Google Cloud推四項全新AI工具助零售商提升營運表現

2023-01-16 benny

Google Cloud發表四項全新及改良的AI技術，助零售商簡化店內的貨架檢查流程，亦在購物網站為消費者提供更自然流暢的線上購物體驗，提升日常營運效率及電子商貿業績。Google Cloud大中華區董事總經理李孔源表示：「儘管未來仍充滿未知之數，零售業依然抱著龐大商機；要在行業中脫穎而出，零售企業應運用人工智慧和機器學習等最新技術工具，解決線上商店及線下實體店各種迫切難題。」

李孔源指出：「過去幾年，全球經歷的動盪幾乎將環球零售業推倒重來，如今零售商要重整旗鼓，就需要更高效、更能吸引消費者、而且更能抵禦未來更多挑戰的工具和方案。」

Shelf Checking AI：貨品庫存一目了然

Google Cloud全新AI貨架檢視方案（Shelf Checking AI）助零售商檢視貨架實際狀況，了解現貨供應量，明確掌握補貨需求，避免因貨品售罄而錯過銷售機會。

AI貨架檢視方案以Google Cloud的Vertex AI Vision建構，並運用到產品和標籤辨識機器學習模型，能單憑貨品圖像及文字特徵，大量辨識各類型產品。零售商毋須花時間收集資料，也不用投放精力和資金訓練自家AI模型－ AI貨架檢視方案用上Google資料庫所收錄的數十億個獨特實體的圖像，能透過多種類型的圖片辨識產品，更不受拍攝角度和視角影響，零售商亦可靈活地按情況為AI貨架檢視方案提供不同類型的圖像，例如以天花板全掛式攝影機、貨架檢查機械人、甚至店員的手機拍攝貨架情況，輕鬆幫助團隊完成艱鉅的貨架檢視工序，並將所得數據轉化成可幫助零售商進行決定的洞察資訊。

此方案目前已開放全球預覽，預計未來數月內將正式開放予全球零售商使用。使用該技術時，零售商保有圖片和資料的擁有權，而人工智能只用於辨識產品和價格標籤。

人工智能重塑網店瀏覽體驗

一般網上商店以往大多根據產品的銷量，或由人手編寫的規則決定產品在網頁上的排放次序，例如在農曆新年前將紅色衣物置在網店頁首。

今天，Google Cloud在專為零售商而設的探索方案（Discovery AI）中加入一項人工智能瀏覽功能，協助零售商為顧客打造更快速、更人性化、更符合消費者需要的嶄新線上瀏覽和產品搜尋體驗。當消費者於網店中選擇一個產品類別，此人工智能瀏覽功能就會以機器學習，為網店選擇最佳的產品排序；久而久之，AI 運用過往的資料分析，學習了解網店內每個頁面最理想的產品排序。此功能透過考慮產品的準確性及關聯性、甚至成交的可能性，為網店優化最合適的產品及最佳的產品顯示方式，毋須人為介入。

此全新功能現已開放予全球零售商使用，並支援 72 種語言，包括繁體中文。

機器學習提供更貼近需求的搜尋和瀏覽結果

Google Cloud同時亦推出全新以人工智能驅動的個人化功能，讓消費者在搜尋及瀏覽網店時能看到專屬的搜尋結果，帶來更流暢且人性化的網上購物體驗。這項技術將大大提升Google Cloud全新的瀏覽功能及現有的Retail Search方案的表現。

全新的個人化功能以人工智能辨別買家的行為模式，透過分析顧客在網店上的行動，例如產品點擊、購物車內貨品、購買記錄和其他資訊，來判斷顧客的喜好，將之比對網店內的產品；在顧客的網店搜尋及瀏覽過程中，人工智能就會將最切合其喜好的產品顯示於較高或較當眼位置。

以人工智能得出的個人化搜尋及瀏覽體驗只套用於顧客在該網店上的活動，而不會連結至顧客的Google帳戶活動。人工智能的辨識亦只按顧客在該網站建立的帳號的紀錄或網站的第一方Cookie進行分析。

一如所有Google Cloud解決方案，消費者掌握自己資料的擁有權和控制權，而零售商則保留消費者的偏好資訊。全新個人化功能現已開放予全球零售商使用。

人工智能為顧客送上最個人化產品推薦

網店頁面設計一直是零售商最苦惱的難題之一：網店應該要顯示哪些面板？哪種排列方式效果較好？如何顯示最符合消費者需求與偏好的內容？Google Cloud的 Recommendations AI解決方案採用機器學習技術，協助零售商向消費者推薦產品內容。今天發表的全新升級版Recommendations AI，有助零售商建立更符合顧客個人需求、更靈活多變、且更實用的電子商貿網站，為每位顧客帶來絕佳購物體驗。

升級Recommendations AI方案中全新的頁面最佳化功能（page-level optimization feature）毋須大量使用者體驗測試，從而減省網店設計所需的資源。網站可隨時決定向每位消費者顯示哪個產品推薦面板，從而提高消費者與網店的互動，提升轉換率、促成交易。

此外，升級Recommendations AI方案亦新增收益最佳化功能（revenue optimization feature）幫助網店在每個顧客瀏覽階段中提供更優質的產品推薦內容，有效為各種類型的電商網站提升每節用戶瀏覽時段的平均收入。透過由Google Cloud與DeepMind合作建構的機器學習模型，結合網店的產品類別、商品價格，以及顧客的點擊與轉換資訊，在顧客對品牌長久的滿意度與零售商收入增長之間找出平衡點。最後，全新的「再次購買」模型（buy-it-again model），運用消費者的購物歷史記錄，向其推送較可能重複購買的個人化推薦內容。與Google Cloud客戶使用的基準推薦系統相比，使用全新 Recommendations AI 技術的零售商，其網店在轉換和點閱率都錄得雙位數增長。

全新頁面最佳化功能、收益最佳化功能及「再次購買」模型現已開放予全球零售商使用。