在耳濡目染之下，每个人或多或少都已经知道，人工智能、大数据的应用可为电子商务带来很多优势。问题是，那是什么样的优势？没体验过还真想像不出来。

在2019年马来西亚科技周的电子商务讲座会上，数位嘉宾从不同角度逐个说明。

实时市场情报数据
了解对手避开失败 

Omnilytic是一个时尚分析平台，它为客户提供超过7万5000家品牌的实时市场情报数据，包括运动品牌Adidas和奢侈品菲拉格慕（Ferragomo）亦是客户。

Omnilytic零售总监马修奥利佛罗维（Matthew Oliver-Lovett）透露，有一回他津津自喜买了一件很好看的服饰，没想到却被母亲吐槽难看。

这件事令他反思，即使最亲近的人也不见得喜欢自己的品味，更何况要把产品销售至其他文化、种族、市场和地区、宗教的消费人？！商家真能捉到消费人的口味与偏好？！更别说，消费人的搜寻和购买的服饰往往是两回事，人类明显偏爱明亮的色彩，但真正购买时却会偏向黑、白、蓝之类色彩。

了解竞争对手获启发

马修一再强调，各品牌、服饰品牌甚至是各企业都有不同技能、成功和失败之处，因此在一定程度上都应该向竞争对手学习和模仿对方的成功之处并避开失败处。他对大家不愿意向对手学习的作法表示理解，却也指出，不了解竞争对手就无法察觉到市场鸿沟的存在，去了解竞争对手不一定能察觉到市场鸿沟但或许也会带着些许启发或方向。

“如果你还不曾这么做，现在就开始去做，去它们的实体店、网站查看它们做的事。”

他指出，当初Adidas找上门是希望了解亚洲网站浏览率转换为销量的巴仙率仅占总销量1.8%的原因。Omnilytic前往Nike、Asos、Zalora等各竞争对手的网站提取所有畅销产品的资料，对资料进行处理后可以发现到，在东南亚各国，Adidas和竞争对手一样拥有相同、款式、颜色、材质的产品但价格却不同。

“相信你们比我更清楚，同样的东西在大马卖得好却不见得会在印尼、越南或其他地方，材质一样但价格不一样。我们在泰国学习到事很有趣，泰国文化喜欢细小东西，所以它们把鞋子卖给分销商，分销商会撕掉产品标签换上较小号码。”

互相观察推陈出新

另外，大马的Hermanas头巾仅用1年就从1万令吉资本成长至取得120万美元（498万令吉）的盈利。马修询问对方如何办到时，对方表示只看产品就可以判断哪些卖得哪些卖不动哪些应该停产，而且对方也观察竞争对手在卖什么，从中也了解到自己缺少对方的颜色、造型、价格也比竞争对手高、无理由的打折……，较后，Hermanas头巾的应对方法是专注在产品款式、强打基本款，同时也推出新系列抢攻较高价位市场，把施华洛奇水晶、印花和不同材质和元素使用在头巾上。

人工智能
全面分析预测喜好

Appier是一家专注人工智能的科技公司，借由开发各种人工智能应用平台，协助企业解决商业挑战。Appier人工智能及预测分析副总裁黄世昭引用台湾某知名护肤品牌为例说明人工智能对于提升业务和生产力的帮助。

该品牌在去年双十一光棍节主办活动，目的是获取新客户并对现有客户进行再行销，这也是该品牌首次应用Appier的人工智能平台制定市场行销活动。

上述活动最终为该品牌带来（1）网页的访客留客率上升87%；（2）项目的市场行销的投资报酬率增加40%；除此之外，该品牌也用人工智能平台探索和了解客户，进而发现到客户的环保意识高，促使该品牌在策划线上和线上活动时开始用环保为焦点，例如赞助沙滩清洁运动以提升与客户的互动。其次，由于知道客户关注环保，在产品开发上，它们也更“绿”了。

提供客制化推荐

黄世昭指出，人工智能也可以用来帮助企业寻找他们所定义的好客户。简单来说，可进行诸多人工智能运算法则来预测哪些人符合资格、谁可能会点击、谁最可能会消费、谁更具有长期增益效应。

