AI，正悄悄改變零售產業的勢力版圖，下個十年，誰能穩坐龍頭？
過去，零售業可分為「實體」與「電商」兩種模式，疫情之後，兩者的分類界線愈來愈模糊，分別往「實體電商」線上線下融合（OMO）的方向靠攏。而AI的浪潮，正加速上述趨勢發生。
受到全球關稅等外在環境影響，台灣零售業今年上半年整體成長緩步。根據經濟部統計處調查，今年第一季，純電商出現負成長，實體零售通路成長也僅不到3％，實體電商卻在逆風中仍保持雙位數增長。
實體電商的優勢，在於能同時給出線上購物的便利與實體體驗的溫度。消費者可以在門市感受商品質感，卻又能在網路完成快速下單；品牌則能整合多個接觸點的數據，打造完整的顧客輪廓，讓消費旅程更流暢。
然而，要真正做到OMO無縫整合，難度遠比想像中高。主要有三：營運整合的複雜性——多平台商品規格、圖檔格式、分類規則都不同，庫存同步、訂單管理必須即時更新；會員數據的打通——線上線下系統在格式、儲存方式與資料結構上都不同，打通它們就像要讓兩種語言的檔案互相翻譯而不失真；跨通路物流的協調——庫存必須同時覆蓋多個平台與門市，任何一方的需求波動都會影響整體訂貨判斷。
如今，AI的進展正讓這些瓶頸逐一鬆動。
商品上架方面，過去品牌要在不同平台上架新品，必須針對每個通路手動填寫大量商品欄位，一個專職人員需要耗費超過40個工作天，透過AI Agent自動完成上架，人工作業大幅縮短至幾小時就能完成。數據整合上，AI能從分散的線上線下數據中建立每位顧客的360度輪廓，分析購買週期、瀏覽偏好、對促銷的敏感度，甚至預測下次購買時機，讓原本無法處理的複雜關聯轉化為精準的個人化行銷策略。最難的庫存管理，AI更能將即時銷售數據與天氣、節慶等外部變數結合，預測需求並提供訂貨建議，這是放大管理者判斷力的人機協作模式。
AI的價值不僅在於降低成本與提升效率，更關鍵的是打破了OMO整合的技術與營運門檻。在AI浪潮下，零售產業龍頭如何升級消費者體驗，實現經營效率的躍升？
91APP以AI賦能 成零售OMO突圍推手
在台灣，最早把AI與OMO緊密結合的公司之一，就是91APP。早在2018年，當業界多數企業仍在摸索大數據概念時，91APP便已展開數據革命，透過消費者交易金額、每個點擊與瀏覽行為等大數據，為客戶定制專屬洞察報告。數據分析讓品牌決策更有依據，七年累積，讓91APP在AI爆發時率先啟動應用。
「零售是效率之爭，慢一步市場地位可能拱手讓人。」91APP資深副總經理汪君羽點出零售業競爭的本質。也因此，當 AI 出現時，客戶紛紛對91APP提出「你們的AI能帶來什麼改變？」
他們觀察，品牌多通路經營時最痛苦的，是重複填寫商品資料，為此，研發IMS多通路管理系統，並透過AI Agent自動上架商品功能，一鍵轉換商品資料格式並同步發布，最終能將 90% 的手動工作自動化，整個月的工作縮減至數天完成。
商品推薦也出現顛覆性的突破。傳統推薦模式是當消費者被標籤美白產品，推薦商品列則會列出各種美白保養品。而91APP的AI突破傳統單一類別推薦，能自動分析消費者生活型態，賦予商品多元標籤。例如一件潮牌服飾可能被標註「露營」、「養寵物」甚至「加密貨幣」，揭示消費者行為中的深層關聯，提升商品推薦點擊率。
91APP的下一步，是讓AI從輔助工具進化為真正的工作夥伴，將AI Agent擴展到更多場景，讓品牌的營運效率提升到新的層次。AI是工具，理解客戶才是本事。「以客戶為中心」的精神，是他們在AI時代立足的底氣，也是協助客戶不斷成長的原因。
