Walmart
重點新聞(1231~0113)
#電腦視覺 #門市防盜 #動線疏通
Walmart旗下量販店Sam's Club導入電腦視覺在出口掃描消費者購物車,省去人工二次確認收據的程序
有些美式賣場會在結帳出口處,安排店員再次檢查收據及購物車內容。這雖然能某種程度達到防盜效果及增加一次與消費者接觸的機會,但也有增加消費者不耐煩和動線堵塞的問題。
Walmart旗下量販店Sam's Club開始利用電腦視覺技術來取代人工二次確認收據。Walmart沒有提供具體技術細節,不過從外觀及後臺照片來看,推測是消費者走過搭載不同角度鏡頭的出口時,後臺會根據電腦視覺辨識出的品項自動匹配符合的收據單。這樣一來,消費者結帳後便能推著購物車直接離開,相較過往流程順暢許多。
透過出口處俯視和側視角度鏡頭,Sam's Club可以用電腦視覺技術來辨識消費者購物車品項,並與收據資料比對相符,達到防盜效果。
#社群媒體電商 #生成式AI
社群電商警訊!Gartner調查顯示明年有一半以上的消費者會大幅減少社群媒體互動,生成式AI是一大勸退因素
零售業者投資社群電商,通常會希望透過社群媒體消費者互動來達成MGM效果。不過,Gartner調查顯示,一半以上的消費者會於2025年大幅減少或停止社群媒體互動,形成警訊。
消費者對社群媒體感到卻步的原因除了不實訊息過多、社群使用者不友善,以及機器人過多,還有對於生成式AI產品的反感。調查顯示,70%消費者認為生成式AI與社群媒體高度整合,會導致使用者體驗下滑。甚至,另一份Gartner調查更指出,2027年會有約20%品牌強調不用AI來進行內容生成。
#AI #電商推薦系統 #超級個人化 #RMN
Pinkoi如何靠自建AI模型實現超級個人化商城及RMN
設計類垂直電商Pinkoi技術長李讓近期揭露自家8年來自建AI模型,以實現超級個人化商城及RMN的歷程。2015年前,他們採用規則式演算法來進行商城推薦。為了做到以個人為單位的推薦能力,他們才決定自行打造一個設計類電商專用AI推薦模型。
2015年,他們開始自建大數據資料庫,蒐集商品及使用者數據,來支援AI模型訓練及推論。他們還在傳統Web開發環境之外,為AI新搭建一套開發環境。接著,他們綜合參考既有推薦演算法和AI模型,來開發自家模型。一直到了2017年,此推薦模型才開始有明顯成效。
2017起,他們不斷為模型加入新功能,例如為商品自動貼標、分析消費者人際關係等。這段期間,他們強化了演算法開發人員與基礎設施人員的協作,來增加開發效率。同時,他們採取了以AI開發團隊服務其他產品功能團隊的合作模式,以強化開發需求溝通。
2019年,他們把推薦功能商品化,推出RMN。他們不只持續強化AI模型功能,還進一步將這些功能細分成不同服務,來支援更多內外部應用開發。到2023年,這個模型已經是一個由625萬會員的72億筆行為數據、5.2萬設計品牌數據,以及110萬商品數據等資料訓練而成的多模態、多功能AI模型。至今,Pinkoi 1年內藉此模型促成至少3億元的訂單收入。
#生成式AI #搜尋功能 #自動購物 #社群電商
Walmart揭露正在開發搜尋、社群電商及自動購物等新生成式AI零售功能
美國實體零售龍頭Walmart近日揭露3個正在開發或剛上線的生成式AI零售科技。
第一是情境搜尋功能,消費者可以直接以情境搜尋,例如「足球觀賽派對」,而不用一一搜尋舉辦這個派對所須商品。Walmart搜尋引擎會利用LLM分析語境,再搭配消費者地區、搜尋紀錄等資料,來呈現個人化搜尋結果。
第二是一種社群電商功能,消費者可以利用生成式AI驅動的AR試穿功能產出虛擬試穿圖片,傳送給親朋好友詢問意見,再於電商App或通訊軟體中瀏覽這些回饋。
第三則是自動回購功能,此功能會根據消費者常買的商品品項、數量、回購周期及收貨時間,來生成購物清單甚至自動下單。如果有需要,消費者也可以手動調整這份購物清單。
除了情境搜尋功能已經於Walmart iOS版App上線以外,其他功能都在開發階段。
#遊戲電商 #開發工具
Walmart推出Unity SDK,讓開發者能在遊戲中整合無跳出式Walmart電商功能
遊戲電商是一種零售巨頭們開始關注的通路,消費者會在遊戲內購買與遊戲原生內容相關的現實世界商品,且操作流程不需從遊戲中跳轉到外部App。Amazon和Walmart等巨頭近月都有拓展此通路的舉動,不過這之前大多屬於個案式實驗。
1月初,Walmart則更進一步,宣布推出遊戲開發引擎Unity的SDK,使開發者能於遊戲內整合無跳出式Walmart電商功能。當遊戲玩家購買了Walmart電商商品,遊戲營運方便能獲得一定抽成。此工具目前只有開放給特定開發者測試,仍未宣布正式推出日期。
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資料來源:iThome整理,2023年1月
責任編輯:郭又華
圖片來源:Walmart
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