產業技術評析

一、面臨顧客、營運、科技面課題，零售業的AI應用更顯重要
 

過去，實體零售業憑藉員工勞力與經驗來進行店鋪營運，包含結帳流程、店鋪數據(人流統計、來客屬性、動線)等；相對地，電商業者較能取得相對完整之消費足跡與顧客樣貌，並提供快速結帳服務。然而，目前實體零售業仍面臨著三個課題。顧客面，購物體驗不佳，如排隊等候結帳、未個性化推薦商品或促銷等，導致門市業績流失；營運面，高齡少子化導致之勞動力減少，人力成本提高；科技面，導入科技的金錢與時間成本高，再加上疫情的衝擊，業者對科技態度更為保守，甚至延後IT相關支出的投資。
 

根據市調機構《Juniper Research》2019年新聞稿指出，零售業在人工智慧(Artificial Intelligence, AI)解決方案支出將從2019年36億美元，增長至2023年120億美元的規模。因此，AI在零售業的科技應用當中扮演重要的角色。而Caper正是具備AI能力，且解決實體零售業三個課題的科技新創業者。
 

二、以更流暢、無收銀的購物體驗為目標創立Simbe
 

Caper創始人兼CEO的Lindon Gao發現在全球零售營收總額，電子商務僅佔8%，因此，決定專注92%的實體零售市場進行創新開發。他在紐約市與150個零售商務人士交談後，洞察出業者希冀之應用為「手推車」。因此，他在2017年創立了Caper，致力研發智慧購物手推車解決方案。截至2020年9月，Caper已募得1,350萬美元，且其智慧購物手推車已導入紐約2家超市業者與加拿大第二大食品零售商。值得一提的是，在疫情期間，為避免人潮接觸，Caper表示其智慧購物手推車的使用率也有所提高。
 

三、Caper解決零售業三大課題，優化顧客逛店結帳體驗
 

(一)智慧購物手推車提供互動與結帳服務，提升門市業績
 

以下將其智慧購物手推車分為應用技術、服務情境方面進行說明：
 

應用技術方面，智慧購物手推車是結合AI深度學習技術和感測器融合的科技應用。它運用神經網路深度學習，搭配三個攝影鏡頭，提升商品識別的正確率。同時，結合三種類型之感測器以辨別掃描各別的品項、數量與重量。
 

服務情境方面，可以分為四個環節。首先是「自行選購，即時計算」，顧客無須透過行動App，僅須透過鏡頭與智慧秤，圖像辨識所挑選品項與數目、量測重量並進行即時的價格計算；第二為「商品推薦，促銷提醒」，其手推車會根據購物清單與位置，個人化建議食譜與商品、通知促銷與優惠，讓顧客無須網路搜尋或詢問店員；第三為「室內導航，商品地圖」，其手推車替顧客指引欲購買或推薦之商品所在位置，無須自行尋找或詢問店員；最後為「自助結帳，無須排隊」，顧客欲結帳離開時，直接以信用卡、行動支付在手推車完成結帳，無須仰賴櫃檯收銀員。
 

(二)Caper提供三項價值解決零售業三大課題
 

Caper鎖定超市、量販店等類型場域之需求與顧客痛點，運用圖像識別、深度學習技術，提供智慧購物手推車服務。更重要的是，Caper對準零售業三大課題解決痛點，透過無收銀解決方案，解決顧客、營運、科技面課題。以下將Caper其創造價值分為零售業、消費者說明。
 

Caper提供零售業者三項價值：「店鋪決策優化」，透過手推車收集顧客相關數據，如路線、熱區等，優化各店鋪決策(擺設陳列、促銷活動、進貨品項)，提高營收；「節省人力成本」，節省收銀台人力配置，員工更專注於顧客互動、門市營運；「科技易導入」，無須基礎結構性整修，即插即用之低成本且快速的科技導入。亦提供消費者兩項價值：「結帳免排隊」，圖像識別品項與數目，並自動計算金額，透過手推車直接完成結帳，跳過於收銀台排隊等候體驗；「購物流暢化」，根據購物車與所處位置，提供個人化推薦、促銷折扣、商品位置等資訊，無須花時間找店員詢問。
 

綜合上述，顧客面，Caper提供自動結帳、店內導航、個人化推薦促銷等應用，讓顧客跳過傳統結帳流程，並創造更便利更互動性的購物體驗。營運面，以智慧購物手推車自動蒐集消費數據、自助完成結帳，降低零售業者收銀台所需人力，讓其員工更專注於顧客互動、門市營運。科技面，有別於無人商店的高成本佈署，Caper強調即插即用之低成本導入。
 

(三)硬體銷售與科技服務訂閱制並行
 

收費方式方面，有別於純SaaS收費方式，Caper的營收來源為智慧購物手推車之產品銷售收益，以及科技服務訂閱收益。Caper之目標市場為超市、量販店等類型場域業者。此外，Caper積極與零組件廠商合作，建立自身上下游供應鏈以降低產品成本。而Caper硬體銷售搭配技術訂閱制的收費方式，和相對低成本的佈署，也提升了零售業者導入科技的意願。
 

四、結論：量販與超市類型業者，宜嘗試使用購物自動化解決方案
 

根據經濟部統計處2019年資料，臺灣零售業銷售管道仍以實體店面為主力占90.7%，電子商務佔5.7%，其它占3.6%(電視購物、郵購、直銷、自動販賣機與其它)。再者，臺灣實體零售業對AI應用需求度逐漸上升，不少業者紛紛運用科技提升其營運效率和顧客體驗，如跨螢行銷、桌媒體個性化推播、店內顧客行為分析、智慧結帳等。
 

與全球產業狀況相近，臺灣實體零售業者同樣面對購物體驗不佳、人力成本高、科技耗時耗錢等課題。實體零售業者目前多導入影像分析、需求預測等方案，然而，仍缺乏能直接反應在營收的自動化解決方案。實體零售業者希冀在投入時間與花費相對少的基礎下，降低人力需求、提升購物流暢性。
 

觀察Caper作法，Caper鎖定量販與超市類型場域痛點，專研AI演算法、圖像識別與深度學習技術，並透過軟硬整合推出智慧購物手推車服務。Caper在達成零售商的營運效率目的的同時，也優化消費者的購物體驗，提升門市營收。由於零售業者具備資金與場域，科技大廠具備零組件、硬體製造優勢，科技新創具備新興技術，因此建議臺灣量販與超市類型業者，建立科技大廠、新創合作夥伴關係，導入既有或共同開發購物相關自動化解決方案，如智慧購物手推車、手提籃等。希冀臺灣業者藉由多方合作，加速國內智慧零售生態系之發展。然而，目前臺灣國內較未出現類似科技業者，因此，建議臺灣量販與超市類型業者持續關注國內科技解決方案業者的動態，抑或是評估與國際科技業者(如Caper、IMAGR、Veeve等)進行測試性合作。
 

(本文作者為資策會MIC執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師)