最懂你的心： 智慧推播選物

線上購物因為便利性與零接觸，儼然成為疫情期間的最適消費型態，各大電商平台紛紛祭出優惠與服務，為的就是抓住消費者的心。 但有別於線下實體店能夠親身感受商品，線上購物只能靠頁面說明。 該如何保有消費體驗？如何讓消費者一見鍾情？是所有業主共同的課題。

隨著全球疫情蔓延，線上電商購物逐漸蔚為潮流。 有別於實體店的線下購物消費能夠親身感受商品，線上購物的使用者與商品之間，彷彿隔了一道無形的牆。該如何讓顧客在線上電商平台也保有如線下實體的消費體驗？這是所有經營電商的業主都必須共同面對的課題。

買家的心，你懂嗎？

由於線上購物的便利性加上疫情期間避免群聚、 保持社交距離等考量，經營線上電商平台已經是不可逆的數位趨勢。對於尚未數位轉型的店家而言，絕不是單純把自家商品搬到電商網站而已。同樣都是商品銷售，如果不能快速抓住消費者的目光，消費者很快 就會把注意力移至其他感興趣的網路訊息上。有別於實體店面緩慢隨意瀏覽，親手把玩感受，甚至是現場銷售員的導引介紹，在資訊量爆炸的網路世界，消費者的選擇何其多，多數人逛電商僅憑第一印象，就決 定了商品的去留，加上沒有銷售員在旁推波助瀾，如果不能瞬間抓住買家的心，買家的自由意志早就操控了他的食指，點開新分頁，頭也不回地埋入其他商品堆中。

線上客服在哪裡？

近年由於機器學習的能力突飛猛進，使得人工智慧（AI）在各行各業的應用比重逐漸升高，市調機構 Gartner 指出，電商採用 AI 技術的比例高出其他產業許多，約有 30% 的電商平台導入 AI 工具。其中， 最具代表性的工具，莫過於智慧線上客服 chatbot。

如果說實體銷售員是線下購物的諮詢者，協助消費者找到符合需求的商品；線上客服就有如茫茫電商大海中的燈塔，幫迷失消費者指引方向。24 小時線 上智慧客服不僅大幅減少電商業主的人力人本，也 是線上消費者「迷路」時的最佳諮詢對象。chatbot 透過關鍵字語意分析，可即時回覆消費者問題並給予建議，例如商品優惠類型的查找、類似商品推薦， 以及網站操作指南等。使用者彷彿就像在跟手機內的語音助理對談一樣，省去操作的諸多不便，猶如隨身線上專屬客服。由於電商平台在累積一定數量 的會員基礎下，增加會員在站上的黏著度才能提升 留存率，因此 chatbot 的線上答覆有效滿足消費者的即時需求，進而增加消費者購買的意願。

人工智慧悄悄進入電商世界

商品推薦在電商界行之有年，各電商業者無不竭盡全力在網頁下方呈現商品建議清單，例如「最多 人購買」、「看過此商品的人也看了」之類的推薦， 此類推薦多半採用統計方法，而非人工智慧判讀， 僅是透過網站後台的瀏覽購買紀錄來推送商品訊息， 消費者看到的推薦清單幾乎都相同，無法動態更新， 當然也無法針對個別用戶做出客製化的專屬推薦。

我們須知青菜蘿蔔各有所好，每個消費者的喜好 習慣都不一樣，傳統的統計推薦在商品種類愈加繁複的電商時代，已逐漸不符合消費需求。因此，許多電商業者開始導入 AI 技術，透過站內個人客製化推薦，有效提高站內轉換率、客單價和營收。

實體店員可以觀察顧客的言行舉止，藉由察言觀色來試探顧客是否有購買意願、偏好的商品類型為何， 在電商平台上何嘗不可？有別於傳統電商每個人都會看到同頁面的推薦商品，AI 技術打造的客戶數據平台（CDP）重視對消費者的理解，在蒐集並彙整客戶在網 站上的點擊行為、消費習慣和頁面瀏覽軌跡等相關數據之後，根據每個人在網站內的消費行為，提供給每位消費者專屬推薦，進而更精準預測客戶的願望清單。

