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麻省理工:用 AI 選址讓零售商銷售額增 10% !哪裡才是黃金店面,讓 AI 來幫忙

TechOrange 科技報橘

更新於 08月23日18:58 • 發布於 08月23日06:35 • Ariel
麻省理工:用 AI 選址讓零售商銷售額增 10% !哪裡才是黃金店面,讓 AI 來幫忙

一間店開在哪裡,對它的生意好壞扮演舉足輕重的角色,如今 AI 可以協助這個決策過程。 透過 AI 分析人口統計、客流量模式和競爭對手的鄰近度,為零售商的新門市選址提供最優解,從而提高客流量和銷售額。麻省理工學院的一項研究發現,使用人工智慧幫忙選址的零售商的銷售額增加了 10%。

台灣中華電信運用大數據+AI,助理零售門市選址

以前,零售店家要展店,多半透過經驗法則、參考電子發票資料、或者是聘人按碼表計算人流等方式決定在哪個地方開設新店,這種做法不但曠日廢時,更存在巨大投資風險:耗費百萬甚至是千萬開設新店卻陷入生意慘淡、投資報酬率遠低於預期等窘境。

為解決這個問題,中華電信以台灣市佔第一的電信業者姿態,運用用戶的電信大數據,協助零售業者「Know your customers」,結合資料科學家 AI 技術團隊,全方位提供零售業商店營運歷程所需之解決方案,超越傳統經驗法則,以數據驅動優化企業經營。

中華電信數據發展處科長官俊安表示,中華電信的流通業大數據解決方案,當中就包括 AI 展店選址、商店圈分析。「我們會利用各店的營收、發票數,加上人潮人流、人口特色等要素,綜合評估分析,而且各種店型和業態都有不同的評估模型。」官俊安說,藉此協助業者評估在哪開店比較好,還可以預測未來在此開店的營業額和來客數。

AI 還可以幫忙分析現有商店網絡,決定哪間店該收掉

在展店選址上,AI 可以幫忙分析,像是日本便利商店羅森(Lawson)就運用 AI 協助門市選址,把「商圈、人潮、車潮、鄰近家戶數、消費力」五個選址要素放入演算法中,補足傳統人工選址的決策偏誤,還可以預測門市是否可以獲利,讓開店選址更加精準。

然而,零售業者並不是只需要考慮擴大市場的展店策略,在成本資源等各項考量之下,關閉門市也是常有的事,尤其是疫情過後,消費行為大量移往線上,讓線下門市發揮最好的成本效益成為零售業的重要課題。而在眾多店面中,究竟要關哪些店,也可以靠 AI 來幫忙。

例如,Huston Analytics 的 AI 解決方案 Store Network Optimizer,可以分析各家門市服務區域的人口統計、市場重疊率、銷售品類等數據,協助工作者決策要收掉哪間門市,或者調整銷售策略。

該公司零售和消費品分析主管海曼(Petteri Heiman)舉例,一個零售商在某城鎮有 4 家分店,透過 AI 分析人口結構、市場狀況和營運狀況,找到每個分店的優勢品類,藉此優化每個分店的營運策略,在做關閉門市決策時,也能夠預測某門市關閉之後,顧客是會流動到其他門市,還是被競爭對手吸收,這些分析都有助於業者判斷門市該如何佈局。

零售業者在經歷過消費習慣和管道的大風吹之後,一直持續摸索虛實整合和科技應用的新商業模式,未來透過結合 AI,可以做出更聰明、更精準的線下展店策略,讓每間店都開得更有價值。

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*本文開放合作夥伴轉載,參考資料:DatategyHuston Analytics《經濟日報》,首圖來源:Unsplash

(責任編輯:廖紹伶)

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