編按：AI代理正在加速改變零售業經營邏輯！從一次性交易，走向可預期回購。透過即時數據整合與自主決策能力，零售品牌得以精準判斷顧客當下需求，同步優化轉換率、毛利與長期關係經營。
對零售業而言，「把產品賣出去」與「讓顧客願意再回來」是兩條看似相近、實則不同的路。前者著眼於交易效率，後者則關乎長期關係建立。對多數零售行銷人來說，這個差異並不陌生，有些檔期業績衝得很快，卻很難轉化為回購；有些新品聲量不低，但「賣完就結束」，難以累積後續價值。不是策略不夠努力，而是每一次行銷決策，時常被迫在「挽救檔期業績」與「兼顧顧客回流」間做取捨。
日本經營哲學中常提到おもてなし（Omotenashi），意指在顧客尚未開口前，便能預先理解其需求。放到Agentic AI（代理型AI）時代，這樣的精神不只是服務態度，而是一種即時理解顧客的能力。當顧客走進賣場、開啟網站、點擊App、開始瀏覽商品的瞬間，品牌能否判斷他此行，是為了快速補齊日常所需，還是精心挑選一份年節禮品，將影響後續的互動是被接受，還是被忽略。
從Appier十多年協助全球零售與電商品牌推動數位行銷的經驗中，我們深刻體會到，這個細微差距往往決定品牌在顧客心中的位置。然而，在規模化營運下，要真正做到這樣的「理解」並不容易。多數零售業的問題並不在於缺少顧客，而是客源多、資料卻分散，當資料無法即時串聯，行銷就只能依賴大量促銷與折扣推播，無法準確回應顧客當下需求，更難以累積長期關係。
AI的出現，為這道難題帶來了新解，讓零售業得以在營運效率與顧客體驗之間，重新取得平衡，將行銷從「折扣刺激」，升級成「更懂你的推薦與誘因」。
從「給工具」到「給目標」！Agentic AI 重塑生產力
生成式 AI 工具快速普及，讓內容產製與執行成本大幅下降。然而，對零售品牌來說，關鍵從來不在於「多做一些內容」，而在於是否能把行銷目標，從曝光與點擊，重新拉回實際的營運成果：轉換、回購與客單價提升。
Agentic AI時代，即時理解顧客的能力，決定了品牌在顧客心中的位置。
傳統投放多半停留在「放大流量」，但零售業的挑戰，是如何在有限預算下，找到更可能購買的人、把流量接住、把一次性消費，變成可預期的回訪。這正是Agentic AI的價值所在：不只提供建議，而是能在授權範圍內「判斷、行動、修正」，如同24小時在線的行銷管家，讓行銷目標直接對齊實際轉換成果，並串聯推薦、促銷與客服等對話式互動，補齊顧客旅程中的關鍵節點，降低每一步流失。
對品牌而言，這是重新定義人力價值的機會。透過AI預判需求、推進行動，讓團隊得以將時間重新投入門市體驗與品牌經營，專注於那些只有人能傳遞的溫度。
新現實！顧客期待「被即時理解」，而非被動接收品牌訊息
根據麥肯錫研究顯示，AI搜尋已成為全球近半數消費者的入口。消費行為轉變，讓零售品牌面臨更嚴峻的挑戰：顧客不再耐心瀏覽資訊、等待說服，而是期待被即時理解。行銷與營運團隊在實務上面臨以下類似困境：
．折扣愈打愈重，但回購未見起色？問題可能不在定價。
．廣告點擊不低，但轉單率始終偏弱？問題可能不在投放。
．客服投入大量人力，但顧客仍然流失？問題可能不在服務態度。
卡住的關鍵，多半在於資料無法即時支持「當下的判斷」。
要能有效支持當下的判斷，關鍵在於資料的即時性，並解決數據延遲（Data Latency）問題。因此，以One Data為核心的架構，成為零售邁向Agentic AI時代的重要前提。當分散於各接觸點的資訊，能即時整合為AI可理解、可判斷的單一事實來源（Source of Truth），數據才能真正轉化為驅動行動的力量，行銷就能從被動等待，走向主動出擊。
新品上市旅程！One Data如何走進「顧客的心」
以零售和電商品牌常見的新品上市流程為例，可清楚看見One Data如何串聯Agentic AI架構，形成完整服務閉環，從「找對人」到「賣出去」，再到「讓顧客願意再回來」。
階段一》策略與洞察：從「人工撈取」到「自動分群＋預測回訪」
新品上市前的首要難題是「找對人」，過去行銷人員需跨部門調閱報表、人工篩選名單，耗時且難以驗證。在One Data架構下，AI Agent能自動整合會員資料、線上瀏覽與購買紀錄、門市來店行為與品類偏好，進行即時分群，例如，高頻補貨族、價格敏感型顧客、偏好嘗試新品者，或是一段時間未回購的沉睡會員，進一步透過預測模型，找出高價值／高回訪機率的受眾，讓原本耗時數週的過程，得以更高效地完成。這讓行銷決策不再只停留在「誰可能點進廣告」，而是更貼近零售經營的本質：把資源放在「更可能回來的人」身上，建立可預期的長期成長動能。
階段二》布局與執行：從「群發折扣」到「個人化推薦＋差異化誘因」
接著是「怎麼賣」。常見的作法是群發折扣快速拉升銷量，但折扣容易變成毛利壓力，也難以培養忠誠。在Agentic AI的運作模式下，行銷策略不再只是「一樣的優惠給所有人」，而是根據顧客狀態，動態調整推薦內容與誘因，例如：
．不再只推單一新品，而是依過往購買與瀏覽紀錄，推薦搭配商品或替代選項。
．依價格敏感度與回購潛力，提供不同誘因，像是免運、加價購、會員點數回饋，或是限時升級。
．投放最佳化，以實際轉換與回購機率為目標，讓預算集中在更有可能帶來長期價值的族群。
當行銷能同時兼顧「轉換率」與「毛利」，促銷才不再是救急，而是可控的成長槓桿。
階段三》互動與轉化：從「被動客服」到「金牌店長」
最後在於如何轉單，並「讓顧客願意再回來」。進化後的架構下，Agent更像是一位熟悉商品、理解顧客需求的金牌店長，能在顧客猶豫與比較的關鍵時刻，提供即時協助：商品諮詢、推薦、優惠說明、下單與售後服務，把原本「看一下就離開」的流量，留在品牌自己的轉化流程裡。
例如，當顧客詢問「有沒有更划算的組合」時，對話式AI不只回覆產品規格，而是能結合過往消費紀錄與當下行為，提供合適建議、搭配誘因，並引導完成購買。互動過程中產生的偏好與回饋，也會即時回寫到One Data，讓每一次接觸，都成為下一次更貼近需求的基礎，形成持續優化的體驗循環。
技術回歸初心！為數據注入「懂你」的溫度
在Agentic AI的時代，零售真正競爭的，從來不是誰的AI用得最多，而是誰能更早理解顧客的「當下」；Agentic AI的價值，在於幫品牌判斷何時該把行銷從「曝光」拉回「轉換∕回購∕關係經營」，如何把促銷從「群發折扣」升級成「個人化推薦與差異化誘因」，再用對話式AI把流量接住，把一次性消費變成回訪關係。
當品牌能在需求說出口前的微小瞬間，遞上恰到好處的理解，AI便不再只是冰冷的模型，而成為支撐長期關係的經營能力。這便是Agentic AI為零售業帶來的長期優勢：讓規模化經營之中，依然保留「被懂得」的溫度。