“一旦找出适合的客户，我们也希望这些人会在企业的网站有所行动，这正是资讯推送（即产品推荐咯）可以介入的时候。而推送资讯不仅只是可在企业网站进行，也可透过发送给客户的推送资讯进行，提供客制化的推荐。”

透过运算法则，人工智能也可以用来预测哪一类流量来源、客户、设备、点击可能具有欺诈成分。

此外，在如今的社会，大多数人同一时间拥有好几个可上网的设备，例如1台手机、2台平板电脑、2台电脑。

黄世昭指出，对于企业来说，这5台设备等同于5个人（因为你不一定每次都登录每一台设备或登录帐户），在开展电子商务时有必要把这5台设备连接并指向同一名用户。

“为什么需要知道这些设备属于同一人？因为可以利用这些数据开始在这5个设备追踪他们的行为。”当了解该人的喜好，便可对他进行全面分析，预测他的喜好及未来动态并推送适合的资讯（即产品或服务）。

假设A小姐周日用平板电脑浏览服饰（没有登录）。在后台，商家可以利用人工智能预测何时是推送资讯的最佳时机？

“为什么要预测这是不是好时机？有的人会说她在周日上网，何不在过后就推送资讯给她。但是在和客户互动过程中有隐藏成本，如果你一天发送5次讯息给我，我或许会取消关注你，这就是隐藏成本。你要用人工智能预测她是否准备采取行动（购物）、预测她会对哪些产品感兴趣。接着，还要知道她有哪些设备。如果她在周末用平板上网，周一至周五她大概会用手机上网。”

知道A小姐拥有的设备，就能让商家用这些设备来接触她，到了星期一就可依她使用的设备的习惯推送产品和服务的资讯。

大数据
筛选互动助益的数据 

大数据分析公司Fusionex企业及公共领域总监王健友指出，数据早已存在多年而且不断在增加中，企业拥有大量数据但在企图搭上电子商务列车过程中依然困难的原因众多，包括：实施起来太复杂、启动电子商务的程多太复杂、企业资源有限、不懂得进入市场以及难以转换为销量，“因为市场环境越复杂而且要求越来越高，75%消费受到社交互动的影响，84%网购者希望有独特的体验，60%网购交易在手机上进行，和10年前电子商务刚开跑时相比，今非昔比。”

过滤筛选才有价值

他指出，随着电子商务市场越来越拥挤，商家如何脱颖而出？这正是数据分析可以发挥功用之处，“如果我们能分析数据并知道你的客户，我相信会有所不同。”

他表示，由于越来越多设备都可与网络连接，各种数据持续增加，人类可从各个领域收集数据，反之数据也可以应用在众多领域。问题在于数据太多，人类所能消化并处理的数据有限，较为复杂的数据必需过滤筛选，如同原油般，数据唯有经过“提炼”才有使用价值。

王健友指出，卖家要掌握的客户数据是那些能令客户感觉他们与众不同的数据并依此提供客特化的体验予客户。例如，去星巴克买咖啡不能只说要卡布其诺，还会问各自的要求例如大小杯、无脂肪、无糖、加奶油……数据就可以说出该名客户需要的咖啡模式。

“有多少人在搜寻假期时会记得是否已预订假期？是否已经买了之前想买的书？有多少人会发现到屋价已经下降了10%？这些都可以用大数据和分析技术办到，这种叫再行销。”

例子： 

过去几年，Fusionex与国家一家大型保险公司合作。该保险公司的业务模式在当时相当传统，即依靠保险代理制度来推动业务。不过，随着该公司希望开拓全新的业务方式，Fusionex利用现有客户的资料，协助该保险公司打造网上保险业务。

王健友指出，如今该保险公司的主要业务增长均来自网上，在过去24个月内的营收增长快速，额外增加20%至30%。

解决问题后采取行动

对于想要用大数据、人工智能来加强生产力和竞争力却不知从何下手的企业，王健发提醒千里之行始于足下，最重要是有所行动。

他指出，最基础的做法是先找出哪些是你（企业）的数据并找出数据来源，接着按数据的重要性进行排列整理，并筛选对于与客户互动有所助益的数据。

黄世昭则表示，人工智能并不是魔术，也需要投资在时间、基础设备以及文化上，把企业文化改造成数据导向和具备实验精神。马修则提议若无从下手，不妨就先从解决问题开始，更重要的是要采取行动！