生活市集應用資料科學經理，劉瑋毅。日常工作包括處理 AI 模型、監看與分析數據。圖片來源：《科技報橘》攝影。
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台灣前 10 大電商平台的生活市集，於 2013 年創立後快速成長，與松果購物、運動市集同為「創業家兄弟」旗下集團，以近 25 萬的資本額，締造了每月上百萬的訪客數，且早在疫情全球大爆發之前，就在 2019 突破 50 億年營收，新客數至今也持續正成長，到底這家成立不到 10 年的網路平台，是怎麼在巨額資本的電商界存活下來，並成功瓜分 PChome、蝦皮、momo 等大企業的市場？這次《科技報橘》與生活市集的應用資料科學經理劉瑋毅進行一場專訪，要一窺他們是如何運用 AI 科技的營運方針，把這場電商硬仗，打到最精巧？
劉瑋毅表示，以他們平台上最早開始運用 AI 的功能−「推薦」來說，今天已經能達到 30 至 40 %的「命中機率」，等於當消費者進入他們首頁，系統就有 4 成機會能自動猜對消費者想買什麼、進而推薦「對的商品」來增加黏著度。這個成績，是劉瑋毅的 4 人團隊，從一開始個位數的命中 % 數一路優化出來的，而且這一切並非在疫情爆發後才開始運作，而是早在去年，生活市集、及松果市集就已經開始在佈局。
電商界將風起雲湧，全盤搶做 AI 轉型？
在瞬息萬變的電商世界，生活市集的 AI 團隊有時會直接載競業的 APP 做觀察。舉例來說，劉瑋毅表示自己曾以中國大陸商家的 APP 做為切入，分區塊的去觀察別家廠商在做「個人化」的進展。不過談及整個業界將走向 AI 轉型的評估，劉瑋毅則認為，或許規模「太大」和「太小」的同業，無須對此過於憂心。
首先，因為使用 AI 需要的資料量得夠多、夠複雜、夠廣泛，所以規模較小的電商、亦或是商品相對簡單的話，其實不需要思考 AI 的應用，因為幫助也相對不大。以生活市集來說，因為是一間綜合型電商，不管是商品、商家、消費者類別……等都很多元，所以恰巧適合結合 AI 技術。
劉瑋毅表示，若訪客數不到百萬，可能只是幾 10 萬的話，以 Google Analytics 及 Facebook 後台管理系統的分析，就足夠瞭解消費者及外部環境，也就不需要多投資在開發 AI 團隊、甚至購置運算機器、或雲端空間來存放數據資料。再者，若商家規模太小的話，資料量一少，分析也就不夠精確。但若有心要做 AI 佈局的話，劉瑋毅建議首先要把資料收集好，他強調：「最重要的是，好好規劃資料格式，並且好好收資料。要怎麼結構化這件事，商家要先想清楚，不然把工程數據人才找進來後，發現資料都不能用時，不僅品質下降，等於從零開始，會相當浪費時間。」
另一方面，若是比生活市集更大的電商，劉瑋毅表示，他們可能也不需要做 AI 轉型，原因在於，當商品量、倉庫量、用戶數……等都獨大到一定程度，就根本不用怕了，只要「搜尋」做好，基本上市場很難被搶走。他並舉例說到：「比方 PChome 就是以『商品數』在玩這場遊戲，他們的商品至少是我們的 100 倍大，而因為我們沒這麼大，才需要更精確的佈局，投資在 AI 這塊領域，也會比把商品補到跟對方一樣多還來得有效率。」
到底「以 AI 做精準分眾行銷」的實際日常工作在做什麼呢？
大家都有收過廣告簡訊的經驗，種類從限時折扣、特色商品優惠、到年節活動……等都有，對於 AI 團隊，首要的問題就是「公司真的有把對的訊息、在對的時間、發給最適合的客群嗎」？例如消費能力高、但只喝熱咖啡的一名女主管，可能就不會對平價的冰美式團購促銷感興趣；又或者，有些消費者平常已經天天都會上平台逛，一直發給他反而容易造成反感。如何接觸到一群會「化簡訊為行動」的消費者，就是 AI 團隊找出「最佳化」的第一步挑戰。
劉瑋毅的團隊在挑戰完簡訊之後，現在也把成功模式複製到 Email、和 LINE 等管道上，但他坦言：「其實整個過程都還是一直在『測試版』上，並不是大家想像的什麼『一鍵式 AI 』，尤其因為我們在一個變動很快速的電商行業，會需要在不同條件、規則下，一直 A/B Test下去，我認為很有可能永遠都是維持在這種 A/B Test 的狀態。」
其實前一篇在與 Dynamic Yield 專訪時，就連這間國外的 AI 專業團隊也幾番強調過 A/B Test 在這行的重要性，因為以電商來說，一個艱難的點在於「如何找到乾淨的環境」？畢竟時常會有季節性活動、行銷宣傳等計畫，造成 AI 團隊要搜集的資料被污染，或是能運算的期程不夠長等問題，如何協調 AI 小組的實驗、與其它各部門的運作，也是一大考驗。
生活市集應用資料科學經理，劉瑋毅。日常工作包括處理 AI 模型、監看與分析數據。圖片來源：《科技報橘》攝影。
在「AI 推薦」與「AI 讀心」後，開始研究「AI 語音」及「AI 貼標」！
三個月前，本報才與生活市集的關係企業−松果購物進行過一次專訪，當時松果的科技長介紹了如何將客服的文字轉成數值，再做分析，稱之為「讀心 AI 」。劉瑋毅表示，不同於他們的文字，生活市集曾嘗試發展的是「語音」領域，希望能把語音轉成文字，再做分析。
但有一個難度是，在語音的領域，光是要把兩個人的對話區分開來，就有一定的難度了，譬如市面上大家比較熟悉、有在廣泛運用此技術的「LINE 防疫機器人」，就是只需要辨別單一聲道。劉瑋毅笑說，這個技術目前完全沒有成果，而他也想過，要是台灣真的存在這個技術的話，可能掌握技術的人早就出來開公司、販售這種技術了，況且生活市集團隊身處電商產業，其實對「語音通話 AI 」的需求不大，畢竟沒有消費者是靠電話來下訂單的。
另一塊生活市集正在發展的，則是「貼標」。簡單來說，就是要把一個商品的所有「生活型態」通通貼上去，一些平常消費者不會去搜尋的關鍵字、以及消費者不會想到自己會喜歡的，都是劉瑋毅團隊正在規劃的領域。
避免閉門造居，劉瑋毅也曾與外部「切磋 AI 技藝」
2019 年，氣炸鍋在電商市場紅了幾乎一整年，但其實早在前年年底，劉瑋毅的團隊就悄悄的從 Google Trend 上發現了這個趨勢，提早運算分析、也提早聯絡廠商做佈局，這讓生活市集 2019 打從第一波商機就開始獲利。
對此，可以看出這組 AI 人馬之於公司的功勞，但劉瑋毅並不認為團隊會日漸龐大，他強調：「其實我們研究的成果，重點是要給公司裡的同事使用，如果介面都開發好的話，也不需要人多。」另外，劉瑋毅表示其實他們偶爾也會洽詢專業的 AI 團隊做模擬，讓外部做一套，自已也做一套，再同時上線測試，看誰的成效比較好，避免閉門造居，才能持續讓這組 AI 分析團隊有進步，持續立下里程碑。
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（本文開放合作夥伴轉載。首圖來源：《科技報橘》攝影。）
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