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元智大學資管系第三十屆專業實習
勤業眾信聯合會計師事務所

台灣零售業 AI 應用與趨勢報告(2024–2026)
近年來,台灣零售業正快速邁向 OMO(線上+線下整合)模式,AI 技術已成為提升營運效率與顧客體驗的核心工具。從個性化推薦、智能客服、庫存管理與需求預測,到動態定價與顧客行為分析,AI 幫助零售商精準掌握消費者需求、提高回購率並降低人力負擔。未來趨勢將更加強調整合化與自動化,實現跨通路精準行銷、智慧庫存管理與個性化價格策略,同時透過生成式行銷與自動化客服,全面提升消費者體驗與零售商的競爭力。AI 將成為零售業決策、營運與行銷的不可或缺核心驅動力。

2024–2025 年主要 AI 應用
台灣零售業已廣泛導入 AI 技術,以提升營運效率與顧客體驗。主要應用如下:
應用領域
個性化推薦與行銷
智能客服與聊天機器人
庫存管理與需求預測
動態定價與競品分析
顧客行為分析
功能
分析顧客購買歷史、瀏覽行為,推送個人化商品與優惠
NLP 自動回答、情緒辨識、自動轉接人工
分析歷史銷售數據、促銷活動與季節性趨勢
分析市場價格、競爭對手行為及庫存
會員分群、回購預測、流失風險分析
使用情境 / 案例
momo、PChome、蝦皮推播促銷訊息
momo 導入 LLM 客服系統
momo AI 協助倉儲與物流調度
momo、蝦皮熱門商品促銷期間
momo 與 91APP 整合第一方會員數據
效果
提升顧客黏著度與回購率
減少人工客服負擔,提升回覆效率
降低缺貨、積壓風險,提高營運效率
提升銷售額與毛利,保持競爭力
精準抓住高價值客群,提高回購率
未來展望(2026)
01
全面自動化客服
LLM 進階語意理解 + 情緒辨識,預計可由 AI 完整處理大部分客戶問題,減少人力。
02
智慧貨架與庫存機器人
AI 與物聯網整合,實現即時監控、補貨與盤點,提升營運效率。
03
生成式行銷
AI 自動生成個性化促銷文案、短影片、社群內容,節省人力並提高互動率。
04
動態個性化定價
根據顧客偏好、庫存及競品價格即時調整定價,提升收益。
05
數據驅動決策全面化
結合第一方與第三方數據,進行跨通路行銷、會員管理與新客開發,精準掌握消費者行為。
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