對話式AI機器人開始在實體店與顧客交談

實體店正在測試能與顧客真正對話的社交機器人與「數位人」——不再只是又一塊螢幕或聊天機器人,而是藉助語言模型、即時掌握該門市商品、庫存與服務的數位同事。荷蘭專業媒體Emerce根據與零售商及技術供應商合作的應用研究專案發布的分析顯示了這股趨勢。該分析認為,問題已不再是對話式AI是否會在實體店發揮作用,而是它已經如何改變賣場裡的顧客接觸方式。

從顧客輪廓到賣場對話

零售商多年來持續投資顧客資料:購買歷史、會員方案、詳細輪廓。但在賣場裡,需求往往是當下才浮現——顧客在找禮物、在兩件商品間猶豫,或想知道什麼適合自己的情況。門市不一定要先知道這是誰,更重要的是理解顧客此刻需要什麼。社交機器人或數位人可以主動開口、追問,一步步釐清需求——這本質上正是優秀店員一直在做的事,如今由語言模型輔助,並能規模化組織。

唯有結合門市在地知識,這種對話才真正有價值。通用商品資訊——規格、價格、評價——如今在網路商店與比價網站上隨處可見。一間門市的獨特之處在於自己的商品結構、陳列、庫存與員工:精心挑選的商品、在地或手工製品、限時促銷、店員常推薦的搭配。有了這類門市專屬知識,機器人或數位人就能回答只屬於這間分店的問題:某件商品放在哪裡、這裡是否有貨、有哪些替代方案、哪位員工能解答專業問題。

每一次對話教會零售商什麼

收銀與會員資料能顯示顧客最終買了什麼,卻很少呈現購買前的疑問,或顧客空手離開的原因。透過主動提問,社交機器人或數位人開闢出一種新的資訊來源:關於顧客猶豫什麼、缺少哪些商品資訊、在尋找哪些替代方案的互動數據。妥善記錄後,這些數據不只能改善直接的顧客服務,也能為選品、門市配置與服務改善提供依據。

同樣的技術也能留住那些常常隨資深員工離職而消失的實務經驗——在人力短缺、人員流動與大量兼職用工的背景下,這是真實存在的風險。這不會自動發生:零售商必須先把這些知識明確整理出來——商品故事、建議原則、常見問題——語言模型才能加以運用。一旦與機器人或數位人連結,這些經驗就能更廣泛地被使用,包括在尖峰時段、面對新進員工,或專家不在場時——這是可規模化的專業能力,而不是困在一個人腦中的知識。

全球加速推進,卻並非毫無阻力

荷蘭門市正在測試的做法,契合一股更廣泛的國際趨勢。產業媒體Retail Customer Experience對美國零售與科技高階主管的調查顯示,92%的美國零售商將在2025年增加AI投資,全球市場預計到2030年達到524.5億美元。同一份調查發現,70%的購物者已在購物過程中使用過AI工具,預計2026年消費者將更依賴AI代理來規劃、比較與完成購買——這是企業導入代理型AI向零售業的延伸,也促使零售商更妥善打通自身資料。

同樣的資料來源也顯示,這股趨勢並非毫無摩擦。同一篇報導引用的主機代管業者Kinsta調查發現,93%的消費者仍更願意與真人交談,84%認為真人更準確,80%認為AI主要被用來削減成本,而非改善服務。這股張力恰好呼應荷蘭研究指出的第六項、也是最後一項轉變:單純把機器人或數位人擺進門市,本身並不會帶來任何改變。唯有員工被納入其中,他們在服務流程中的角色被重新設計,這項技術才會真正成為數位同事。

更用心打造的到店體驗,仍將是品牌與零售商的差異化優勢——即使在AI時代,這也是與顧客保持連結最有效的方式之一。

• 92%的美國零售商在2025年增加AI投資,全球市場預計到2030年達到524.5億美元(Retail Customer Experience)。
• 70%的購物者已在購物過程中使用過AI工具,2026年AI購物代理預期將進一步興起。
• 93%的消費者仍更願意與真人交談,84%認為真人更準確(Kinsta調查,經Retail Customer Experience引用)。
• Emerce歸納的門市六大轉變:從顧客輪廓到對話、從通用資訊到在地知識、從收銀數據到表達需求、從流失的經驗到共享的專業能力、從介面到服務人格、從孤立技術到數位同事。

這對台灣零售業意味著什麼

對台灣零售業者而言,這代表安裝前必須先做好功課:門市專屬知識——庫存、選品、優秀店員的建議邏輯——必須先被系統整理,否則機器人說出來的話會和任何網路商店聊天機器人一樣籠統。這也代表要讓員工參與新的角色分工,而不是被繞過,尤其同樣的國際數據顯示,不少消費者仍不信任純AI式服務。做得扎實,這項前期工作能帶來一位從不缺席週末客流高峰、並把最優秀店員經驗分享給全體同仁的「數位店員」;做得草率,就只會多一塊昂貴的螢幕。