連鎖效應／善用 AI 算力解讀客眾

連鎖品牌彙整顧客資料不稀奇，實現以顧客爲中心的價值體系，從「大衆」轉化爲「小衆」，再透過分析建立「個衆」輪廓與標籤，再進化爲「客衆」經營，將顧客編組管理與分析。

連鎖是分散式、多場域的營運，而且每一家店對應的商圈屬性與顧客型態都是不同的。看似同質化，實質差異頗大。舉例來說，同樣是高頻消費的顧客，將年度消費金額同一層次的顧客進行分析，發現其購買組合可以是南轅北轍，這種現象不僅出現在綜合零售業，也出現在餐飲服務業。

服務決定高下，定義服務的對象同樣重要，一家店透過不同顧客的定義可以發現全新的市場。

同樣商品賣給一般散客或是企業用戶，得到的成效截然不同，例如茶葉蛋，可以像零售店一顆一顆買；也可以開專賣店一包一包賣；更可以賣給商用客一批一批賣，第一個場景是7-Eleven，第二個場景是所長茶葉蛋，而第三個場景則是福記蛋品。由於對象不同，所要配套的服務組合也不相同。

以所長茶葉蛋專賣店爲例，主要面向商圈零售客羣和企業用戶，面對個人和企業兩羣客源，前者要人財兩得；後者則要做到焦點經營，說明如下：

一、個人顧客（B2C）：透過顧客關係管理，依顧客的消費金額丶頻率與週期將顧客分爲六羣，設定的目標是錢場和人場都要顧客來捧，分析出有效經營顧客的方案分雙軸進行，一是以消費金額設定進階獎勵，獎勵達標的顧客；二是運用持續的活動，用以刺激提升來店頻率。

二、企業用戶（B2B）：對於企業用戶的經營，衝刺消費金額與刺激高頻都是無用功，必須鎖定「焦點」，透過對顧客購買情境的分析，掌握出兩個主要的採購動機，一是同仁團購；二是年節送禮，此時經營的焦點就產生了，主動爲顧客設計員購方案，同時也在各個送禮節慶時，推出企業專屬組合禮包。

對店務夥伴而言，統計分析本來就不是他們的長項，AI副店長運用的意義就被凸顯了，不要讓顧客資料只沉睡在我們的資料庫中，要進一步的探勘、發掘、再定義，才能持續創造顧客價值。

連鎖總部的客服部門被客服機器人浸潤，人機合工與委外創新均是常態，連鎖門市最前線也需要善於統計分析的AI副店長，協助我們進一步挖掘顧客資料，看見數據背後的意義。

資料沒有解讀只是垃圾，經過有效的解讀，才能變成黃金。

AI使虛實融合再次進化，我們也必須用算力武裝店務夥伴，AI競爭的時代已經開戰。