讓「貨對人對」不再是難題，而是日常標準

在零售產業，如何兼顧營運效率與顧客體驗，始終是一道核心課題。當消費者對購物的期待越來越高，品牌需要的不只是創意，更是穩定且智慧的營運系統。而AI（人工智慧）與IoT（物聯網）的結合，正在讓這場平衡變得可實現。

從預測需求、掌握庫存到提升現場互動，AI 與 IoT 正逐步推動零售產業走向數位化、即時化與個人化。以下將分享三大關鍵實踐方向，協助品牌在轉型過程中找到切入點與應用策略。

一、用AI讓庫存剛剛好：不多不少，精準到位

零售業面臨的共通難題之一，就是庫存管理的「不確定性」：太多導致滯銷與成本壓力，太少則容易缺貨失銷。AI 的價值在於透過歷史銷售、氣候變化、活動檔期與區域特性等多元數據，預測不同據點的實際需求。
實務應用：

• 某全球快時尚品牌運用 AI 模型，依據各門市人流與購買習慣動態調整商品配置，成功將滯銷品項減少30%。
• AI 還能協助即時偵測供應鏈瓶頸，提前預測配送延遲或缺貨風險，優化後續備貨策略。

建議做法：

• 導入AI需求預測系統，將POS、電商、氣象與社群數據整合建模。
• 定期調整演算法與參數，保持模型對市場變化的高敏感度。

二、讓IoT提供即時的庫存視角：看見就能掌握

IoT 技術讓「商品流動」變得可視化。透過感測器、標籤與連網裝置，企業可以實時掌握貨品從倉庫到貨架的整體狀況，不再仰賴人工點檢或延遲數據。這不僅提升補貨效率，也降低了庫存風險。
實務應用：

• 某地區連鎖零售商在門市貨架安裝IoT感應器，當商品數量偏低時系統自動通知後台補貨，缺貨率下降超過15%。
• IoT亦可追蹤倉儲與運輸路線，有效減少中途遺失與損耗。

建議做法：

• 建立IoT感測設備與後端系統的即時串聯，讓數據能夠自動匯流。
• 整合CRM或會員資料，進一步根據消費需求進行補貨優先排序。

三、AI × IoT 打造沉浸式消費體驗

AI 和 IoT 的協同運作，不只優化了營運，也讓顧客體驗邁入新層次。從智慧試衣鏡、AR 試妝，到個人化推薦機制，品牌不再只是販售商品，而是在提供一段流暢、有記憶點的購物旅程。
實務應用：

• 某國際美妝品牌導入智慧互動鏡，消費者可在店內進行虛擬試妝，並透過AI分析膚色與偏好推薦產品。所有互動記錄同步至App，讓顧客回家也能延續選購體驗。
• 該品牌導入後，門市客流提升20%，同時提高會員註冊率與回購率。

建議做法：

• 利用IoT裝置蒐集顧客行為數據（如逛店路徑、試用時間），搭配AI推薦引擎設計客製化服務。
• 打造線上線下資料整合機制，讓每一位消費者的歷程不會因通路轉換而中斷。

• AI 預測引擎：整合歷史銷售、氣候與節慶數據，預測區域需求走勢。
• IoT 實時監控：
  於倉庫與門市配置感應器設備，自動監控存貨異常。
• 全通路整合：
  打將線上商城、App與門市後台打通，提供消費者即時查庫、預訂與多元取貨選擇。

半年內，品牌整體庫存周轉率提升 25%，營運效率大幅提升，顧客滿意度同步上升。

零售競爭的關鍵，不只賣得快，更要看得遠

零售業的未來，不再是「比誰有貨」，而是「比誰懂得把對的貨，在對的時間放到對的人面前」。AI與IoT並不是冷冰冰的技術，而是讓品牌更了解顧客、讓服務更到位的橋樑。

NTT DATA 長期協助零售企業打造智慧營運流程與沉浸式顧客體驗，從技術導入、流程重設到資料整合，提供一站式的顧問與系統支援。未來的零售，不再只是賣場，而是資料驅動、體驗為王的新戰場。