根據 Statista Digital Market Outlook 數據,63.8% 的台灣線上消費者,每週會進行網路購物;34.7% 則是每週會透過網路,採購雜貨日用品。結果顯示,網路購物使用頻率激增,已經成為線上購物者的消費新日常。因此,消費者關注的焦點,也從過往較為理性的商品性價比,轉向更加為感性的消費及品牌體驗。趨勢轉變下,品牌業者能否精確掌握個別用戶需求,從個人化的角度,推薦對消費者來說的最佳商品,成為提升購買意願的關鍵因素。

Google 研究數據也顯示,比起一般的商品陳列,個人化商品及服務更能夠讓消費者產生共感,並增加 80% 的購買意願。說明品牌業者如果能夠從消費者的需求出發,提供精準且個人化的產品組合,可有效減少購物流程中的體驗斷點,成功達成銷售轉換。

因此,beBit TECH 運用領先業界的產品技術服務,搶先於旗下顧客數據平台 —— OmniSegment CDP 推出 「AI 商品推薦」功能,讓品牌業者運用成效型 AI 引擎,自動在網站各個版位上推薦最有可能切中顧客喜好的產品,強化商品瀏覽體驗、提升下單機會。不僅滿足漸趨精緻且個人化的消費訴求,也成功升級品牌價值,以下就讓我們詳細介紹本次的新功能吧!

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個人化商品推薦知易行難的兩大痛點

品牌電商在規劃「個人化商品推薦」時,大多會遇到以下兩項問題,導致成效大打折扣:

痛點 1:行銷資源投入與成效不成正比

對於品牌電商而言,個人化推薦必須藉由行銷人員投入大量的時間成本撈取資料、交叉比對不同商品的資料關聯性之後,才能產出特定族群的熱賣商品推薦,但由於行銷量能的限制及預測分析精準度的不足,導致多數品牌僅形式上提供「個人化服務」,實質上仍持續廣撒各種行銷推播訊息,不僅增加團隊的日常工作負擔,更沒辦法成功刺激終端消費者的購買慾望,進而影響行銷資源投入的實際效益。

痛點 2:無法依據用戶行為即時推薦

多數品牌無法在初期與用戶接觸時,立即依據用戶行為(如瀏覽商品、加入購物車商品、喜愛商品等)進行商品推薦,只好使用當月熱銷商品做為首頁推薦。然而在顧客體驗當道的零售戰場,每一次的溝通互動都影響著是否能成功轉換,如果品牌不能在有限的接觸點中提供更貼心、細膩的消費選擇,將會大幅降低顧客的購買意願,錯失潛在銷售機會。

綜合上面所述,礙於執行層面上仍有諸多難處,導致多數品牌的個人化行銷策略如同隔靴搔癢,無法確切執行與落實。

beBit TECH 本次推出的「AI 商品推薦」功能,是 OmniSegment CDP 內建高博 AI 的升級應用,目的是希望能協助品牌電商快速啟動個人化的商品推薦,讓成效型 AI 替我們分析顧客瀏覽行為,自動且即時推薦最合適的產品,吸引消費者購買下單,解決品牌與消費的雙向痛點。 而「AI 商品推薦」有哪些意想不到的功能及應用場景,就讓我們趕緊一探究竟吧!

成效型 AI,一鍵啟動個人化商品推薦

OmniSegment CDP 內建的高博 「AI 商品推薦」功能,能透過裝置 ID 追蹤並收集每一位用戶的網站瀏覽行為,並且根據行為事件及互動商品的不同行為軌跡,運用 BPR (Bayesian Personalized Ranking 貝氏個人化排序),換算成相似指標進行推薦,即時讓進站顧客,收到最合適的商品推薦,確保品牌與消費者互動無斷點

舉例來說,A 顧客在保健電商網站中瀏覽了維他命、魚油、女性保養產品,並且在魚油的頁面中停留了將近 5 分鐘的時間,可以得知他對於魚油非常有興趣,但卻遲遲沒有進一步的購買行為,身為一位面面俱到的行銷人員,該如何引導顧客成功下單購買呢?

