McKinsey 指出，在 Amazon 等領先電商中，AI 推薦引擎可貢獻約 35 % 營收；Gartner 進一步預測，至 2025 年約 85 % 的客戶互動將無需人工，而 AI 將成為關鍵驅動力。其中「商品推薦」將是主要應用場景重點之一。

隨著 Agentic AI（具主動理解與決策能力的 AI 架構）快速普及，越來越多品牌將 AI 導入數據應用流程，其中「個人化商品推薦」成為電商與零售產業最重要的落地場景之一。近年來搜尋行為的變化讓消費者比以往更熟悉 AI 生成內容，AI 人工智慧不再是一種趨勢，而是日常人人都會應用的工具，品牌需要學習掌握應用，才能與客戶建立起更緊密的連結。

📚 目錄

• 什麼是個人化 AI 商品推薦？

• 個人化推薦知易行難的 3 大痛點

• 個人化推薦的 3 大應用場景

• 產業應用聚焦：零售業及通路電商案例
• 傳統 vs AI 工具流程比較
• 成效型 AI 商品推薦的 3 大關鍵優勢

當我們回到消費者的線上需求本質

• 消費者的心聲
  -「要是能立刻找到想買的商品就好了！」

• 零售／電商品牌的擔憂
  -「商品品項這麼多，為何許多目標顧客進站後卻很快跳出？」

beBit TECH《產業白皮書》數據進一步證實個人化的重要性：

• 75% 消費者證實：若品牌有做個人化行銷，會產生正面印象。
• 86% 消費者表示：個人化溝通會直接影響他們的消費決策。

首先，什麼是個人化 AI 商品推薦？

個人化商品推薦（Personalized Product Recommendation）是透過分析消費者的瀏覽、購買紀錄、行為數據與偏好，再搭配 beBit AI 模型自動預測其可能感興趣的商品。這類推薦常見於：

• 官網首頁的「為你推薦」區塊

• 商品頁的「猜你喜歡」模組

• 購物車頁的加購建議

• LINE 官方訊息的商品推薦APP 推播

• Pop-up 彈窗

• EDM 商品推薦

• APP 推播

簡而言之，會以「用戶行為事件 × 已互動商品」為基礎，智能計算出相似且最具購買意願的商品，並將這些推薦結果自動嵌入到個人化的 Email、網站彈窗（pop-up）、或是結帳頁面／商品頁／首頁，幫助品牌在每個接觸點精準溝通。

根據 beBit TECH 內部統計，導入此 AI 商品推薦後，電商品牌的轉換率最高可提升 107%，同時有效降低顧客流失。這也印證了 Salesforce 報告指出：73% 的消費者只有在被視為獨立個體、以真正的個人化方式對待時，才會感受到被理解，並由此大幅提升對品牌的信任。

個人化推薦知易行難的 3 大痛點

我們發現當品牌在操作商品推薦時常面臨以下挑戰：

1. 商品數量繁多：電商商品頁多達上百頁，缺乏精準導引讓使用者容易迷失。
2. 商品特性複雜：需為每個商品建立細緻標籤與內容（如功效、成分、適用人群）。
3. 產業知識門檻高：推薦結果需結合產業 know-how 才能準確，如保健、美妝等需顧及成分差異與使用者狀況。

此外，不同消費者的需求變化速度越來越快，若品牌無法做到即時動態調整推薦邏輯，將很難滿足消費者期望，進而影響整體轉換率。

個人化推薦的 3 大應用場景

AI 個人化推薦的威力，透過 AI 智慧全渠道發送，beBit CDP 能夠智能判斷消費者偏好的接收方式。

無論是 LINE、Email 還是簡訊，都能精準匹配消費者的需求。以下將介紹幾種典型觸發點下的商品推薦應用，包括網站內不同頁面的推薦模組、以及站外行銷渠道（ EDM 和推播）的個人化推薦，並輔以案例與數據說明其效果。

1. 站上官網內嵌推薦

• 應用位置：首頁新品推薦、商品詳細頁加購、購物車結帳頁加購滿額提醒

• 實例：日本服飾品牌 Honeys，他們善用「AI 智慧發送」功能，自動依據顧客偏好的開信時間與頻道推送訊息。

2. 站上官網彈跳視窗推薦（ WEB POP UP )

• 應用方式：停留超過 X 秒以及可指定於特定條件觸發、滑鼠移動離站區域時觸發推薦彈窗

• 實例：茶籽堂一站式整合線上、線下會員資料與訂單數據，以 AI 演算推薦個人化商品，網站的彈跳視窗功能能依據網址所埋入 UTM 參數，推播對應的分眾優惠代碼、刺激下單轉換。

3. 站外個人化推播

• 應用方式：Email、LINE、圖文訊息、SMS、FB Messenger 等多渠道推播；系統會依顧客行為自動挑選互動率最高的渠道做再行銷。

  • 實例：麗彤生醫導入 beBit CDP 後，按分眾精準推送，VIP 客戶收到高價組合優惠，新客則收到二入／三入入門組合；AI 依歷史點擊率選擇最佳渠道發送，循序提升回購率與黏著度。

產業應用聚焦：零售業及通路電商案例

零售/電商：提升轉換率與回購力

• 應用亮點：商品量大，需即時匹配消費者需求，推薦引擎可提升導購效率

• 成效案例：Versuni 導入 beBit CDP 後，自動分群並跨渠道推播，再以 AI 推薦系統啟用「紅利提醒」、「生日優惠」、「即將流失客戶回站提示」等關鍵腳本，全面強化會員互動與回訪。實現新客註冊轉換率提升 1.23 倍、舊客回購率成長翻倍、整體線上業績提升 55%。

• 應用亮點：會員規模精緻、回購周期明確，如何針對既有顧客提高會員等級、進而增加高黏著度會員的佔比。
• 成效案例：許許兒導入 beBit CDP，透過精準貼標與分級推播，更加強化品牌會員的高黏著度。在近一年間，結合了數據顧問的策略建議、與 AI 演算的學習優化，業績提升 23%、ROAS 提升 48%

傳統 vs AI 工具流程比較

成效型 AI 商品推薦的 3 大關鍵優勢

「個人化 AI 商品推薦」並非僅是行銷話術，而是品牌經營效能提升的關鍵步驟。

其三大綜效如下：

1. 以人為本，理解每一位顧客的需求：讓顧客感受到品牌「懂我」，提高品牌好感度與忠誠度。
2. 用 AI 實現貼心導購，提升轉換成效：透過精準匹配與即時反應，讓顧客更快速找到所需，減少猶豫時間。
3. 從短期銷售導向轉為長線會員經營：建立信任關係，拉長顧客生命週期與終生價值（ LTV ）。
   

放眼未來，在 AI 行銷與資料驅動已成常態的今日，個人化推薦不再是加分，而是零售與電商的基本配備。品牌若能掌握此趨勢，將能打造出兼具轉換、鞏固長期顧客關係的數位體驗新典範。

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