銀色行銷：銀髮商機精準行銷
您有世代交替間的代溝壓力嗎？跨世代間的溝通模式，常是彼此最大的挑戰；這種挑戰表現在企業上，則是永遠想要早一點了解消費者需求，特別是了解銀髮族的需求，透過精準「銀色行銷」可以為銀髮族目標顧客找到最佳行銷模式。
專業的銷售業務員，常常仰賴多年累積的消費者心理學，上下打量偷瞄一下眼前的消費者行為，隨著瞄的次數多了，便會在相處過程中漸漸形成面對顧客的教戰守則；當菜鳥入行時，老鳥總是可以很驕傲地憑藉「過去經驗」，領導菜鳥以最短的時間進入狀況；然而，老鳥的「這些」經驗真的足夠讓他們做出正確決策嗎？
人工智慧拉近了菜鳥到老鳥的距離，過去，老鳥賴以為生的「經驗值」，菜鳥若有「大數據」的加持，便可以迅速拉近與老鳥之間的差距，相對的，也拉近直銷企業與顧客之間的距離，提早在消費者開口之前，便提供消費者解決方案，永遠搶先一步了解消費者心理。
高齡社會帶來銀色商機
根據聯合國對老年人的定義，年齡超過65歲者，稱之為老年人（亦即銀髮族），65歲以上的老年人口佔全國人口比例達7%，稱之為高齡化社會，而65歲以上的老年人口佔全國人口比例達14%，稱之為高齡社會；台灣在今年年即將達到高齡社會的結構，此一社會結構的變化，考驗更多的行銷模式。
其實銀髮族並非「老、弱、殘」的刻板印象，縱使身分證的年齡無法擺脫「老」的狹義定義，但廣義的「老」應該是「心老」，心態上認定自己老了，因此會跟著表現出「老」的行為，明明只是剛榮登65歲老年人退休的門檻，卻因生活型態驟變難以適應，而表現出像是70歲、80歲才會有的龍鍾老態。
銀髮族退休後才是真正多姿多采的生活起跑線，尤其「健康銀髮族」，便成為銀色行銷的主角。其實他們退休前為了家庭、生活，有了許多「不得不」的決定，而身為銀髮族的子女此時卻是多重身分與壓力的挑戰期，工作上正當職涯發展巔峰期，家庭上則是面臨滿巢期，正所謂「上有高堂，下有妻小」，既要擔任好「爸媽的好孩子」、「美嬌娘的好老公」、「兒女們的孩子王」，另外還有職場上的多元角色等著挑戰，「長官的下屬」、「下屬的長官」、「客戶的供應商」、「供應商的客戶」，如此多重的角色，總是在「收到任務後」才開始學習扮演好每個角色，反倒是要在短時間內，了解每個角色之間的特性與差異成為最大的挑戰。
透過銀髮族的大數據，在即將退休之際，許多人便開始規劃退休生活，畢竟職涯時間並非一、兩天，早已「習慣」既有生活模式，許多銀髮族退休後忽然從忙忙碌碌的高壓生活到悠悠閒閒的樂活生活，從過去在職場呼風喚雨，爾今卻賦閒在家，一時難以適應。
面對人生的最後一堂課，應該可以活得更精采、更有活力。其實銀髮族退休後，首當其衝的是面對時間的考驗，更應積極把握美好時光，正所謂「有錢很好，有閒更好」，銀髮族「剛退休」時乃銀髮生活黃金期，手邊正好有筆為數不小的「退休金」，但東方人勤儉持家的傳統美德，總認為應該留給子孫，習慣了「捨不得」消費的生活習慣，也就不想、更不敢去多元思考退休生活；因此，如何為銀髮族規劃退休生活成為當務之急。
人工智慧來得正是時候
正當全球人口結構出現變化之時，台灣也無法置身事外，反而更顯驟變，或許當我們還來不及思考高齡社會的因應之道時，不妨借重「人工智慧」漸趨成熟的技術，為「銀色行銷」奠定基礎。
大數據的概念指數總是來得又急、又快、又多，如何在短時間內消化完畢，是當前人工智慧成功與否的前提。現在許多商場開始導入「人流分析」，當消費者進入商場時，企業便想要了解消費者的性別、年齡、服裝、配件等個人背景特性，當然還包括消費者軌跡、商場各樓層間消費者增減現況，進而更想知道消費者提袋率。
