（本文經咖啡鄉授權轉載節錄，原文請點此）
近期 ChatGPT、Midjourney 等可應用在工作上的 AI 生成工具如春筍般不斷出現，也快速引起討論及研發熱潮。人們發現原來 AI 不再艱澀難懂、且在日常生活中隨處可應用，但也讓部分的人擔心自己會被取代。然而，只要學會善用這些 AI 生成工具，便是有如神助，既能加速工作效率，也能增加職場競爭力。
AI 生成技術賦能 打造電商虛擬店長
經營電商經常遇到轉換率提升的問題，然而要提升轉換率，就得先提升「顧客體驗」。不同於實體店面可以聘請銷售人員導覽或提供問答，線上網站若是網站介面、站內搜尋功能不夠簡單易用，讓消費者從眼花撩亂的商品分類中尋找需要的商品，或是結帳流程太過複雜冗長，各環節都是會大大降低購買意願的。再加上現在電商平台競爭激烈，消費者很容易被其他商家吸引，而遺忘或放棄購買、也比較沒有任何顧客忠誠度。
如上述，中大型電子商務網站/平台中因為會有非常多的商品，光靠一些原本分類，或是站內搜尋功能，通常很難幫助到訪客尋找商品，更別說現在有很多購物網站的站內搜尋結果，因為都是用字詞比對，實在難滿足訪客期待或出現很奇怪的結果。
↳如在某知名藥妝平台搜尋「保健食品」卻出現奇怪的結果
為了改善上述電商營運困境，我們希望電子商務網站也能像實體店面中，聘請一位很有經驗的王牌銷售人員，可以在訪客進站後不論到哪一個頁面、或是準備在網站使用站內搜尋時，都能自動 AI 生成訪客可能需要的推薦、導覽，好像是一位搭載在電商中可以一天 24 小時、一年 365 天不停運作的「AI 虛擬店長」。
打造虛擬店長 從 AI 自動生成「消費者購物意圖」標籤開始
一個很會銷售、推廣且深得人心的實體店面店長，通常對自家商品是如數家珍，且非常清楚每個商品的特色與賣點，所以只要有消費者走進店面，就可以從提問內容、甚至拿過拿些相似商品，快速推薦最合適的商品。但電子商務購物網站只是一個購物的程式介面，故為了讓這個程式介面 AI 生成技術賦能，需要先快速自動為全站商品 AI 生成出消費者「購物意圖」標籤如下圖：
awoo PDP(awoo Product Discovery Platform) 透過自然語言處理(Natural Language Processing, NLP) 加上 AI 技術以及用戶過去歷史搜尋關鍵字詞庫，可以從商品有限的標題、描述中，運算出消費者可能對這商品感興趣的「購物意圖」標籤。且因為快速將全站所有商品用一樣的邏輯產生出消費者「購物意圖」標籤，就可以知道每一件商品之間的關聯性。
除了關聯性外，還可以把被賦予相同 AI 商品標籤的商品，自動放在同一個網頁中，如此一來可以快速打造出一個如實體店面般的主題情境購物體驗，也就是某一個消費者「購物意圖」分類。且更重要的是，只要商品越多就能快速自動生成出越多這樣擁有相同主題情境的分類頁。
生成 AI 商品標籤後，如何招喚出虛擬店長？
當我們透過上述技術 AI 生成出商品標籤後，就可以運用 All-in-One 的人工智慧行銷平台—— awoo AMP(awoo AI Marketing Platform)，根據訪客抵達網站的每一個頁面，或做的任何動作，開始自動產生出訪客需要的推薦。如首先我們訪客抵達購物網站的首頁時，因為該訪客還沒有做出任何的點擊與動作，就可以透過訪客過去行為數據，自動產出全站最熱門的商品與消費者「購物意圖」分類標籤。
或是當訪客點擊了某分類，表示訪客對該分類有興趣，我們就可以從該分類所有商品中，自動算出該分類最受歡迎/熱門的消費者「購物意圖」標籤。
這時若訪客點擊了某一個標籤，就會連結至被貼有該標籤的商品分類集合頁，也就是上一段所提的「主題購物情境」。如下圖，假設訪客點擊了 ”美白洗面乳” ，那就一定是對美白洗面乳有需求。這時除了可以自動組合出被貼了 “美白洗面乳” 標籤的商品集合頁，還可以自動運算出其他相關的「購物意圖」標籤(點擊後就會進入另一個主題分類頁)。
緊接著當訪客點擊了某商品，可能就會把該商品放進購物車，或該商品不完全符合期待，訪客就會往下滑。這時訪客就會看到我們 AI 生成出的消費者「購物意圖」標籤以及與該商品相關消費者「購物意圖」標籤的相關商品，如下圖：
或者，若上述推薦都沒有滿足訪客，訪客可能會透過站內搜尋框搜尋。這時因為我們已經事先透過 AI 生成產出了消費者「購物意圖」標籤，所以訪客只要輸入文字，就會自動生成出對應訪客輸入文字的消費者「購物意圖」標籤推薦，這時只要消費者點選某一個關鍵字，就會出現被貼有該標籤的商品集合頁面。
再來如同上述提及，試著模擬實體店面的店長，默默觀察消費者會對哪些商品感興趣、進而給出對應推薦的情境，我們可以在消費者瀏覽超過兩個頁面後，自動根據之前瀏覽頁面中的消費者「購物意圖」標籤，推薦消費者可能感興趣的相關商品。
↳如假設訪客曾看了馬克杯、維尼熊就推薦維尼熊馬克杯
最後，我們希望連消費者把商品放進購物車後，都能提供消費者感興趣的商品推薦，還可以在按下結帳前的購物車結帳頁面，產生消費者可能感興趣、甚至加購的商品。
綜合上述，為了打造出模擬實體店長推銷、導購的情境，我們也試著在訪客瀏覽歷程的每一頁都能有適切的推薦、導購機制。而目前使用這套AI生成虛擬店長技術的電商業者，購物網站平均成效成長如下：
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