在過去三年的疫情中，香港零售業發生顯著的變化，越來越多人養成了網上購物的習慣。普華永道報告顯示，2022年網上零售銷售額按年增長21%，佔整體零售銷售收入的10%。進入後疫情時代，現在零售商可藉此機會，利用他們在疫情期間收集的網上客戶數據，將數據與實體店消費資訊整合，深入了解他們的客戶。
結合AI人工智能，真正了解您的客戶
要全面了解客戶，零售商須了解他們喜歡什麽、不喜歡什麽、在那裏購物、購買什麽、購買次數的頻率。縱觀各大電子商務平台、應用程式、物聯網系統，無窮無盡的線上數據使零售商難以完整理解客戶的行為和喜好。當下必須解決的問題，正是我們該從何處著手處理如此大量的非結構化數據。同時各商戶的業務每天持續營運，零散的數據源源不絕湧來，教大多數零售商無暇對應。我們該如何解決資訊過多的問題？AI賦能的數據管理平台便是完美的解決方案。
AI使用戶能夠實時整合大量數據，解決數據整合起點的困難。零售商將從不同零售銷售渠道所收集的客戶數據，上傳到AI平台，AI平台可自動梳理數據，根據數據的共同特徵（包括客戶 數據、行為、興趣、購買歷史）轉化雜亂的數據為有價值的顧客分群。零售商可以依靠AI進一步發佈個人化的營銷活動，開拓新的市場商機，從而促進業務增長。詳情如下：
捉緊每個營銷機會
合併客戶身份（ID）是零售商用以識別不同零售平台上的同一客戶的有效方法，這技術能直接幫助零售商利用這些資訊製定營銷活動。試想像，一個20歲的大學生想要購買一台新的學習用筆記本電腦——他花了很多時間在電腦上研究，比較電腦型號，閱讀用戶評論。但他切換到智能手機繼續瀏覽電子商務平台時，還開始查看其他智能手錶的配件，因為他在手機屏幕滾動頁面的時候，其注意力比用電腦較不集中。最後，他還購買了一款智能手錶帶環。
如果沒有AI，零售商也許誤以為這學生只對智能手錶配件感興趣，因而錯失向他推銷售筆記本電腦的機會。有了AI，零售商可以整合數據，識別出學生的瀏覽記錄，知道這位學生對筆記本電腦和其他智能設備配件均有興趣。雖然他運用不同電子設備的瀏覽行為並不相同，AI不須獲取任何客戶的私隱資訊，仍可比對整合瀏覽資料，實時掌握這位學生乃至數百萬客戶的消費動態。
開拓現有客戶群的大門
除了捉緊商機，AI更提升零售商發掘新客戶的能力。AI可以進行「類似受眾」的分析，比對現有客戶與潛在客戶的特徵和行為，在現有客戶數據中找出「相似客戶」的模式和趨勢，生成新的顧客分群。例如，零售商在網店和實體店推出一種新的生活產品後，相隔一定的推廣時間，AI可以整合所有數據來源（包括產品購買的數量、購買者、購買時間），AI創建一套全面的評分系統，借鑒當前數據庫的消費行為，鎖定最有機會購買新產品的潛在客戶。AI既能盡用舊有的數據，更能瞻前顧後，累積辨析客戶的經驗，成為自動管理客戶資料的大腦，從現有客戶，開拓新的潛在客戶層。
