Agentic AI 重塑零售顧客體驗：從動線模擬到智慧購物車
Agentic AI 重塑零售顧客體驗：從動線模擬到智慧購物車
InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜AI 正在重塑零售顧客體驗版圖：從預測需求到智慧購物車，實體通路數位化全面進場
當 AI 再次進化，零售業的顧客體驗也正發生根本性改變。從商品推薦演算法的微調，到能主動行動、預測行為的「代理式 AI（Agentic AI）」，這場由人工智慧驅動的顧客體驗革命，已不再只屬於電商，更深入滲透進實體零售、物流配送、商品規劃與門市動線設計。
AI Business 日前整理出全球多家零售企業導入 AI 的最新趨勢與實例，揭示下一波零售競爭不再只是價格或服務，而是由「智慧體驗主導權」所決定。
01｜現在的顧客體驗，AI 能改變什麼？
想像你走進一家超市，不需要排隊、不需要找人問商品、不需要掃條碼，拿了就走、走了就付，整個過程幾乎無痛。這不只是 Amazon Go 的專利，也不再是「未來式」。
現在，包括美國零售大廠 Lowe's、超市連鎖 Wegmans、服飾品牌 Old Navy 等，都已經導入了不同形式的 AI 顧客體驗工具。這些工具不只是「更懂你」，更是「會幫你先做決定」。從預測你可能想買什麼，到優化整間門市怎麼擺設，再到怎麼自動結帳、補貨，AI 已經變成零售店裡的新店長。
這背後有個關鍵概念叫做「Agentic AI」（代理式 AI）。簡單講，它不像傳統 AI 只是等你問，它會主動找事做。這篇報導與解讀，我們就從這個概念開始，一步步帶你看懂：這波 AI 革命會怎麼顛覆顧客體驗？台灣的零售業能怎麼跟上？我們又可以從中學到什麼？
02｜什麼是 Agentic AI？它和傳統 AI 有什麼不一樣？
你可能聽過 AI 幫你推薦商品、預測庫存，這些功能已經行之有年。但「Agentic AI」的不同在於，它不只是工具，而是一個「能主動幫你決策與行動的助理」。具備代理能力的 AI 會：
自主定義任務目標（例如提升轉換率、減少缺貨）
連接多個資料來源（客戶行為、天氣、庫存、物流）
自主選擇策略與操作（調整推薦商品、修改店面陳列）
持續學習與自我優化
簡單說，它不只「知道顧客喜歡什麼」，而是能幫你「重新規劃整個購物場景」，讓顧客更容易買、買得更快、買得更好。
03｜Lowe's 用「數位孿生」重設整間門市
美國的居家裝修零售巨頭 Lowe's，在數位轉型這條路上，走得很前面。他們與 Nvidia 合作，用 Omniverse 建立出「實體門市的虛擬分身」，這就叫做「數位孿生」（Digital Twin）。
這個虛擬空間不只是用來畫圖，而是實際可以模擬「人流怎麼走、哪區會塞車、哪個商品擺哪裡最容易被買」。也就是說，他們可以用虛擬世界，先做一次門市動線與陳列的 A/B Test，選出最有效的版本，再直接應用到實體門市。
對零售業來說，這是一大突破。因為以往調整門市動線，不僅需要現場施工、人力調配，還可能影響營收。現在，AI 可以用模擬結果預測影響，大幅降低風險。
04｜Wegmans 推出 AI 智慧購物車
另一個亮點是美國超市 Wegmans 與 Instacart 合作推出的「Caper Cart」，這是一種內建 AI 模組的智慧購物車。
你一邊逛超市，一邊將商品放進購物車，AI 就會自動辨識你拿的是什麼、計算價格，購物車上還會即時顯示目前總金額。結帳？不用排隊，走出門就完成付款。
這樣的設計不只方便，也讓整個購物過程更流暢、更精準、更即時。更重要的是，它也收集了寶貴的顧客行為資料：誰在哪個時間拿了什麼、買了什麼又放回去了——這些資訊全都成為 AI 下次判斷的依據。
05｜Old Navy 將 AI 帶進供應鏈前端
服飾品牌 Old Navy 也在打造一個叫做「RADAR」的 AI 系統，它不只是用來分析消費者偏好，而是直接連動到整個供應鏈與商品配置。
比方說，如果某區的氣溫變冷、加上前週某款毛衣熱賣，RADAR 會自動建議加派庫存、改變店內廣告素材，甚至重新安排新品的出貨節奏。這不只是反應，而是預判。
Old Navy 也嘗試把 AI 用於「商品設計」環節，例如分析哪些材質與版型在特定區域賣得好，回饋給設計團隊做下一季新品規劃。
06｜AI 的應用範圍正快速擴張
根據 AI Business 報導，現在有超過 80% 的零售企業正積極導入 AI 應用，尤其集中在下列幾個面向：
顧客分群與預測
即時商品推薦
庫存與物流最佳化
門市設計與動線模擬
員工排班與營運管理
App 推播與動態折扣調整
這些功能過去往往屬於不同系統、由不同團隊管理，但 Agentic AI 的出現，讓這些資料能在同一個邏輯下「自動協調」，讓決策變得一致、有彈性、且能即時執行。
