重點新聞（0713~0726）
#AI模擬訂單 #供應鏈管理 #人力分配預測 #訂單需求預測
Target如何利用AI產生模擬訂單，作為供應鏈管理及門市人力配置的預習教材
Target資料科學團隊打造出Demand Profiler（DP），這是一個需求預測系統，利用AI驅動的「合成數位訂單」（Synthetic Digital Orders）技術，預測未來可能出現的需求，並以此優化人力配置、庫存調度與營運流程。
合成數位訂單並非真實交易，而是模仿顧客購買行為的假訂單。系統合成訂單時，會考慮品項數量、單一商品重複購買率、地區性需求差異、市場變化與外部事件，來調整模擬結果。此技術背後的演算法包括條件機率模型與受限隨機抽樣等。
利用DP系統，Target門市可以輸入模擬訂單，使營運團隊根據未來可能的訂單情況來實際演練，並更準確排班和調度資源。在內部實驗中，此做法提升約40%人力分配準確率。
另一個做法則是優化物流中心庫存及擺放方法。舉例來說，當DP模擬出某些商品經常出現在多品項訂單中，物流中心便能保留足量庫存，來促成訂單整併，也就是單一訂單由單一物流中心出貨，進而降低物流趟數。同時，也能藉由調整商品擺設位置，來降低取貨時間。此系統使Target訂單整併數翻倍。
DP目前預測需求來源區域的準確率高於9成、訂單商品總件數準確率高於8成、訂單中同品項商品件數的準確率則高於9成5。未來，Target計畫用更多統計模型及機器學習模型，來進一步強化需求預測準確度。
#國際SCM #AI存貨分配 #智慧物流
Walmart揭露自家6種SCM科技，都已投入多國家供應鏈管理
Walmart近日揭露，他們將其在美國成熟運作的供應鏈技術擴展至全球，藉由即時AI與自動化系統來強化物流及倉儲管理等SCM環節。現在，從智利、哥斯大黎加等產地，到加拿大、印度等零售門市據點，都重複使用美國Walmart物流管理技術。
他們揭露了6個SCM系統，首先是根據趨勢來快速設計商品的系統（Trend-to-Product），自動追蹤社群討論及搜尋資料，來預測需求。接著，用一系列生成式AI工具協助團隊快速設計與開發對應商品，使商品從發想到上架只需短短六周。
再來是主動預測型倉儲與運輸管理系統，協調訂單履行流程與商品配送路線，以減少浪費並確保食材維持最佳新鮮度。第三是智慧倉儲控制系統，透過智慧攝影機與效能監控，即時掌控並調度倉儲自動化系統各環節運作。
第四是自我修復式庫存系統（Self-Healing Inventory），能即時偵測庫存失衡問題，並快速調度商品到最需要的門市。第五是企業級統一庫存管理系統（Enterprise Inventory），能追蹤門市、物流中心與線上通路庫存，確保各個通路的存貨資訊精確一致。這個系統問世以來，已經替Walmart避免5,500萬美元的損失。
最後則是AI代理工具，分析門市員工提出的SCM相關問題，例如，「為什麼門市收到商品數量低於預期」，並提供建議行動。
#AI影像修復 #OMO零售 #門市導流 #會員經營
OMO導流又一新招，7-Eleven推出AI線上影像修復加線下列印服務
統一超的ibon雲端列印網近期推出AI照片修復功能，會員可在線上平臺上傳圖片後，啟用AI修復程序，完成亮度優化、去模糊與臉部細節還原等處理。預覽確認後，即可儲存於雲端，並到線下門市機臺列印。此功能不只能修復較模糊的數位影像，還號稱可以將翻拍的泛黃老照片進行修復、數位保存。
此功能是小七又一OMO導流新招。使用此功能，必須在網路上登入會員，並填齊部分個人資料，如Email、生日、會員名字等。修復完圖片後，照片也會印上浮水印，難以直接下載使用，需要到線下門市列印才會移除浮水印。也就是說，提供此服務同時，統一超有機會更新會員資料，又導流會員到線下門市，促進更多消費機會。
#裸裝商品 #視覺辨識 #結帳效率
化妝品品牌Lush在POS機導入AI視覺辨識，來免去員工記憶商品外觀需求、大幅加速結帳效率
化妝品品牌Lush強調旗下商品裸裝，沒有外包裝也沒有條碼。雖然相對環保，不過店員在結帳時，需要憑記憶辨認出上百種商品，並手動輸入結帳商品。這種做法使店員訓練成本高，且在門市巔峰時期，結帳隊伍容易大排長龍。
