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重点新闻(1231~0113)
#电脑视觉 #门市防盗 #动线疏通
Walmart旗下量贩店Sam’s Club导入电脑视觉在出口扫描消费者购物车，省去人工二次确认收据的程序
有些美式卖场会在结帐出口处，安排店员再次检查收据及购物车内容。这虽然能某种程度达到防盗效果及增加一次与消费者接触的机会，但也有增加消费者不耐烦和动线堵塞的问题。
Walmart旗下量贩店Sam’s Club开始利用电脑视觉技术来取代人工二次确认收据。Walmart没有提供具体技术细节，不过从外观及後台照片来看，推测是消费者走过搭载不同角度镜头的出口时，後台会根据电脑视觉辨识出的品项自动匹配符合的收据单。这样一来，消费者结帐後便能推着购物车直接离开，相较过往流程顺畅许多。
#社群媒体电商 #生成式AI
社群电商警讯！Gartner调查显示明年有一半以上的消费者会大幅减少社群媒体互动，生成式AI是一大劝退因素
零售业者投资社群电商，通常会希望透过社群媒体消费者互动来达成MGM效果。不过，Gartner调查显示，一半以上的消费者会於2025年大幅减少或停止社群媒体互动，形成警讯。
消费者对社群媒体感到却步的原因除了不实讯息过多、社群使用者不友善，以及机器人过多，还有对於生成式AI产品的反感。调查显示，70%消费者认为生成式AI与社群媒体高度整合，会导致使用者体验下滑。甚至，另一份Gartner调查更指出，2027年会有约20%品牌强调不用AI来进行内容生成。
#AI #电商推荐系统 #超级个人化 #RMN
Pinkoi如何靠自建AI模型实现超级个人化商城及RMN
设计类垂直电商Pinkoi技术长李让近期揭露自家8年来自建AI模型，以实现超级个人化商城及RMN的历程。2015年前，他们采用规则式演算法来进行商城推荐。为了做到以个人为单位的推荐能力，他们才决定自行打造一个设计类电商专用AI推荐模型。
2015年，他们开始自建大数据资料库，蒐集商品及使用者数据，来支援AI模型训练及推论。他们还在传统Web开发环境之外，为AI新搭建一套开发环境。接着，他们综合参考既有推荐演算法和AI模型，来开发自家模型。一直到了2017年，此推荐模型才开始有明显成效。
2017起，他们不断为模型加入新功能，例如为商品自动贴标、分析消费者人际关系等。这段期间，他们强化了演算法开发人员与基础设施人员的协作，来增加开发效率。同时，他们采取了以AI开发团队服务其他产品功能团队的合作模式，以强化开发需求沟通。
2019年，他们把推荐功能商品化，推出RMN。他们不只持续强化AI模型功能，还进一步将这些功能细分成不同服务，来支援更多内外部应用开发。到2023年，这个模型已经是一个由625万会员的72亿笔行为数据、5.2万设计品牌数据，以及110万商品数据等资料训练而成的多模态、多功能AI模型。至今，Pinkoi 1年内藉此模型促成至少3亿元的订单收入。
#生成式AI #搜寻功能 #自动购物 #社群电商
Walmart揭露正在开发搜寻、社群电商及自动购物等新生成式AI零售功能
美国实体零售龙头Walmart近日揭露3个正在开发或刚上线的生成式AI零售科技。
第一是情境搜寻功能，消费者可以直接以情境搜寻，例如「足球观赛派对」，而不用一一搜寻举办这个派对所须商品。Walmart搜寻引擎会利用LLM分析语境，再搭配消费者地区、搜寻纪录等资料，来呈现个人化搜寻结果。
第二是一种社群电商功能，消费者可以利用生成式AI驱动的AR试穿功能产出虚拟试穿图片，传送给亲朋好友询问意见，再於电商App或通讯软体中浏览这些回馈。
第三则是自动回购功能，此功能会根据消费者常买的商品品项、数量、回购周期及收货时间，来生成购物清单甚至自动下单。如果有需要，消费者也可以手动调整这份购物清单。
除了情境搜寻功能已经於Walmart iOS版App上线以外，其他功能都在开发阶段。
#游戏电商 #开发工具
Walmart推出Unity SDK，让开发者能在游戏中整合无跳出式Walmart电商功能
游戏电商是一种零售巨头们开始关注的通路，消费者会在游戏内购买与游戏原生内容相关的现实世界商品，且操作流程不需从游戏中跳转到外部App。Amazon和Walmart等巨头近月都有拓展此通路的举动，不过这之前大多属於个案式实验。
1月初，Walmart则更进一步，宣布推出游戏开发引擎Unity的SDK，使开发者能於游戏内整合无跳出式Walmart电商功能。当游戏玩家购买了Walmart电商商品，游戏营运方便能获得一定抽成。此工具目前只有开放给特定开发者测试，仍未宣布正式推出日期。
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资料来源：iThome整理，2023年1月
责任编辑：郭又华
图片来源：Walmart