電信市場競爭激烈,對電信商而言,除了積極爭取新用戶之外,如何維持既有用戶黏著度,避免合約到期後用戶流失,是電信商面臨的一大挑戰。

遠傳電信為提升用戶黏著度,去年和美國Landing AI創辦人吳恩達展開合作,共同打造AI服務推薦引擎,今天(1/18)該公司正式發表電信用戶會員服務「遠傳心生活」App,除了結合客服、遠傳幣會員回饋機制及20多家品牌業者的商品換購外,會員服務內所推薦的friday購物商品、friday影音、音樂等娛樂內容資訊,正是採用吳恩達團隊開發的AI推薦引擎。

儘管在今天活動上,吳恩達人在國外無法出席,但仍以一段預錄影片致詞,他在影片中表示,和遠傳電信的合作包括購物、影片、音樂等服務推薦,以及核心電信服務。

在此之前,吳恩達的Landing AI多聚焦於企業AI數位轉型發展,以及製造業的影像AI辨識應用上,這是該團隊首次在臺灣和本地的電信商合作打造AI推薦引擎。

遠傳電信總經理井琪在會後受訪時透露,雙方原本去年將發表合作關係,可惜去年因疫情未能舉行,她以Extended Chief AI Officer形容和吳恩達合作關係,期待雙方未來擴大合作範疇、規模。目前除了friday購物、影片及音樂的服務推薦之外,雙方的合作也會擴大到電信服務。

先解決內部資料整合問題

遠傳與吳恩達團隊的合作,志在透過AI針對用戶提供個人化的推薦服務,提高用戶的黏著度。

井琪表示,過去電信服務只有在換約時,會和用戶溝通新的資費合約,除了資費外,也應該和用戶生活有更緊密的連結,以提高用戶黏著度,她以用戶調查為例,用戶對電信商評價好壞,關鍵在於懂不懂用戶,然而,過去遠傳電信底下眾多事業單位,各自提供服務給消費者,缺乏從完整角度瞭解用戶的需求。

為此,井琪自2019接任遠傳電信總經理之後,帶領內部轉型團隊,先瞭解內部有哪些痛點,他們發現跨單位、不同服務系統的數據因格式相異,不容易匯整分析,因此先在內部開發一個數據平臺,類似於數據中臺的概念,透過API介接不同事業單位個別系統的數據,奠定該公司推動大數據分析、人工智慧的基礎。

他們一方面打通不同服務系統的資料庫,建立單一的數據整合平臺,另方面則針對不同系統中客戶所留下的身分資料建立關聯性,例如同一位用戶在購物、影音服務分別留下不同的身分資料,經過比對判斷為同一位用戶,他們也靠AI判斷兩筆身分資料為同一人的機率有多高。對用戶在不同服務系統的樣貌有更深一層的瞭解。

確立與吳恩達AI團隊合作

至於最初如何和吳恩達合作?井琪以因緣來形容,原來井琪剛開始並不認識吳恩達是誰,而有次吳恩達來臺時,邀請他順道拜訪遠傳,井琪剛開始因為Landing AI新創公司的關係,誤以為吳恩達的拜訪目的在募資,而後從對談中瞭解到,Landing AI公司命名的原因是因為吳恩達不相信AI只能應用在網路公司,AI也能落地在傳統產業,當時吳恩達到臺灣是希望找到本地的傳統產業一起合作,示範傳統產業也能從AI應用中獲得效益。

後來井琪從部屬得知要和吳恩達見面的緊張反應,加上上網搜尋才知道吳恩達過去在Google Brain團隊為聯合創辦人,並曾在百度擔任首席科學家的專業背景。吳恩達尋找傳統產業合作夥伴,和井琪上任後將大數據、人工智慧定位為公司轉型策略之一,兩者不謀而合,後來井琪趁著2019年底赴美休假期間,順道拜訪Landing AI,再次和吳恩達商談,才確立雙方的合作關係。

在會員服務中以AI推薦取代人工處理

2020年初,雙方先利用Friday購物開發AI商品推薦引擎,井琪指出,原先交由產品經理以人工的方式設定,無法針對個人去推薦商品,一天約只能推薦25個商品,現在使用AI推薦引擎,除了可針對個人喜好去推薦,每天推薦的商品更多,點擊率也有提升,這些都是人工的方式無法比擬的。以AI推薦引擎的導購高於預期,在AB測試下約提升50%。

吳恩達的AI團隊負責打造AI推薦引擎的整個技術架構,遠傳強調與外部AI團隊的合作,並非將資料交由國外團隊協助分析,而是國外團隊提供推薦模型,遠傳套用經過代碼去識別化的資料,雙方再根據結果去調整。 當一位用戶進入購物,要如何從50萬件商品去進行推薦?若是新的用戶,系統會先推薦熱銷的商品,而若是過去曾在別的通路購買過產品服務的用戶,就會根據第二個模型向用戶推薦商品。不同的用戶使用不同的模型,產生個人化的推薦商品。吳恩達AI團隊和遠傳電信,根據不斷的測試,從點擊率等成效去優化調整。

目前已在遠傳心生活會員服務App中,利用推薦引擎,向會員推薦適合的friday購物商品,以及影音、音樂內容。遠傳未來會將這套推薦引擎擴大至旗下個別的friday電商購物平臺,friday影音、friday音樂等服務平臺。


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