【AI 變營收加速器】美零售巨頭 Target 靠 AI「動態定價」創下 384 倍投報率
要不要打折？什麼時候漲價？怎麼捆綁促銷？這些對零售業者來說不只是日常營運的決策，往往也是左右營收的關鍵槓桿。
傳統零售商多仰賴經驗與週期性規則來做定價規劃，但隨著消費行為日益碎片化、競爭加劇與庫存和促銷成本升高下，定價變得更加複雜，也更需要數據與即時反應。這正是 AI 動態定價系統嶄露頭角的時機。
AI 動態定價怎麼讓每一筆交易更聰明？
所謂 AI 驅動的動態定價，是透過機器學習模型，即時分析多項變因，包括市場需求、競爭對手價格、庫存水平、顧客行為等，並根據這些資料預測最佳價格區間，自動調整價格策略。相較於固定或人工作業調整價格，AI 系統具備即時性與精準性，不僅能協助企業反應市場波動，更能主動發掘利潤最大化的機會。
這類技術近年已廣泛應用於零售、電商、旅遊、餐飲等產業，讓品牌與通路商在從被動反應轉為主動定價。例如，當競爭對手突如其來進行限時折扣時，AI 可以快速評估影響並決定是否、怎麼跟進；又或者，當系統偵測到某區域出現需求高峰，也能及時調整該地的商品價格或補貨策略。
Target 靠 AI 綑綁銷售，創下 384 倍投資報酬率
美國零售巨頭 Target 是最早導入 AI 綑綁銷售技術的零售商之一。解方供應商 Particular Audience 指出，Target 採用其 AI 功能，依照顧客購買路徑與偏好，自動生成具吸引力的產品推薦組合（bundles），例如將玩具與相關的配件、家飾商品，或熱門主題聯名品項組合銷售。
根據其數據，這樣的策略不只提升了平均購買品項數量與客單價，經由 A/B 測試驗證，實際帶來高達 384 倍的投資報酬率（ROI），若全站擴大推行，預估可達 1,200 倍的長期回報。對消費者而言，這些推薦組合看起來像是貼心設計的促銷方案，對 Target 而言，則是由 AI 主動策劃的營收加速器。
AI 加速庫存週轉，中型零售商也受益
另一個美國的案例則顯示，AI 動態定價不只適用於大型連鎖企業，也能協助中型零售商優化營運效率。根據 AI 平台 Hypersonix 觀察，一家眼鏡零售商在導入名為 Agentic AI 的價格優化系統後，短短六個月內營收提升 15%，存貨週轉率也提升了 30%。
這套系統能即時偵測競爭對手價格變動、自身庫存壓力，並依據顧客對價格敏感度自動調整折扣與促銷力度。特別是在產品組合方面，AI 會分析哪款鏡框搭配何種鏡片與配件最能拉高利潤率；同時，在處理滯銷商品時，則會給出「不過分打折」的最小必要讓利策略，避免對品牌價值造成長期傷害。
AI 甚至可以辨識不同區域的消費力差異，為國際市場設定在地化價格。這讓品牌能更敏捷地搶進新市場，並對應不同的需求節奏與購買習慣。
AI 動態定價下一步：為每位顧客打造專屬價格
若將視野放遠，AI 定價的下一步將走向更加精細化與個人化：不再只是根據市場與競品調整價格，而是對每位顧客設定最有機會成交的價格點。這意味著回購者可能收到專屬折扣，而新客戶則看到吸引入門的優惠方案。
AI 不只改變了零售賣什麼、怎麼賣，現在甚至開始決定「該賣多少錢」。在價格競爭越來越激烈、消費行為越來越難預測的時代，懂得利用 AI 工具調整策略的品牌，無疑將在營收成長與存貨管理上取得更大的主動權。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Hypersonix)、Particular Audience、Lumenalta，首圖來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）