這時候 AI 商品推薦就是我們的最佳助手!那麼,該如何建立以消費者為中心的「個人化購物旅程」?系統會從 A 顧客過往的瀏覽行為及互動商品數據,計算出 A 顧客最有可能消費的品項並進行商品推薦。除了比對顧客的行為數據外,也會透過商品與商品之間的關聯運算,進行相似商品的推薦。即使顧客首次進站,系統也能依據全站行為數據推薦熱銷商品,快速刺激並提升消費者的購買意願。

AI 商品推薦_示意圖

品牌可以透過哪些版位,進行 AI 商品推薦?

具體而言,有哪些版位,可以讓顧客感受到品牌時時都能推薦需要及喜愛的商品,與自己擁有超強默契?

版位 1:AI Pop up 彈跳視窗

根據 beBit TECH 顧客數據顯示,使用 AI Pop Up 彈跳視窗的銷售轉換率相較沒有使用的網站高出 327% 之多,顯示圍繞個人化需求的即時溝通,可以有效刺激消費者的購買慾望,大幅提升銷售轉換的成功率。而 OmniSegment CDP 的 AI Pop up 彈跳視窗包含哪些功能,又該如何幫助品牌掌握潛在銷售商機呢?

OmniSegment CDP 的「AI 商品推薦」功能,可同時支援電腦版與手機版的彈跳視窗(Pop up),並提供 3 項排版配置(左上、右下、置中),讓品牌依據網站設計,進行彈性調整。

其中電腦版的彈跳視窗,更可以在置中視窗呈現 4 項推薦商品。系統會依據顧客的網站瀏覽行為(瀏覽網址、停留時間)及各項商品標籤(買過衣服但沒買鞋子、活躍客...),即時觸發個人化商品推薦的彈跳視窗,並開放 A/B test 功能,讓品牌業者可以持續測試、優化體驗流程,打造更精準的商品推薦區塊。

舉例來說,品牌電商可以結合 NASLD 顧客活躍度模型與彈跳視窗中的 AI 商品推薦,刺激潛在顧客的首次購買,只要顧客瀏覽熱銷商品頁面達 5 秒,則立即觸發相關商品推薦的彈跳視窗,成功引導顧客下單購買!

AI 彈跳視窗_1

▲ AI Pop up(彈跳視窗)在電腦版網頁上的呈現

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▲ AI Pop up(彈跳視窗)在行動裝置網頁上的呈現

版位 2:AI 商品版位商品推薦

除了彈跳視窗外,另一殺手級應用 — AI 商品版位的使用場景更為廣泛,不論是網站首頁、商品頁面甚至是購物車頁面,都可以一鍵啟動 AI 商品推薦,隨時隨地滿足顧客的購買意圖。

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▲ 在首頁就能進行個人化商品推薦

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▲ 在商品內頁延伸推薦相關產品

AI 商品推薦_示意圖

▲ 在結帳頁推薦個人化產品,提升客單價

除了依據顧客消費行為進行最適商品推薦外,行銷人員還可以結合檔期活動內容,手動將推薦商品來源設定為季節性或活動檔期的強推商品(例如:父親節熱銷商品 Top 3),並設定相關活動連結,即時追蹤銷售業績,讓 AI 成為我們的得力助手。

根據 beBit TECH 顧客研究,有瀏覽 AI 商品版位的顧客除了提高 107% 的轉換率,平均客單價更提升 19%,顯示 AI 商品版位可以即時與顧客達成雙向互動、縮短購物流程,實現 1+1 > 2 的營運綜效,不僅提升行銷溝通的品質及效率,更幫助品牌一舉掌握潛在銷售商機!

結語

隨著個人化體驗成為新零售市場的致勝關鍵,品牌電商必須以人為核心出發,將貼心融入產品服務,才能與顧客建立雙向互動的會員關係,延長顧客終生價值。為此,beBit TECH 本次推出的  「AI 商品推薦」功能,能夠協助品牌依據顧客的購物行為與特定條件,一鍵啟動個人化的商品推薦服務,即時滿足顧客當下的消費需求,並有效提升品牌價值,奠定差異化的競爭優勢! 

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