文/郭又華 | 2024-07-29發表

重點新聞(0714~0727)

#生成式AI #購物助理 #電商助手
Amazon正式開放AI購物助理功能Rufus給所有美國消費者

Amazon正式開放AI購物助理Rufus給全美消費者在自家電商App使用。這個生成式AI助理是一個聊天機器人，根據Amazon商品目錄、顧客評論、社群問答，以及開放網路資料訓練而成。Rufus可以作為搜尋引擎，根據顧客自然語言輸入來尋找商品，也能比價、比較商品性能，回答關於商品的問題，甚至與商品沒有直接關連的模糊問題。不只如此，Rufus還能推薦產品、主動更新產品最新消息，和追蹤顧客過往清單狀態，意味著它同時深度整合平臺功能、會提供個人化體驗，而且未來還有可能發展成行銷通路，進一步成為Amazon RMN另一廣告形式。

目前業界有不少利用生成式AI進行商品搜尋和問答的應用，但多為限定主題、適用商品數量較少，或仍在試營運階段。Amazon沒有限定Rufus支援的商品品項，且正式將此功能整合進電商App，開放給全美消費者使用，說明他們認為此技術已經足夠成熟，且自信能為生成式AI產出內容負責。

#數據流程整合 #雲端數據倉儲 #跨雲作業
資生堂整合數據處理機制並打造雲端數據分析平臺的歷程

日本美妝品牌資生堂數據分析經理永盛達也揭露自家在雲端打造數據分析平臺的經歷。美妝業受到疫情嚴重打擊，2022年資生堂決定強化會員數據分析能力，以進行更有效的行銷，來挽救營收。

永盛達也說，資生堂當年沒有能力在內部處理和分析數據，只能外包。不過，他們外包模式是以專案為單位，因此有非常多個數據處理流程，且常常需要拷貝重複資料。最後，他們有高達20至30個資料庫伺服器平行運作，不僅數據處理效率極低，且維運費用成長到天價，資生堂不得不打造重新一套新數據處理機制。

他們決定在GCP上打造一套雲端數據分析平臺。上雲過程中，資生堂面臨了幾個重大挑戰。首先是，由於資生堂內部數據孤島化嚴重，光是挑選出需要上雲的數據，並整併這些數據，就花了許多功夫。再來，資生堂過往系統與Big Query一個關鍵資料格式落差是，前者不會區別日文全半形字元，Big Query中卻會，需要先轉換數據才能搬遷上雲，否則會造成資料處理錯誤。不只如此，資生堂過往許多數據處理流程過於繁雜，GCP的自動化導入工具不支援，也需要手動搬遷上雲。不過，經歷了痛苦的上雲作業後，他們降低了8成數據處理成本及9成數據處理時間。他們並將平臺切分為基礎架構層和應用層，以方便維運及數據存取權限管理。

下一步，資生堂要導入自動化數據驗證及AI數據分析等技術來進一步加速數據處理效率，並統整企業存放於其他雲端環境的數據，形成一個跨雲數據分析平臺。

#RMN #AI驅動RMN
eBay推出賣家廣告儀表板，用AI技術提供平臺賣家投廣建議及平臺趨勢洞察

C2C電商巨頭eBay近日在賣家後臺新增了廣告儀表板，用AI分析eBay整體電商平臺趨勢及賣家表現，來支援賣家在平臺上投放廣告。這個儀表板上有4大功能，其一是每日廣告投放建議，提醒賣家可以進一步設定的廣告操作。其二是建議行銷活動，根據賣家特性、賣家過往數據及eBay最佳實踐方法來設計投廣企畫，賣家確認無誤後可以一鍵執行，進階一點，還能再加上eBay平臺上近期熱門話題等趨勢，綜合賣家商品特性，來建立投廣企畫。其三則是廣告趨勢洞察，會顯示平臺上話題趨勢、RMN廣告產品的研究和開發狀態等，方便賣家了解最新投廣功能。

#RMN #自助結帳 #手機通路
Sam's Club在自助結帳手機App中加入RMN廣告版位，運用結帳行為特性來最大化變現消費者注意力

Walmart旗下零售品牌Sam's Club在自家的自助結帳App Scan&Go中加入RMN廣告版位。這個App的運作模式是，消費者在購物時掃描商品，最後再於App一次完成結帳。也就是說，消費者在購物場景時，需要頻繁開啟此App。把握此特性，Walmart將此廣告版位設計成，每當消費者掃描一次商品，就會刷新一則新廣告。這樣不只能多次嘗試對消費者行銷，從廣告收入來看，數位廣告常以曝光次數計費，因此他們也能獲得更多廣告費。

要做到這件事情，Sam's Club後臺廣告推薦系統也得有能力進行大量即時運算，不斷在數秒內即時運算消費者行為特性及商品關聯性，並推播廣告給600家門市的上萬名消費者。

#生鮮雜貨 #比價電商平臺 #賣家上架工具
生鮮雜貨平臺Flashfood推出獨立商家上架工具，利用高易用性吸引小型生鮮雜貨業者

生鮮雜貨平臺Flashfood是一個生鮮雜貨比價及電商平臺，供消費者跨平臺瀏覽、比較並購買鄰近雜貨店的生鮮商品。他們近期新推出獨立商家用上架工具，主打低使用門檻、高客製化彈性，以方便獨立雜貨商家能簡單加入平臺。

此平臺支援手動上架商品，IT能力較低的商家不須梳理或轉化自家商品清單數據，也能上架商品。商家能依照自家雜貨店商業模式，來設定消費者可選擇的消費和取貨方法。不只如此，此平臺還有自動化報表功能，並從數據中提取對商家的營運建議。

#供應鏈管理 #供貨預測 #商品採購
Walmart導入農產品供應監控與預測系統，來提早應變供貨異常風險

零售龍頭Walmart開始嘗試導入作物供應監測與預測系統，根據溫度、濕度等超過40種數據來源，來分析收穫風險，並預測收穫量和收穫時間。目前此技術仍在POC階段，針對黑梅及櫻桃等對天氣非常敏感的作物進行預測。

Walmart希望，有了這些作物收穫預測，他們能提早根據供貨狀況來調整採購、物流、訂價等決策，例如盡早尋找替代貨源，或在預留足夠物流量能給預計延遲收穫的產區，來確保商品如期上架。

更多零售IT動態：

1. 精確定位地圖系統what3words與物流資訊商ShipEngine進行系統串接，以支援零售業者更準確的送貨能力

2. 門市巡邏機器人廠商Simbe Robotics推出手機板門市管理系統，增加店員監控和管理門市的彈性

3. Vans推出一個新元宇宙空間Vans World 2，在此通路舉辦新產品發布等更具重要性的行銷活動。

4. Walmart與研究機構Morning Consult發表了第一份年度「適應型零售」報告，分析零售業者如何針對消費者購物痛點來打造OMO零售體驗

資料來源：iThome整理，2024年7月

責任編輯：郭又華

圖片來源：Amazon、Walmart、Google Cloud、eBay

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