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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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