完整閱讀：七年前就開始AI革命！91APP獲利創高關鍵：客戶成功就是自己成功
台灣最大家電代理商恆隆行 一只行李箱背後的OMO零售實驗
走進恆隆行百貨專櫃，消費者除了熟悉的Dyson吸塵器、SodaStream氣泡水機，如今還能看到設計感十足的Crash Baggage行李箱。一支行李箱，對恆隆行而言，卻是一場很深度的OMO（offline merge online）線上線下整合數據轉型。
賣一個行李箱，有什麼特別的？恆隆行作為台灣最知名的精品家電代理商，營收規模近百億，在台灣家電市場擁有舉足輕重的地位。三年前，擴展品類版圖的策略中，OMO擔任重要角色開始與台灣最大零售系統商91APP合作，啟動了一場前所未有的虛實整合變革。
恆隆行手握原有的實體通路會員基礎，並積極透過官網APP與電商模式來拓展接觸面，吸引更年輕的消費群。Crash Baggage行李箱正是這項通路差異化策略的一部分：以設計感與潮流定位切入旅行生活場景，進一步延伸「豐富生活的無限想像」的品牌主張。
透過CDMP（客戶數據管理平台）深度分析消費者偏好與輪廓，恆隆行清楚看見Z世代會員比例成長了一成，整體客群結構顯著年輕化。這不僅確認了策略方向的正確性，也提供更強的信心基礎。
長期發展處副總經理陳思樺坦言，這個決策需要勇氣，但數據提供了信心基礎。最終Crash Baggage的市場表現證明了這個數據驅動決策的正確性，銷售成績超出預期。
完整閱讀：家電代理商賣起行李箱！恆隆行如何靠40萬會員數據成為爆款選品王？
日本二手龍頭2nd STREET 數據驅動突破二手零售OMO難題
踏入2nd STREET的台灣門市，映入眼簾的是名牌精品包款、各種品牌服飾整齊陳列，很難想像這些都是二手商品。在這裡逛街彷彿在尋寶，每次都能發現意想不到的驚喜，這正是他們能夠進軍台灣五年後迅速展店50間的魅力所在。
為了深入理解台灣消費者，2nd STREET在前三年展開了全方位的「現場實驗」。在門市層面，他們不僅是把二手服飾單純陳列，而是刻意營造出不同的「風格區域」：將特定類型的服裝、配件組合擺放，仔細觀察消費者的反應與選擇。同時，透過百貨通路的銷售紀錄、線上問卷調查，來比對不同客群的行為模式。
與91APP合作後，2nd STREET開始深度運用EC數據。整合LINE好友、官網與APP會員等第一方數據，結合第三方數據分析，更快鎖定潛在客群並精準投放廣告。會員基數擴大後，個人化行銷腳本引導註冊、回訪與購買，顧客黏著度明顯提升。
數據帶來新的視角。過往靠門市觀察判斷商品熱度，現在EC數據清楚顯示：不同商品在各通路表現差異極大，有些線上熱銷，有些實體店更受歡迎。這些發現成為選品的重要依據。官網搜尋功能更讓他們即時掌握熱門關鍵字與品牌，話題商品因此能「優先上架」。庫存通路整合同步優化，商品輪轉效率大幅提升，線上線下庫存即時同步，營運痛點一一解決。
2024年APP上線，業績隨即穩定成長。廣畑三之丞坦言：「一開始擔心消費者是否真會用APP購物。」數據證明了一切：APP會員數與線上營收同步攀升，加乘效果顯而易見。
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在這個「快者恆快」的市場節奏中，AI正全面滲透零售業各個環節，從搜尋引擎的自然語言理解、個人化的精準動態商品推薦，到實體門市的智能導購，逐步成為決定勝負的關鍵推手。
下一個十年，擁抱AI的零售品牌，才有底氣持續穩站市場前端。