因應此挑戰，Lush在POS機中導入視覺辨識功能。原本Lush自家就有開發給顧客用的商品辨識功能Lush Lens。POS機端的視覺辨識功能以此為基礎，再結合GCP服務，儲存50萬張商品圖像，並用雲端AI服務強化商品辨識能力。導入後，不須靠店員記憶，只要快速掃描過就能輸入結帳商品。
導入此技術後，Lush門市消化顛峰時段人流能力明顯提升。以蘇格蘭最大城格拉斯哥的門市為例，聖誕節旺季排隊情況從排出門外，到3分鐘內可以結帳完成。
#社群媒體行銷 #LBS行銷 #AR試穿 #OMO零售
服飾品牌American Eagle用Snapchat的LBS行銷及AR試穿功能，來瞄準學生返校商機
美國服飾品牌American Eagle（AE）今年返校季（Back to school檔期，通常於暑假期間）與社群媒體平臺Snapchat合作，用LBS行銷功能和AR試穿功能來對學生行銷。
American Eagle使用Snapchat地圖功能中的「Promoted Places」LBS行銷功能。打開地圖時，AE在美國超過800間實體門市會特別顯眼，選擇後可以看到門市及品牌相關限時動態、短影音、品牌資訊與電商購物連結。AE還推出以牛仔褲試穿為主題的AR鏡頭，讓用戶體驗虛擬穿搭。
此做法類似於在Google Maps等熱門地圖服務中打廣告，不過，許多研究顯示Z世代消費者更傾向於用社群媒體來探索商品及去處。AE做法特色是，他們不僅是首個採用Snapchat LBS行銷功能的時尚零售品牌，還搭配AR濾鏡等互動式體驗，來經營年輕消費者。
#供應鏈管理 #員工提案 #第一線員工回饋 #AI
連鎖電子用品商Currys導入員工提案平臺，用AI整理和分類員工提案以加速提案審核與實踐
英國科技零售商Currys近期啟用內部提案平臺「The Pitch」，透過AI來彙整與分類員工提案，來加速創新或改善建議的提案落地。此平臺已蒐集超過450項提案，其中逾百案進入實作階段，41%已展現可量化成果。Currys內部統計顯示，這些提案不僅節省超過3,000小時作業時間，更創造十萬英鎊以上的效益。
The Pitch平臺與Microsoft Teams整合，員工可直接透過Teams提交構想，無須額外學習新系統。目前Currys開放此平臺給前線服務團隊與後勤供應鏈管理團隊，共5,000名員工。他們計畫，接下來開放此平臺給門市、客服、數位營運與外包夥伴使用，預計至本財報年結束前開放給14,000名員工使用。
#OMO零售 #門市經營 #AI導購
安永：AI購物工具與電商銷售持續成長，但實體門市仍應是OMO零售重點
EY（安永）近日根據新出爐的調查EY Future Consumer Index（FCI），結合其他研究資料發表分析，說明零售業趨勢及OMO零售經營建議。FCI調查來自27國的20,000名消費者。
分析中寫到，AI購物工具與電商銷售持續成長，且成長速度大於實體零售，顯示OMO零售重要性。不過，實體門市依然是最主要購物通路。2025年線下零售消費額仍佔整體零售市場的77%，預估到2028年僅略降至73%。
全球已有6成消費者會運用AI來購物，不過，實際會讓AI代表他們完成交易的人仍是少數。調查同時指出，94%在多通路瀏覽商品的消費者，最終仍在實體門市做出購買決策。其中，以美妝及服鞋零售領域，電商消費占比較其他領域高。
EY全球消費產業資深分析師Jon Copestake認為，實體零售場域在新商品認識與探索（Discorvery），扮演重要角色。「相對來說，AI和電商通路通常傾向推薦已經確定消費者會有興趣的內容。」他說，中短期內實體零售仍是零售主要場域，應著重經營，且多著墨於只有實體能提供的服務與體驗。
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資料來源：iThome整理，2025年7月
責任編輯：郭又華
圖片來源：Target、Walmart、統一超商、Snapchat