07｜台灣零售業者可以怎麼做
看到這邊，你可能會問：「這些國際案例那麼厲害，但跟我們台灣有什麼關係？」其實很多部分都可以借鏡：
台灣有大量連鎖便利商店、量販與超市，這些場域非常適合導入「Caper Cart」這類的智慧購物車系統。
類似「數位孿生」的模擬平台，不需要用到 Nvidia Omniverse，也可以用 Unity、Blender 或台灣本地建模工具，做出自己的門市模擬系統。
老牌零售企業（像是大潤發、全聯、寶雅）其實都有自己的 CRM 系統，若能接入更先進的行為預測 AI，就能建立具備「代理能力」的顧客體驗模型。
對中小型零售商來說，雖然不容易打造全自動系統，但可考慮用開源工具（如 AutoGPT、LangChain）串接 Chatbot、RPA 或電商平台，打造半自動的智慧推播與庫存管理工具。
08｜除了技術，還要注意的三個挑戰
這波 AI 革命，當然也不是沒有風險。三個值得特別注意的點：
顧客隱私界線模糊
當系統知道你買過什麼、看過什麼、甚至手拿又放回什麼——這些資料該怎麼使用？怎麼儲存？是否符合法規（尤其是 GDPR、個資法）？演算法偏見與錯誤預測
如果 AI 基於過往偏好的模式做預測，是否會陷入「只推薦你過去買過的東西」的循環，忽略消費者會改變？人機界面設計與顧客信任
消費者如果感覺「我不是自己選的，是 AI 幫我決定的」，可能反而失去信任。透明度與可控制性仍是設計關鍵。
09｜三個行動建議
如果你是開發者、企業經營者或創業者，這波趨勢其實帶來很多可立即實作的切入點：
工具學習面：
可以研究 LangChain、AutoGPT 如何打造具目標驅動力的 AI agent
開源的門市模擬工具如 Unreal Engine + Blueprint 或 Unity + ML-Agents 都可入門
應用創業面：
對做零售科技新創的團隊，可鎖定「AI for 營運流程優化」、「智慧結帳模組」這類微型模組作切入
提供 SaaS 服務給實體店家（例如「智慧陳列模擬平台」或「進貨預測系統」）
組織創新面：
如果你在傳產或大型零售公司任職，這類 AI agent 模型可以協助你提案：如何用 AI 整合營運、客服、商品規劃的工作流程。
10｜這波 AI CX 革命，不是看熱鬧，是參與者的機會
儘管本報導所述案例多來自美國零售巨頭，但其所展現的 AI 應用模式，對台灣零售與商業服務業具有高度參考價值。面對勞動力短缺與消費者期望提升，透過引進「主動代理型 AI」、打造「智慧門市體驗」，不僅能優化營運，更可創造差異化的顧客關係。
如果說 ChatGPT 改變了知識工作的「輸入與輸出」流程，那麼 Agentic AI 正在改變「實體互動」的全流程。而顧客體驗，正是最容易看見 AI 成效的第一現場。
這場變革，不是遙不可及的大型企業專利。對台灣的實體商家、數位平台、B2B 解決方案提供者來說，反而是一場重新定義自己角色與價值的機會。台灣實體通路若能率先導入如門市數位孿生、智慧購物車、全通路 AI 決策支援等創新模式，將有機會在區域市場中建立新標準，改變顧客對「零售」的期待。
參考資料：
https://aibusiness.com/agentic-ai/how-ai-is-shaping-the-future-of-retail-customer-experience
https://www.businessinsider.com/lowes-ai-retail-store-layout-product-trends-customer-experience-2025-7
https://www.wsj.com/articles/walmart-is-preparing-to-welcome-its-next-customer-the-ai-shopping-agent-6659ef18
https://nypost.com/2025/07/14/lifestyle/wegmans-testing-ai-powered-caper-carts-for-grocery-shopping/
https://www.the-sun.com/money/13885240/old-navy-new-ai-tech-radar-consumer-experience/
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-future-of-customer-experience-embracing-agentic-ai
https://www.polestarllp.com/blog/agentic-ai-in-retail
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