Google Cloud Commerce Forum 論壇於 2024 年 09 月 24 日舉行，聚焦 AI 技術在零售與電商上的應用，協助企業依據資源、預算及商業模式，找到適合的 AI 轉型策略。據麥肯錫的研究報告顯示， Gen AI 的應用為零售產業帶來 4,000 億美金的營收成長與 27-41％ 的利潤率提升，在客服、行銷及創意等三大應用場景也都有所助益。

Google Cloud 台灣業務副總王譔博指出：「零售產業投資 AI 應用是必要且有實質效益的。」台灣已有許多企業投入 AI 的應用與轉型，但普遍面臨缺少良好數據基礎（Data foundation）的難題，若是能改善這個狀況，在數位轉型以及導入 AI 的過程就能有效降低耗費時間與成本。

未來零售新面貌：AI 人工智慧技術與創新應用的全面發展

然而，面對眾多競品，企業應如何選擇最適合的解決方案？Google Cloud 台灣客戶解決方案架構師葉秀邦指出，Google Cloud 提供多層次的 AI 解決方案，滿足企業的多元需求。首先，第一層「Model Garden」允許用戶整合各類開源模型；第二層則讓使用者自行開發和訓練專屬的模型；第三層透過 Google 的現有 AI 模型，提供即時應用，滿足快速部署的需求。

例如，Google 的生成式 AI 「Gemini」 是一個多語言模態的 AI，能夠分析和處理文字、圖片、影音及程式碼中的細節資訊。相較於市面上的其他產品，Gemini 在客服、行銷和創意等領域能有效發揮其優勢，幫助零售業打造更優質的未來場景。

即便擁有合適的工具，企業最關注的仍是其效益及變現能力。Google 港台 gTech Ads 負責人張鈺東表示：「企業使用 AI 或其他行銷工具的最終目標，無非是縮短與消費者之間的距離，從而提升消費者的購物體驗。」而 Google 廣告與 Google Cloud 的緊密整合服務，正是目前業界唯一且最優的解決方案，能有效幫助企業達成這一目標。

張鈺東更進一步說明了 Google AI 在不同應用場景中的實際效果。他指出，Google AI 不僅可以分析 YouTube 和 Google 地圖上的留言，協助企業了解消費者反饋和品牌好感度，還能幫助企業快速鎖定高價值用戶，提供個人化的行銷訊息。此外，生成式 AI 在文字、圖片、影片的製作上也有深刻洞察，還可以大規模生成內容，有效提升行銷效果和效率，幫助企業提升銷售業績。

近年來，Google Cloud 積極與國內外企業合作推動生成式 AI 的應用，其中 91APP 透過 Google Cloud 的解決方案，開發了獨特的三塔零售 AI 模型 jooii，優化其推薦機制和銷售策略。91APP 產品長李昆謀認為：「零售業的核心在於精準配對。」然而，在實際的零售場景中，很多消費者的購買決策往往來自於「想要」而非「需要」，使得零售業的挑戰更為複雜。

為了更好地應對這一變化，91APP 導入了零售 AI 模型 jooii，利用嵌入式 AI（Embedded AI）深入挖掘消費者與商品的特徵，並結合 Google Cloud 的 Vertex AI Search，進行大規模數據的快速多向量運算。這一技術整合使 91APP 能實現雙向推薦，為消費者提供更個人化且精確的購物選擇，進而提升購物體驗的實用性與滿意度。

多渠道數據整合與決策優化，Google Cloud 助力企業提升營運效率

零售業每日產生大量來自多種渠道的交易數據，如線上購物、實體門店銷售、會員系統等。透過 BigQuery 及 AI 智能助手的協助，企業能輕鬆整合並處理來自不同來源的數據，並利用高效的查詢功能，提供即時數據分析，幫助企業迅速做出關鍵決策，提升運營效率與市場應變能力。

Google Cloud 台灣資料分析架構師黃介榮表示，資料倉儲的概念就像樂高積木，企業只需將重要的商業數據導入平台，就能自行分析並找出洞察，可有效降低開發與管理成本，同時精簡開發及管理資料庫繁瑣的過程。Google Cloud Platform（GCP）的一站式資料分析平台，借助內建的 Gemini 幫助並提供友善的介面，讓資料科學家和分析師能將精力集中在數據洞察和商業價值的挖掘上，協助企業更高效地利用數據資源。

