的雲端平台解決此問題，電信業者可根據其下門號上網的使用軌跡，找出人流分布圖，作為零售業者的開店參考。

圖1 : 透過AI分析人流，調整商場最佳商品組合，是零售業智慧化的未來趨勢。（source：Brandyfloss）

至於較小規模的人流分析，就不必使用電信業者的服務，這種AI的分析作法，則是將店鋪內的影像監控攝影機與AI系統結合，依據店內人流，設計出最佳動線，並找出銷售熱點，調整貨架上的商品組合，創造出最佳坪效。

實體店面內的AI人流分析，也可與零售業的另一AI建置–邊緣運算整合，讓銷售量最大化。邊緣運算在零售業的最佳應用是智慧貨架，此類貨架早在10年前就已有相關構想，當時的概念是將RFID讀取器建置於貨架上，用來讀取產品上的電子標籤，並將結果傳輸至後端系統，提醒人員補貨，避免因物品銷罄貨架空置產生機會損失。

Hyperlocal四層次 智慧貨架願景成真

圖2 : 新零售概念是將包括所有的軟硬體技術均視為手中工具，透過這些工具強化企業的營運效能，讓所有成本支出的效益最佳化。（source：Actian）

現在的智慧貨架則是比當初更進一步，除了原有的感測器之外，在結合近年來零售業的Hyperlocal概念，此一概念是讓行銷結合當地最常用的數位工具，像是中國的微信、台灣的Line等，讓行銷可以落地深根，融合到當地消費者的生活型態中。

Hyperlocal有四個層次，第一層是傳統的促銷方式，這種方式沒有標準化的價格策略，決策也未考慮市場因素，即便有決策要執行，銷售機制的各環節也未能同步，像是實體店面的貨架和網站上同一產品的價格可能就會不同。第二層是已然優化系統，價格策略可反應市場需求，不過此類型的優化在即時性方面仍然不足，難以快速反應，例如下雨時，雨傘價格無法即時變動。第三層則可改善此問題，在此一層中，價格已成動態，銷售策略可更快速的滿足需求、貼近市場。Hyperlocal的最高層則更具智慧化，可因應當下狀態隨時自主調整價格，讓產品利潤最大化，例如產品接近保存期限時，電子標籤就會自動調整售價，提升售出機率。

要完善建置上述願景，需要投入大量資源與時間，而且無法一蹴可及。因此對資源有限的中小型零售業者來說似乎是遙遠夢想。不過就如前文所敘，數位化設備只是強化營運效率的工具，業者可依據自身資源找出合適的工作與做法，重要的不是打造龐大華麗的數位系統，而是業者必須因應時代變化，建立起健全的數位思維，以新零售視角在變化快速的產業環境中保持競爭力。

**刊頭圖（source：Picsell）