產品與服務
新零售數據與 AI 應用解決方案
數據 x AI 驅動零售進化，精準優化顧客旅程，創造無限商機
Introduction
在新零售時代，純線上或線下模式已難滿足消費者需求，缺乏整合的企業將面臨市場淘汰，而數據與生成式 AI 成為提升顧客體驗的關鍵。博弘雲端團隊提供智能數據分析與 AI應用 ，從推薦商品到自動化行銷，精準掌握顧客需求，全面提升銷售效率與轉換率。
Challenges
新零售時代的問題與挑戰
面對新零售時代，單一通路已無法滿足顧客期望，缺乏線上佈局的傳統零售與缺乏線下體驗的電商皆面臨挑戰。即使擁有多元通路，若無法透過整合的數據洞察及一致性的顧客體驗優化，將難以脫穎而出，透過數據與新興科技及 AI 的結合成為轉型的關鍵。然而，企業在轉型 OMO (Online Merge Offline) 過程中，常遭遇資料時效性不足、更新延滯導致決策失準，甚至資料外流風險問題。此外，系統導入評估複雜，以及資料整合困難，更讓企業難以落實數據驅動的經營模式。
Solutions
數據驅動賦能•提升新零售競爭力
因應零售產業 OMO 的趨勢，博弘團隊提供新零售解決方案，串聯數據、生成式AI與顧客體驗，協助實現真正的顧客導向。
數據雲端整合與分析
整合 POS、CRM 等多來源的內部及外部數據資料，透過可視化圖表及分析應用，加速關鍵數據分析效率。
偏好商品 AI 推薦
依據顧客的商品偏好，對生成式 AI 智能提問並自動推薦最適合的商品，精準滿足需求，有效提升轉換率。
電商平台缺貨推薦
依據顧客偏好及消費特徵，自動推薦缺貨商品的相似商品，減少缺貨導致的客源流失，優化顧客消費體驗流程，拓展新商機。
商品上架管理自動化
透過 AI 自動審核與分類線上平台商品，檢查錯誤的資訊、及圖文不符等問題，降低人為處理的偏誤，提升商品上架效率與準確性。
Success Stories
成功案例
數據中台管理與分析
提供整合型數據中台，集中 POS、後勤系統與 CRM 等多元數據來源，串聯資料與報表系統，強化數據分析應用。透過系統盤點、架構優化、資料搬遷與格式轉換，確保數據準確性與雲端環境建置，優化內部數據分析效率。
商品缺貨推薦系統
協助龍頭零售商電商平台，依據商品相似度和顧客偏好進行個性化推薦，有效優化顧客消費體驗和轉換率，同時提升電商平台於市場競爭中的領先定位及客戶忠誠度。
偏好商品 AI 智能推薦
運用生成式 AI 技術打造侍酒師服務 Chatbot，通過客製化推薦及生成式 AI，精準回應消費者酒類需求情境，強化了葡萄酒行銷綜效，增添與顧客互動，提升銷售轉化率，並增進了品牌忠誠度。
商品上架自動化管理
協助電商平台建立結合 AI 解決方案與生成式 AI 的商品自動化管理機制，解決人工上架耗時與偏誤問題，提升商品上架管理效率，加速推動平台商機。