Google APP 及數據分析專家李永裕以 Google Ads 和 Google Analytics 為例，詳細說明了如何將第一方數據與 AI 結合，創造新的轉換、受眾與整合方案。他舉例，在投放 Google Ads 廣告時，企業可啟用強化轉換（Enhanced Conversion）功能，使 Google AI 更精確地進行轉換優化；透過用戶生命週期的分類，利用 Customer Match 功能有效喚回舊客並找到新客。在 Google Analytics 上，企業可進行跨媒體、跨通路的數據整合及預算規劃，大幅提升資料處理的效率與便捷性。

解決零售業轉型難題：利用 Google Cloud 打造企業專屬的解決方案

Google Cloud 也提供 Vertex AI 服務，協助企業自行打造推薦系統，解決零售業搜尋與推薦的痛點。17Life 康太數位的數據分析師廖于甄分享了他們使用 GCP 平台的 Vertex AI 打造 RAG 推薦系統的經驗。她指出，17Life 透過參考用戶的行為、消費習慣及現有的產品上架數據進行標籤貼標的處理，以智能標籤的形式作為依據，透過 AI 平台生成並提供客製化的推薦清單及行銷活動，甚至能投放個性化的廣告。另外，智能貼標亦可被應用作為產品後台使用的智能上架服務，減輕營運人員在商品上架時的重複作業，有效降低運營成本並增進其工作效率。

FamilyMart 全家便利商店在 3.0 升級版的 APP 採用 Google Cloud 的商品搜尋解決方案，加入了搜尋與推薦的服務。全家 E-Retail 事業本部副本部長王啟丞表示：「我們在首頁新增了搜尋功能，並整合了多項 APP 內部功能，無論使用者是透過搜尋、推薦字詞，還是個性化推薦，現在都能更輕鬆地找到所需商品。」升級後的數據顯示，每月進站用戶中已有 8％ 開始使用搜尋功能，85％ 的使用者能順利找到所需產品，並帶來約 5％ 的轉換率，相較於過去提升了 2-4 倍。

同樣使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台及其技術（如 Gemini 1.5 Pro）的拍拍圈科技，是專注於二手和全新精品交易的垂直電商平台。拍拍圈 CTO 楊時維提到，作為 C2C 平台，個人化推薦、以圖搜圖以及交易對話審查是他們希望優化的三大重點。為解決這些問題，拍拍圈利用生成式 AI 提升用戶體驗和業務效率，同時確保平台的合規性，實現更完善的服務。

最後，TenMax 商業開發副總監趙子文及 Cacafly 雲端智能中心副總吳振和從 RMN 的角度分享了生成式 AI 的重要性及應用場景。他們指出，生成式 AI 不僅能大幅提升數據清理的效率，還能提高標籤化的精準度。透過 Google Cloud 技術，企業可以將產品資料與使用者行為數據整合，從而優化廣告投放，實現更精準的消費者分群，提升廣告效果。

AI 侍酒師：智慧選酒，輕鬆找到理想酒款

當天活動現場亦設有 Google Cloud 合作夥伴家樂福的 AI 侍酒師攤位，展示家樂福與 Google 合作導入生成式 AI 的最新成果。顧客可透過與 AI 的對話互動，根據個人喜好和預算，從家樂福 APP 上千款葡萄酒資料庫中，精準挑選出最合適的酒款。AI 會詳細介紹每款酒的口感、評價及適合搭配的料理。即使對葡萄酒不熟悉的顧客，也能透過 AI 侍酒師輕鬆找到理想的選擇。

AI 驅動零售轉型：抓住技術變革，迎接未來挑戰

本次論壇除了深入探討 Google Cloud 對 AI 零售市場的觀察外，多家企業也分享了各自在零售業的創新實踐，從數據應用、AI 整合，到個人化行銷等多元議題，體現 AI 對台灣零售產業的深遠影響。

面對「新零售時代」，零售及電商業者必須靈活運用數據洞察與 AI 分析預測，提升從資訊查詢、下單、取貨到客服等全方位的用戶體驗（User Journey）。未來，隨著更多 AI 工具的整合，相信能為零售產業迎來業績新高峰。