如此從開張到打烊，出入商場的消費者隨著時間的動態變化，該如何掌握即時現況更顯重要，但此龐大的圖像分析延伸出新興科技GPU（Graphics Processing Unit）圖像處理器的重要性，它有別於過去CPU（Computer Processing Unit）運算處理器，GPU可以比CPU快上10至100倍的差異，特別是對人工智慧所需執行的深度學習（Deep Learning）更顯需要。
當人工智慧導入商場人流分析時，商場決策支援系統便想要進一步透過GPU的快速分析，了解商場的「即時」消費者特性分析，此時此刻商場中男性與女性的人數、比例，分佈在每個樓層、每個區域的實際人數情況，進而標註消費者的年齡分佈區間，輔以消費者服裝、配件為背景，搭配消費者商場軌跡可以迅速診斷消費者偏好，藉由動態行銷方式在消費者即將進入的購物區域，主動提早準備滿足消費者需求的因應方案。
別煩惱這一切如何啟動，因為現在的人工智慧，充分發揮「深度學習」的功力，只要有個蛛絲馬跡，人工智慧便會開始「診斷消費者」，同時不斷地修正新發現的結果。
精準預測為目標
人工智慧在大數據的環抱下，有了判斷的基礎，銀髮族的溝通管道相對單純，但要滿足銀髮族的需求其實並不簡單；歸究其因不難發現，依據馬斯洛需求層級理論（Maslow's Hierarchy of Needs）：生理需求、安全需求、愛與歸屬需求、自尊需求、自我實現需求，銀髮族退休後的生活對於「愛與歸屬需求」、「自尊需求」、「自我實現需求」更顯迫切。
銀髮族在商場中的行為更需要服務細緻化，例如：洗手間無障礙設施、防滑設施、降低洗手台高度、冰溫熱飲水機等，這些對銀髮族的友善環境成為必要條件，倘若商場可以提早規劃完成硬體設施，將可充分滿足銀髮族消費背景特性，透過GPU的人流分析，進一步觀測消費者臉部表情變化，藉以瞭解商場硬體設施規劃的滿意度，早一步發現銀髮族對商場空間規劃的需求。
銀髮族行為表現更可以從「同行者」觀點略知一二，一般而言，華人世界的家人陪伴是銀髮族「愛與歸屬需求」的重要支持，因而銀髮族的同行者往往是由家人擔任，滿足銀髮族之前，或許更可以透過感動同行者的需求開始，透過GPU的人流分析，進一步發現銀髮族與同行者的互動模式。
倘若牽手扶持同行，可延伸為親密型互動，在進入此一櫃位前曾經造訪過哪些櫃位，購買過哪些商品，甚至比對過去「曾經」在此所有的消費記錄，一旦數據累積完成，透視消費者偏好，進而了解消費者採購數量偏好、顏色偏好、包裝偏好、材質偏好、品質要求、價格區間帶，再透過人工智慧模式彙整，形成解決方案，傳遞給第一線接待人員（喔～或許是接待機器人）。
在消費者進入這個櫃位迎賓的第一時間，可以給予接待人員迎面而來的消費者行為正確分析，更甚者包括同行者的特性分析，重視親密型互動同行者的觀點，使銀色行銷在第一時間得以將彼此關係模式拿捏得當，在銀髮族的需求形成之前，服務早已準備完成。
再者，可以給予管理階層決策參考，輔以消費者偏好特性，正確採購進貨商品之數量、包裝方式、顏色特性、推廣方式、定價模式，不僅僅滿足銀髮族需求，同時藉由歷史消費記錄，導入人工智慧的商場便會不斷學習銀髮族消費者行為模式，亦關注同行者與銀髮族之間互動方式的程度，「早一步」在銀髮族需求產生前，準備好超越銀髮族市場的期望，開展銀髮商機。