Amazon 無人商店數據分析消費者行為

Amazon 推出數據銷售服務 Store Analytics，利用無人收銀服務 Just Walk Out 與 Dash Cart 在 Amazon 無人商店收集到的影像分析數據，作為市場數據販售。這些數據不只有進出店面或購買情形，更有消費者發現商品的動向、貨架上取放商品、考慮情況等細節，甚至能追蹤消費者是當場購買商品，還是之後網上購買，這些數據點，大幅拓展消費者網下及網上購買行為追蹤的範疇，過去網下購物行為能追蹤的數據點相當少，通常只能追蹤購物地點、進出店舖情形及購買類項。現有的消費者行為影像分析服務只能針對店內固定地方的影像，無法追蹤完整的顧客購物行為。要進一步了解消費者在店內行為或其他購物情境，過去依靠消費者自行提供來搜集，然而這種方法存在許多問題，除了消費者憑印象自述未必準確，也可能因為麻煩或涉及私隱而引起反感。在數據分析方面，願意提供購物資訊的消費者族群，也未必能代表性大部份消費者，要分析個別消費者提供的質化數據時，要統一數據結構也相當耗時。儘管如此，Amazon 今年 5 月還是推出 Alexa Shopping List Savings，以禮券回贈為誘因，讓消費者主動上傳固定格式的消費資訊，說明 Amazon 非常重視網下購物資料。這次新推出的 Store Analytics，進一步在消費者默許同意下，透過遍布整個店舖的鏡頭，統一收集更多數據點的購物行為。 

Amazon 推出的 Just Walk Out 及 Dash Cart 技術，分別透過商店內攝影機及購物車攝影機，追蹤消費者在實體店面中的行為，包括移動路徑、取放商品情形、考慮時間等，多了這些數據點就能得知許多過去無法取得的直接數據及推論數據，例如從取放商品行為，可以計算消費者和不同商品類型或品牌互動時間，或是從消費者路線觀察不同商品類型之間的關聯，推論消費者使用這些商品的慣例，甚至作為改良商品陳列位置或企業擴充產品線的參考。除了網下購物行為外，由於 Amazon 無人收銀技術要求消費者登入，因此還能夠結合消費者網上購物數據，分析出跨消費行為，例如消費者是否在實體店考慮過某商品，再從網上商店購入。Amazon 強調所有提供給企業的消費者數據都會去識別化，收集後以群體形式呈現。消費者可以主動選擇不被追蹤，仍可以使用無人收銀功能，目前這項服務只會售賣 Amazon 自家無人商店 Amazon Go 跟 Amazon Fresh 的消費者數據。儘管目前 Amazon 無人商店數量不到 100 家，但包括 2017 年被 Amazon 收購的 Whole Foods 鮮貨超市，已經有其他零售商店採用 Amazon 無人收銀技術，而且無人收銀技術也是目前熱門零售科技議題，顯示無人收銀市場還有不少增長空間。儘管目前應用店數不多，結合無人收銀與影像追蹤，全面掌握網下購物行為的做法，有機會成為新的零售科技發展重點。