Tapestry 運用 AWS 收集數千名門市員工的回饋

Tapestry 是跨國品牌集團，旗下包括 Stuart Weitzman、Kate Spade New York 與 Coach 等品牌。公司的全球員工人數超過 18,000 名，其中多數為直接面對客戶的前線門市員工。這些員工掌握著關於客戶偏好、產品表現及門市營運的珍貴洞察。 

然而，Tapestry 過去缺乏有效的機制來捕捉並運用這些龐大資訊。儘管總部團隊會定期拜訪門市，但這類拜訪僅能收集到零散的敘述性資訊，無法在整個零售體系中進行規模化彙整與分析。為拉近門市現場與總部決策者之間的距離，Tapestry 需要一套可擴充、可延伸的解決方案，將碎片化的洞察轉化為可執行的商業智慧。 

身為資料驅動型企業，Tapestry 認識到生成式 AI 在解決此問題上的潛力，並選擇 AWS 做為技術合作夥伴，推動全新解決方案的開發。「我們的許多核心資料系統都在 AWS 上運行。」Tapestry 全球資料工程負責人 Muhammad Chaudhry 表示，「AWS 提供的服務完全符合我們的需求，雙方存在良好的協同效應，且基礎架構早已就緒。過去只要我們採用 AWS 推動新專案，無一例外都能取得成功。」

Tapestry 的工程團隊運用近 20 項 AWS 服務，開發出一套生成式 AI 引擎，可用於為門市與總部辦公室打造多種應用程式。Amazon Bedrock 是一項全托管服務，提供來自頂尖 AI 企業的多種高效能基礎模型選擇，該服務做為核心基礎，託管支撐該引擎生成式 AI 能力的大型語言模型。截至 2024 年 10 月，該團隊已開發兩款應用程式：Tell Rexy 與 Ask Rexy。Tell Rexy 是一款回饋收集應用程式，方便門市員工可在工作期間分享觀察與經驗；Ask Rexy 是一款聊天機器人，供 Tapestry 總部分析師查詢並從收集的回饋資料中獲取洞察。

Tell Rexy 應用程式部署在平板電腦、銷售點系統等門市裝置上，員工可在值班期間隨時提供回饋。員工可透過語音口述觀察內容，系統會藉由全托管自動語音辨識服務 Amazon Transcribe 將語音轉換為文字。此外，應用程式還整合了神經機器翻譯服務 Amazon Translate，協助員工以母語或偏好語言提交回饋，這些回饋隨後會自動翻譯為英文，以進行集中處理。透過消除語言障礙，Tapestry 得以捕捉並運用全球員工的珍貴洞察。

「Tell Rexy 已在北美多數 Coach 門市上線運行。」Tapestry 全渠道創新與產品管理高級總監 Deepak Chandak 表示，「已有數千名員工使用這款應用程式，1 年內我們收集到近 30,000 份回饋。而透過聊天機器人功能，我們也賦能內部利害關係人輕鬆
獲取相關洞察。」

透過實施 Tell Rexy，Tapestry 提升了回應門市特定需求與管理庫存的能力。員工可透過應用程式反饋客戶需要的產品，協助企業決定不同門市的庫存配置。這種近即時的回饋循環，有助於讓庫存與當地客戶偏好保持一致，從而可能減少因庫存問題導致的銷售損失。

「如果我們無法為員工提供客戶需要的產品，他們就會錯失銷售機會。」Chandak 指出，「現在透過 Tell Rexy，員工能直接告訴我們需要哪些商品，我們也得以對商品規劃流程進行系統性調整。」

這種改進的溝通機制不僅有助於解決即時問題，還能讓前線員工感受到自身的價值與歸屬感。因此，Tapestry 能創造更具參與感的工作環境，最終改善客戶獲得的服務品質。 

「這項專案的優勢在於，我們已將其模板化並轉化為一項服務，如今這項基礎能力可輕鬆用於為價值鏈中任何業務部門建立個人化知識庫。」Tapestry 全球資料與分析技術負責人 Fabio Luzzi 表示，「這種模式讓我們得以在整個企業內快速擴展 AI 驅動的洞察能力，為各團隊提供量身定制的可執行智慧。」

Tell Rexy 與 Ask Rexy 協助 Tapestry 拉近了門市知識與總部決策之間的距離，最終推動員工生產力提升與客戶體驗改善。「透過 AWS，我們獲得的洞察能幫助團隊更順利地達成目標。」Chandak 表示。

隨著生成式 AI 引擎的上線，這家零售商已準備好在現有基礎上進一步拓展。公司的紐約 Kate Spade 門市將於下一批次實施這些應用程式。Tapestry 計畫在企業內全面推廣生成式 AI 引擎的應用，目前已有其他業務部門針對自身使用案例開發內部應用程式。這套可延伸的引擎將 Tapestry 開發全新 AI 驅動應用程式的速度提升了 10 倍，且企業預期未來將實現更多創新與效率提升。