上述 AI 技術都和模擬人類的行為息息相關，透過 產品間的關聯性，或使用者的消費紀錄，預判某商品 的購買者是否也對另一商品感興趣。最明顯的例子就 是，知名 OTT 平台 Netflix 使用大數據 AI 分析，針對不同使用者個別推薦其感興趣的影片。這種針對不同客群，量身打造推送不同行銷內容的 AI 技術，讓 Netflix 增加了至少十億美金的營收。

洞察消費者軌跡，投其所好

你在購物時，是否有猶豫不決的時候？或是有過視線被其他訊息吸引導致分心，最後忘了購物的經驗？多數人之所以遲疑，原因在於線上購物跟線下不 同，身旁通常無親友可提供建議，也無銷售員在旁介 紹促銷，最後在多個頁面間來回切換舉棋不定。透過 導入 AI 技術，電商平台也能懂消費者類似的苦惱， AI 可以判定猶豫客人的瀏覽行為，例如頻繁在兩個頁面來回切換，或是在某個頁面停留過久卻未離開等，此時一個優惠券的出現讓消費者彷彿在沙漠中看到了綠洲，會毫不遲疑按下購買鍵。試想這場景是不是跟你在實體店躊躇不決，陷入兩難抉擇時，銷售員突然祭出降價促銷優惠的場景一模一樣？

透過分析使用者的瀏覽軌跡行為，例如瀏覽過哪些頁面，到訪某網站或某頁面的頻率高低，在該頁 面的停留時間等。AI 能夠執行對應動作達到加速結帳或是挽回分心顧客的效果，例如放棄購物車推播通知、開新分頁提醒通知、商品價格調降通知、商品補貨通知，甚至針對不同消費力道的消費者給予不同折數的優惠等，如此能夠有效讓流量變現，輔助電商業者提升站內的轉換率以及客單價。如知名餐飲業者必勝客就曾針對網站上的猶豫客祭出不同折數的折價券，達到提升轉換率的效果。因此透過 AI 分析，就 能針對特定潛在客群做出合適的促銷提醒。

AI 可以針對各商品的回購週期，有效規劃再行銷的時機點，其他例如平均消費金額、購買順序、商品喜好度等消費行為，也能用於分眾行銷。momo 購物就曾對某位女性顧客在網站上購買尿布的行為分析，AI 根據其尿布尺寸與數量，推測出該名女顧客還會再買尿布幾年，以及尿布多久後會用完， 再搭配限時優惠，藉此掌握回購週期時機。人工 智慧就是用統計數字解釋已發生的行為，再用訓練模型判斷下一個成功率高的決策，比人為的直覺還要準確。

行銷科技未來新趨勢

電商應用人工智慧並不局限於商品推薦，事實上各個行銷環節，都可以透過機器學習的方式來優化。且人工智慧在電商的應用範疇也從文字行為的判斷，精進到語意和影像分析。例如消費者想搜尋某樣商品，只有圖片但不知商品名稱，此時就能利用 AI 圖片辨識技術找到該商品，甚至 一併列出類似的商品組合， 最後再根據消費者過 去的消費行為和喜好， 自動篩選出最符合需求的組合，大幅提升了消費者的購物體驗，也增加了業主營收。

AI 語意識別同樣可以用於商品推薦，猶如在網站上跟 Siri 和 Google Assistant 對話一般， 消費者只動口不動手，就能透過線上智慧客服， 快速找到感興趣的商品。 東森購物就曾將此 AI 技術用於電話行銷， 使得該年度電話行銷業績成長 1.7 倍。除了透過 AI 分析旗下的購物通路大 數據，東森購物更與外部技術團隊合作研發語音辨識技術， 將客服與用戶在電話中的對談內容進行分析，透過對用戶動態貼標籤的方式，區分出不同的用戶輪廓喜好群組， 最後利用分眾行銷個別推薦合適商品， 成功提升商品成交率和用戶轉換率。

我們相信隨著 AI 技術的進步，在不久的將來可進一步從語氣語調等，分析該用戶當下的情緒狀態往往是商品成交與否的關鍵， 透過人工智慧的情緒判讀， 在最適宜的時機點推出最佳應對方案促銷，少了面對面推銷的壓迫感，達到圓滿成交的目的。你說，這樣到底算不算是懂買家的心呢？

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