疫情衝擊全球！4 個案例，看 AI 與數據如何使企業逆勢突圍。（Photo by Alex Shutin on Unsplash）
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本文收錄於 「Marketing Intelligence」專題系列報導。
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COVID-19 病毒肆虐全球的一年，也是 AI 落地應用的烽火之年，國際大廠、傳統龍頭產業、中小企業、科技新創，在這樣的一年，怎麼應用 AI 、數據，以「數位抵抗力」減緩疫情帶來的衝擊？
根據 Gartner 的報告，儘管 COVID-19 對全球產生了衝擊，企業對 AI 的投資仍有 47％ 保持不變，更有 30％ 的組織計畫增加此類型投資。
而面對前所未有的全球市場巨變，數據與分析開闢了企業前往疫後世界的新途徑，到了 2022 年，將有 35％ 的大型組織，將透過正式的「線上數據市場」成為數據的買賣雙方。
數據，就是新時代的「石油」。
《TechOrange 科技報橘》年度論壇「CONNECT 2020」智慧行銷專題自國內外蒐集各大產業案例，帶讀者一窺：原本最傳統的消費性產業，在跨足數據科技之後，它們如何翻身一變，成為 21 世紀新數據石油的王者？這些企業，又是如何靠著 AI 與數據，在最糟糕的 2020 逆境突圍？
瘋狂收購 AI 新創，麥當勞注入科技基因
第一個案例是全球速食龍頭業者麥當勞。麥當勞在 2019 這一年，就收購了 3 家科技公司，這些科技公司有大有小，其中最為關鍵的一家，就是 Dynamic Yield。收購這家公司，更被外界喻為是麥當勞的「亞馬遜時刻」（Amazon moment）。
Dynamic Yield 是一家專做「個性化引擎」（Personalization Engines，亦翻作「客製化系統」）的軟體服務公司，麥當勞買下 Dynamic Yield 後的第一件事，就是將它應用在得來速車道中：透過「數據」分析當天的時間、天氣、交通狀況、客流量等，隨時更動得來速上的菜單內容，並針對不同天、不同時段進入得來速的客人們創造出更個性化、客製化的 menu。
2020 年，COVID-19 疫情席捲全球，速食龍頭麥當勞的營收也受到影響，但在此次的衝擊之下，「得來速」亮麗的銷售成績，成功減緩了麥當勞所受的衝擊。可以說是該公司在 2019 年的超前部署使它活了下來。
用客製化得來速 menu 改頭換面還不夠，麥當勞更說，接下來要將 Dynamic Yield 的技術引入麥當勞餐廳內以及管理層面中，有了 AI 的麥當勞，未來可能精準預測此時此刻你想點的套餐，成為一間真正的「科技速食公司」。
麥當勞買下的 AI 公司，為什麼能贏 Salesforce、Adobe 軟體大廠？
正如麥當勞的案例，「個性化引擎」正在改變傳統產業，以及零售業過往的銷售模式。它讓以前只能在電商網站如在亞馬遜上頭的購物體驗，也能在線下發生，做到就連得來速車道裡的 menu，都好像能看穿你的心，完美推薦此刻你最想要的餐點。
事實上，Dynamic Yield 早已在美國資訊科技業顧問巨擘 Gartner 的最新報告中，打敗了軟體大廠 Adobe、Salesforce，今年是這家公司連續第三年，拿下「個性化引擎」的冠軍寶座。
Dynamic Yield 的長處，就在於可以利用數據幫助客戶分析出「如何改善會更好」。該公司 CEO 艾格蒙（Liad Agmon）指出：
「身為數據導向的一家公司，我們其實十分注重 A/B 測試，我們可以說是什麼都要做 A/B Test。」
這家只有 200 名員工的軟體獨角獸，當然不只有「提供建議給客戶」，還包括後續的測試、客製化等等，而且任何的決策背後，都有數據支持。
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全世界最愛 A/B Test 的新創公司：Airbnb
第二個靠著「數據」在 2020 年存活下來的精采案例，是旅遊業新創業者： Airbnb。
旅遊業可謂受肺炎疫情影響最嚴重的受災行業之一，然而，Airbnb 卻在此段期間催生出有史以來成長最快速（只花了 14 天！）的產品：線上體驗（Airbnb Online Experience）。
Airbnb 早在 2010 年就設置了第一個資料科學家的職位，到了 2019 年，該公司的數據科學團隊已成長至 300 人左右的規模。
此次能迅速應對疫情、推出受到消費者歡迎的線上體驗，背後靠的，就是凡事都要「以數據做決策」的企業文化。
「在公司內部，我們最常被問到的問題就是：『你做這件事的 data point 是什麼？』 怎麼用數據去支持你的判斷，是我們在內部做每一個商業決策時，都會被問到的問題。」
旅客在網站上的一舉一動，都是他們眼中的數據金礦。
生活市集如何靠 AI 以小博大，在鉅額資本的電商界存活下來？
目光回到台灣，在我們國家，所幸靠著超前部署，疫情沒有影響我們太多。但，這一年一樣有著靠 AI 與數據獲得驚人成長的故事存在。
台灣前 10 大電商平台的生活市集，於 2013 年創立後便一路快速成長，並在 2019 年突破 50 億年營收。細究其中原因，可以發現「AI 轉型」成為了生活市集獲得爆炸性成長的關鍵因素。
現在，消費者進入生活市集首頁，系統有 4 成機會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。
這個強大「推薦系統」可是從僅有 4 人的小小團隊、一開始僅有個位數的命中 % 數一路優化出來。他們如何做到以 AI 精準分眾行銷？生活市集應用資料科學經理劉瑋毅在專訪時，同樣強調了 A/B Test 的重要性。
「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 。」
未來，生活市集 AI 團隊除了「AI 推薦」之外，更已加緊布局語音分析領域，AI 正持續成為他們以小博大的最佳籌碼。
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讓世界喝到一杯來自台灣的好咖啡，路易莎投資千萬打造「數據化供應鏈」
從親朋好友一起開始做起的微型連鎖，到今天超過 1500 個員工的中大型企業，路易莎的快速成長期，是在過去短短 5 年內迅速發生的。
2019 年底，路易莎總店數正式在台灣超越競爭對手星巴克，雖然營業額仍只有走「高價路線」星巴克的約一半，但在所有人都不好過的 2020 年，路易莎卻仍然持續展店成長，總店數超越 500 家，同時也正式跨足海外，在泰國展店 3 間。
「展店愈多，我愈感覺到數據管理的重要性。」
隨著規模化管理壓力愈來愈巨大，成長於網路世代的創辦人暨董事長黃銘賢很早就決定，路易莎的連鎖事業要順利擴張並維持品質，數據化是必走之路 。
路易莎從建中央工廠開始，就逐步將整個供應體系朝向「數位供應鏈」的方向建置；2018 年跟經濟部合作，接受產業升級創新輔導計畫強化工廠、物流到門店整個供應鏈管理智慧化程度，成了經濟部工業 4.0 產業升級的亮眼典範 ，這條數據化管理的發展路徑走得辛苦，但也讓路易莎得以在 2020 年這樣一個全球創傷年，能安然度過風險。
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數據與 AI 的力量如何強大傳統企業、如何使企業在逆境中突圍？從上述 4 則案例，包括麥當勞、Airbnb、生活市集、路易莎等，都不難看出，這些在 2020 年得以生存下來的企業，都擁有一個共通點，也就是超前部署，使用「數據」進行所有商業決策。
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