VAPR技术基础是Amazon物流中心内的商品视觉辨识技术Amazon Robotics Identification （AR-ID），可以即时定位和解读多个条码，用来取代手动扫描包装条码。搭载AR-ID的VAPR能利用专门为货车车厢光照条件设计的镜头，来辨认不同包装特征及标签，接着，再利用车内投影机标示出商品是否属于该送货点。

初期测试显示，VAPR把一个送货点的拣货时间从2至5分钟缩短到1分钟左右，一趟能省下司机约30分钟。

#生成式AI #AI客服  #LLM #个人化购物 #AR购物 #沉浸式电商 #AdaptiveRetail
Walmart揭露一系列Adaptive Retail战略新做法，利用生成式AI打造更多不同购物接触点的个人化体验

零售龙头Walmart近日揭露自家零售战略Adaptive Retail的更多具体做法，利用许多自家开发的AI与生成式AI技术，来大规模生成素材，支持不同购物通路的个人化体验。

第一个关键做法是Wallaby，一系列利用Walmart数十年数据训练而成的零售领域LLM。这些LLM是他们在自家不同通路生成个人化体验素材的技术基础，也会与其他LLM并用。

第二项做法是打造一个生成式AI客服机器人，能根据顾客身分来存取顾客订单、退换货请求等信息，以进一步理解顾客需求，来应答或采取行动。

第三是打造一个「内容决策平台」（Content Decision Platform）。在顾客造访电商等在线通路时，先用预测型AI等技术来分析顾客行为，再用生成式AI产出对应内容──而非只是利用AI重新排列组合不同版面元素。目前Walmart电商网站已经有部分内容采用此做法。他们预计明年年底于美国市场全面应用此技术，在每一个顾客造访电商时，生成专属首页。

第四个做法是打造AR平台Retina，利用RPA、AI与生成式AI技术，来生成成千上万个3D素材，用于AR购物体验。目前Retina支持Walmart大大小小共10个AR购物体验，以及沉浸式电商API（Immersive Commerce API）。后者是一个供外部开发者用来打造沉浸式电商的服务，目前开发者已经能通过Unity来存取此API。Walmart未来还计划利用此平台来打造头戴式设备的AR购物体验，以及将现行AR购物体验拓展到其他国家市场。

#LBS行销 #游戏化行销 #门市内行销 #智能购物车
利用顾客数据及门市内地理位置数据，Instacart为智能购物车打造门市内游戏化行销体验

零售行销科技厂商Instacart结合顾客数据与门市内走道等级的地理位置和商品数据，为旗下智能购物车Caper Cart添加了3种LBS行销功能：LBS购物游戏、LBS折价券与LBS广告。

购物游戏是顾客在门市内购物过程中参与的交互任务，通过Caper Cart屏幕呈现。顾客可以通过完成特定挑战来获得奖励，例如「寻宝游戏」，于顾客所在位置呈现出商品限时折价优惠。或者，完成多次来店或重复购买等，包装成游戏任务的忠诚度计划，来获得折扣。

LBS折价券功能是发送顾客所在走道附近商品的折扣通知。这项技术利用Caper Cart的室内定位能力，搭配顾客购买纪录或购物车内容，提供个人化优惠。与此类似的LBS广告功能，则是呈现特定商品或品牌的行销素材，让顾客快速加入购物车。

#可视化搜索 #以图搜图
Amazon推出5种商品视觉搜索功能

Amazon推出了5种新的商品可视化搜索功能，包含可视化建议，影像加文本的搜索，相似商品可视化推荐，搜索结果播放视频以及圈选搜索。

视觉建议功能会根据顾客输入的搜索词呈现相关商品图片，顾客可以点击最接近心目中商品的照片进行搜索。影像加文本搜索是，顾客上传商品图片来以图寻找商品时，可以搭配描述文本来进一步描述搜索结果。相似商品推荐功能，则是呈现显示视觉上与一件商品相似的产品。搜索结果中的视频，顾名思义是直接在搜索结果页面呈现商品视频。圈选搜索则可圈出图片中的特定单品，来快速以图搜索商品。

#可视化搜索 #以图搜图

Google推出3种商品视觉搜索功能

Google近期也推出3种商品视觉搜索功能：Google Lens搜索、即时搜索屏幕画面上物品，以及影像加文本的搜索。Google Lens搜索商品类似于以图搜图功能，用户即时拍照或上传照片到Google Lens，便会呈现出商品搜索结果页面，页面包括价格、优惠和评论信息。

即时搜索屏幕画面上物品功能，是用Android圈选搜索功能来以图搜图；影像加文本搜索功能则是可以搭配描述文本来获得更精确的搜索结果。

这些可视化搜索结果来自Google自家收录了450亿项商品的Shopping Graph数据集。用户上传图片后，系统便是利用电脑视觉技术，与Shopping Graph数据比对出相似商品。

#生成式AI #顾客教育
Amazon推出又一生成式AI购物助手，根据搜索商品类型呈现相关知识以协助购物决策

推出生成式AI对话式购物助手Rufus后，Amazon推出又一生成式AI购物辅助功能，在购客搜索商品时，呈现购物时相关知识，包括建议考虑条件、热门品牌、更多商品专属分类等，以协助购物决策。例如，搜索电视商品时，会生成分辨率、皮肤分类、更新率等知识，或是室外电视、可携带电视等专属于电视的分类等。

此功能支持超过100类商品，相关知识是由LLM搜集商品目录中的特征、使用情境、功能、品牌和术语，再根据顾客搜索内容生成。

#RMN #日本全家 #OMO行销
日本全家怎么做RMN

近日一场活动中，日本全家便利商店行销长足立光介绍自家RMN布局。日本全家RMN FamilyMart Media的主要行销通路包括门市屏幕FamilyMartVision和支付工具 FamiPay。

主要行销形式是，利用第一方数据，来投放影音数位广告。他们也会制作行销内容，投放到社群媒体等外部通路，例如推特、Line、脸书等。日本全家数据来源包含自家在线App及线下会员消费数据，以及电信商Docomo、连锁卖场唐吉诃德等合作厂商数据，手握超过3,500万笔广告ID。追踪RMN行销成效做法是，交叉分析消费行为、App使用情况、AI 摄影机数据、问卷调查等数据。

相较台湾全家，日本全家做法更像是传统程序化数位广告加上门市内展示广告，利用数据来大规模推送格式较标准化的广告。台湾全家则更类似集成行销，为不同行销案件设计不同通路和行销手法，广告格式也更多元，除了静态和动态影像，还有App上多种交互式行销模块、个人化商场、票券等。

#LLMOps #推荐系统 #Line购物
Line购物如何打造导购推荐系统

收录千万商品的导购型电商Line购物如何利用机器学习，甚至生成式AI，来找出0.001%高度吸引顾客的商品？他们打造了一套以机器学习驱动的核心推荐系统Brickmaster，用检索、排名、再排名3阶段，逐步挑选出商品给顾客。

Brickmaster背后利用哪些数据、如何设计ML机制、如何打造可信任框架让非技术主管也能对推荐成效一目了然？本刊封面故事Line购物推荐系统大剖析会进一步说明。

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：iThome整理，2024年10月

：郭又华

：Amazon、Instacart、Google、郭又华摄影