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開發新品當然能讓 AI 協助!日本小七用 AI 節省估計 90% 工作時間

生成式 AI 運用在網路電商零售場域中,如今已是司空見慣,像是亞馬遜、Shopline 都有協助賣家自動生成文案、說明的 AI 功能。

現在這股風潮,也吹進了線下零售業者,根據《日經亞洲》(Nikkei Asia)報導,日本連鎖便利商店巨頭 7-11 宣布自 2024 年春天起,將導入生成式 AI,根據對門市銷售數據和消費者社群媒體反饋的分析,用 AI 企劃新產品的概念圖像與文字。

用 AI 協助企劃新品,預計將節省 90% 時間!

在 AI 導入之前,日本 7-11 在開發新產品時,必須透過多次會議討論、腦力激盪,再透過問卷或消費者調查,理解當年市場的趨勢和消費者偏好,整個過程大約需耗時 10 個月

為了加快開發效率,該公司創建立了自己的雲端 IT 系統,配備了 OpenAI、Google 和 Stability AI 等生成式 AI 功能,協助蒐集並處理來自顧客銷售、產品製造商和社群媒體的多方資料,並由 AI 識別消費趨勢及企劃新商品提案。

目前,日本 7-11 內部有大約 9,000 名員工及 1,000 名主管,已經開始使用這套雲端資訊系統,據稱這讓內部的會議大幅減少了 80%,以往每個企劃平均需要 5 次會議,現在只要 1 次就能搞定,預計可大幅節省 90% 時間,未來將能更加即時推出滿足消費者需要的新產品。

《日經亞洲》報導進一步指出,透過 AI 生成的商品可能會以 Seven Premium 自有品牌上架。

對日本 7-11來說,Seven Premium 的產品就高達 3,400 項,要避免影響既有產品市場,做出產品鑑別度或滿足消費者新需求,對於人力來說非常費工費時,日本 7-11 說:

「AI 能幫助 7-11 更快擴大產品陣容,員工節省下來的時間可專注在改良產品。」

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AI 分析銷售數據,防止超商食物浪費,又能促銷衝銷量

事實上,日本的便利超商這幾年一直在嘗試運用 AI 改善工作流程,提升營運效率。

日本 7-11就曾經測試利用 AI 依照銷售趨勢、補貨週期、天氣及溫度變化等因素,動態估計門市裡需要的庫存數量,減少因缺貨導致的銷售損失。過去負責進貨的員工必須檢查高達 2,800 種商品的銷售狀況,難免出現疏漏狀況,導致部份商品出現短缺或進貨過多的情況,7-11 就期望能利用這項技術減少員工負擔,更精準掌握產品數量。

另一個日本超商品牌 LAWSON 和美國 AI 公司 DataRobot 攜手,讓 AI 分析商品過去的銷售數據,推估有哪些商品可能賣不出去,需要給予折扣促銷。

LAWSON 的目標是在已推出的地區將庫存​​積壓減少 30%,並希望在 2030 年將所有門市的食物浪費比 2018 年減少一半。畢竟,處理廢棄食物是 LAWSON 繼勞動成本之後的最大開銷。

資訊科技公司日本電氣(NEC)就有相關的 AI 解決方案,可以分析天氣和客戶趨勢等數據來估計需求,已將該技術部署到一些主要零售商和食品製造商,幫助他們降低了 15% 到 75% 的成本。NEC 負責數位整合的資深經理森田羅一(Ryoichi Morita)說:

「我們希望 AI 能夠解決線下零售業者的各種挑戰,例如最大程度的降低成本、解決勞動力短缺問題、簡化庫存管理流程,優化訂單和物流系統等等。」

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*本文開放夥伴轉載,參考資料:《日經亞洲》、《路透社》、《Japan Times》,首圖來源:7-11

(責任編輯:鄒家彥)