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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！
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。
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 Pop up（彈跳視窗）在電腦版網頁上的呈現
▲ 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。
▲ 在首頁就能進行個人化商品推薦
▲ 在商品內頁延伸推薦相關產品
▲ 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！
beBit TECH
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