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當今的零售商,都用「雲端」幹了哪些事?

2018/12/24 , 評論
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今天當我們購物的時候,大部份數據分析都在雲端執行,分析的最終結果對購買者體驗亦有極大影響,無論是在電子商店、時尚精品店,或是線上超市等消費場所亦然。

文:Eric Zeman
譯:吳舜文

亞馬遜(Amazon)將感恩節假期稱為「Turkey 5」,亦即從感恩節(Thanksgiving Day)當日持續到網路星期一(Cyber Monday,通常美國商家在星期一推出折扣來吸引消費)的5日假期。這個美國零售商巨頭在2017年首次使用該詞彙,而在近期銷售開紅盤後,又再次提及該名詞。

如同許多線上或實體零售商,亞馬遜運用數據來控管Turkey 5及其他當前購物季——大量數據經過解讀與分析後,有助於預測消費者在何時何地,以及如何購買商品的行為模式。

專門為零售商提供數據分析的英國與愛爾蘭零售卓越中心(Retail Centre of Excellence in the United Kingdom and Ireland),其負責人安德魯福克斯(Andrew Fowkes)表示:「透過分析已售出商品的數據,零售商能有效利用從中獲得的寶貴見解,並有助於採用更具敏感性的方式,來應對消費者不斷變化的需求。在零售業如此快節奏的市場中,數據分析能讓零售商位處科技與消費者導向變革的最前沿。」

大部份數據分析都在雲端執行,以一般人的話來說,即透過第三方公司或其他數據中心來操作。數據分析的最終結果對購買者體驗有極大影響,無論是在電子商店、時尚精品店,或是線上超市等消費場所亦然。

篩選商品

看到架上那件適合送給你阿姨的毛衣了嗎?這是經過雲端軟體篩選多年銷售數據後,經由製造商製作,以及零售商販售所得之結果。

這樣的分析方法已存在多年,但若是缺乏客觀統計數據,管理者就只能依靠直覺來選擇上架的產品,而現今更為進階的數據處理方式,能更迅速挖掘消費趨勢,也讓零售商得以更快做出反應。

舉例而言,手機配件製造商貝爾金(Belkin)需依賴更可靠的方式,來決定生產線上產品製造的優先順序。於是,貝爾金使用亞馬遜網路服務(Amazon Web Services)來分析數據,進而微調其Wemo品牌生產線上的產品,包括智能恆溫器與燈座開關的控制等。同時,貝爾金也運用數據分析來管理其Linksys系列中的家用路由器。如此應用科技轉換成商機的洞察力,使得許多暢銷產品能更快速打入市場。

廣告定位

藉由大數據來分析消費者購買模式,能幫助廠商更了解消費者需求。至少對零售商而言,針對個人消費的目標行銷是其中一項好處。

聰明的零售商會將實體店及線上商店的數據結合起來,以取得更清晰的消費路徑。通常這些數據會在雲端中處理,進而讓零售商將分析後的數據,轉換為銷售商品的最佳途徑。

數據分析公司RackWare共同創辦人兼執行長莎許‧桑卡拉(Sash Sunkara)表示:「零售商店能運用消費者線上購物所產生的數據,創造出一個能使顧客願意放下滑鼠,轉而踏入實體店的獨特消費經驗。若零售商掌握的數據越多,且越快將數據交給公司內部人員分析,則對銷售助益越大。」

而分析後結果又是什麼呢?這些成果都顯示在平日收到的電子郵件、寄件廣告,還有零售商寄出的實體商品型錄中,而出現的商品都是人們曾在網上搜尋或點擊過。此外,零售商還會為顧客量身訂做優惠券,或釋出其他購買誘因,讓消費者心甘情願打開錢包。

Smartphone addicted girl using device on a date or internet dating application concept — Photo by guteksk7
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庫存控管

架上商品數量的控管,以及哪些商品應優先上架,這兩者相輔相成。若能妥善利用雲端管理,這過程會更加容易,對消費者來說也更便利。

一切均在於供應與需求。人人皆知雪鏟是冬季暢銷品,但在夏天則不是這麼一回事,而一旦有暴風來臨時鏟子則賣最快。美國零售商家得寶(Home Depot)及勞氏公司(Lowes)等商店便使用雲端來追蹤庫存,以確保店內架上的商品數量足夠。當庫存低於預定門檻時,庫存追蹤系統便會自動訂購更多貨品。

換句話說,雲端管理能確保下一場暴風雪來臨前,每位消費者都能在當地商店購買到鏟子。

支付處理

下次使用星巴克app來支付薄荷風味摩卡咖啡時,記得感謝供應這些交易的「雲端」。

現今,行動支付服務是由眾多在線供應商所提供,無論人們使用的是零售商專用app,或是手機內建支付工具,雲端都能在消費者彈指之間,將支付金額與零售商的虛擬錢包搞定,最棒的是,目前接受Apple Pay等行動支付等行動錢包的零售商,仍在不斷激增中。

舉例來說,ParkBoston是一款能利用手機支付停車費的行動app,只要輕鬆輸入車牌號碼及停車區塊即可,使用者便不需要投實體硬幣到停車收費器中。

雲端也對零售商有所助益。Shopify是一家電子商務平台與支付服務供應商,近60萬家企業使用其服務,且總銷售額超過820億美元。Shopify的宗旨是讓企業能專注於自身業務,而無須擔憂付款的複雜性。

再來是亞馬遜Go(Amazon Go),此為亞馬遜在少數幾個城市推出的無人商店(主張不用排隊結帳,取得想買的商品即可離開商店)。亞馬遜Go使用攝影機來偵測與追蹤消費,運用電腦視覺(computer vision,指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行辨識)與深度學習演算法(deep learning algorithms,使用複雜結構對資料進行高層抽象的演算法)來辨識消費者何時購買商品、何種商品,及商品的價格等。辨識結束後再將資訊傳送至虛擬購物籃中,並在顧客離開商店時,直接從他們的亞馬遜帳戶扣款。

Amazon go
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保持監控

2002年,史蒂芬史匹柏(Steven Spielberg)在電影《關鍵報告》(Minority Report)中,對臉部辨識的技術明顯有先見之明。電影中描述企業能運用臉部辨識,向行走的人們傳送個性化廣告,並利用虛擬廣告牌來掩蓋人們視野。

而如今,臉部辨識則是用於其他目的:防止竊盜。

專門提供預防損失建議的媒體公司Loss Prevention Media於2017年一份報告中,詳述了美國首屈一指的零售商,如何運用臉部辨識將扒手排除在商店外。店內攝影機將圖像傳送至生物識別平台提供商FaceFirst,而收到的圖像會在數據庫中經過掃描,進而辨識出重複違規者並啟動安全提醒,過程僅需不到0.01秒。

預防損失公司Store-Mart副總裁湯姆史密斯(Tom Smith)對Loss Prevention Media說道:「現在一個人只要走進店家不到數秒時間,我們就能得知他是否曾在店內偷竊過,我們也知道目前一天中,何時最容易遇到偷竊行為。曾被我們扣留過的人們,有26%機率會在平均13天後,也就是不到一個月時間再次出現在店家內。」

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責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航

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