Lowe’s AI 整合於家居改善零售

Lowe’s 正在整合 OpenAI 的 API，將其零售模式從單純銷售商品轉變為提供完整的專案導向指導。此策略利用生成式 AI，讓 1,700 家門市的顧客與店員皆能共享家居改善專業知識。

AI 驅動的客戶與員工工具

Lowe’s 開發了兩個主要的 AI 應用，提供步驟式的專案支援與根植於公司百年家居改善專業的產品推薦：

• Mylow：Lowe’s.com 上的虛擬顧問，充當「口袋裡的紅背心員工」，在專案中指導客戶並推薦所需材料。
• Mylow Companion：供店內員工使用的內部應用程式，提供即時的專案步驟、產品細節與庫存可用性，讓員工能更有信心地在任何部門協助客戶。

策略框架與基礎建設

Lowe’s 的 AI 方向基於三大核心領域的策略框架：客戶的購物方式、公司的銷售方式，以及組織的運作方式。此基礎建設由多項組織倡議支撐：

• AI 治理與社群：公司成立了 AI 治理委員會與 AI 實踐社群，以確保有目的的採用。
• AI 轉型辦公室：專責辦公室負責管理技術與業務之間的鴻溝，專注於變革管理與 AI 流利度。
• 長期投資：Lowe’s 近十年來已運用機器學習，先前透過 Lowe’s Innovation Labs 部署了超過 50 個機器學習模型，用於供應鏈、預測與定價。

組織 AI 流利度與培訓

為確保在龐大員工群體中的成功採用，Lowe’s 實施了結構化的學習方式：

• 高階主管培訓：與 OpenAI 合作，Lowe’s 為業務領導者提供量身訂製的 AI 工具策略應用培訓。
• 企業課程：AI 基礎已納入一般企業學習課程，讓員工掌握不斷演進的技術。
• 內部社群：公司培養跨功能的內部 AI 社群，鼓勵自然創新與 AI 在商業挑戰中的實務應用。

衡量 ROI 與未來個人化

Lowe’s 透過分階段的方法衡量 AI 的投資回報，從領先指標逐步走向廣泛的業務成果：

• 初始指標：早期成功透過使用指標追蹤，例如員工使用頻率與客戶對建議的回饋品質。
• 結果指標：成熟工具以增量銷售、購物籃大小、員工生產力與客戶滿意度來衡量。

展望未來，公司將專注於超個人化。這包括利用 AI 提供區域特定的建議——例如根據當地氣候建議正確的覆蓋材料類型——同時維護客戶隱私與透明度。