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德國電商新招 讓AI做生意

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德國電商新招 讓AI做生意

圖片來源:Otto提供

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德國電商新招 讓AI做生意

天下雜誌621期

你知道你一個月後,需要採買哪些日用品嗎?德國電商的新法寶AI,能用深度學習運算,準確預測消費者行為。

這間德國漢堡的小辦公室,蘊藏著零售業的未來。

在這裡,德國的電商巨頭奧托(Otto)大幅利用人工智慧(AI)做決策,速度與準確度都超越一般員工的能力範圍。

多年來,零售業運用大數據和「機器學習」,亞馬遜尤其如此。其概念是收集、分析大量資訊,了解消費者的品味,推薦商品,並客製化網站內容。

但Otto的做法與眾不同,因為自動化的內容不只是客戶管理。最重要的是降低商品回收率,每年省下百萬歐元。

傳統的資料分析顯示,兩天內到貨,消費者退貨的比例較低。超過兩天,消費者可能在實體店面買了之後,就要求Otto取消訂單,吸收運費。

但消費者也不喜歡分開出貨,一次到貨最好。Otto賣的是其他品牌的商品,不會自己留庫存。

因此Otto的難題是:要延後出貨,等待所有商品到齊,還是切割成許多包裝,分批出貨?

典型的解決方案,就是提前預測消費者要買什麼,再提早下單。但Otto想得更遠。他們利用旗下投資的新創企業Blue Yonder的技術,打造全新系統。

這個深度學習的運算法則,原本是日內瓦的歐洲核子研究委員會(CERN)實驗室,用於粒子物理學實驗。

這套技術可以分析超過三十億筆交易資料,還有兩百個變數(如以往銷售金額、網站搜尋歷史、氣候等),來預測消費者一週後的消費行為。

結果顯示,AI系統值得信賴。未來三十天的預測準確度,高達九○%。Otto允許這套系統在無人干預的情況下,每個月自動從第三方選購二十萬個商品。

整體來說,Otto的多餘庫存量減少五分之一。新的AI系統,讓每年退貨量減少兩百萬件以上。消費者等待到貨的時間變短了,表示Otto存貨的時間縮短。這也比較環保,因為商品退貨往返的包裝減少了。

Otto的做法顯示,對企業而言,AI可能只要改善既有流程。新的運算法並沒有讓Otto裁員,反而是增加工作機會。

曾在亞馬遜擔任資料科學家的賽林格認為,Otto的經驗也顯示,一般企業可以採用AI。Otto交給運算法決定的權限範圍,大到不尋常,但其他人用不了多久就會追上。(彭子珊譯)

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