台灣成長駭客年會2021於12月8日隆重舉行，本屆以「跨界破圈──品牌力×新科技×全通路」做為大會主題，由 awoo 阿物科技、iCook 愛料理、FamilyMart 全家便利商店、親子天下電商服務事業群、Influenxio 圈圈科技，理科太太、矽谷阿雅，以及成長駭客作者范冰，一同探究 Omni-Channel 全通路與 MarTech 行銷科技的佈局方針，為台灣企業、電商、數位行銷人員在新零售時帶找出全新的實施模式。
其中，因應「全球隱私權政策提升」與「第三方 Cookie 停用」的解決方案成為大會中最被關注的焦點，對此 awoo 阿物科技副總經理 Tiger 李振瑋提出「商品理解」的概念，以「意圖定向」的 MarTech 技術，來彌補「行為定向」廣告的不足。
「新的時代，透過以『物』為主的「產品資料平台 awoo PDP（awoo Product Data Platform）」，為產品打上從 AI 人工智慧分析出來的特徵標籤，讓搜尋、推薦、再行銷都能滿足消費者的搜尋意圖」李振瑋說，awoo 的任務，就是協助企業、電商、行銷人員打造最佳化的個人購物體驗，滿足顧客的購買需求。
隱私權策略改變 正要開始
「多年前，與太太只是口頭上提到亞尼克生乳捲，下一秒臉書的廣告就跟著過來了」Tiger 李振瑋說，行為定向的廣告技術越深入人類的生活，就會越引起反感，也使得 Google 與 Facebook 等網路巨擘必須提高隱私權保護，另一方面也因應歐盟的 GDPR 與加州的 CCPA 的隱私權政策。
過去，行銷人員可以透過「識別化資料（如 email、信用卡、IP 地址、身分證字號）」來定義出使用者身分，再利用 Cookie 來知道使用者的站內行為，買了一個東西、填了一份資料，都會被記錄下來供廣告科技使用。李振瑋說，光是我從手機上來看過去7天的紀錄，Safari 顯示已防範了72網站對我的追蹤，就可以知道使用者的行為資料被「運用」的多頻繁。
事實上，早在2014年以前，Safari 就開始提升隱私權與限制 Cookie 使用，一直到近期 iOS 15 發佈，更開始讓電商與行銷人對廣告投放困難「有感」。2019年，美國 FTC 聯邦貿易委員會，也曾針對隱私權問題，向 FB 祭出50億美金的罰款。另一方面，擁有全球瀏覽器市占率60%的 Google Chrome，也在2020年為隱私權設定加上了「安全設定」，使用者可以手動將「禁止跨網域 Cookie 追蹤與使用」的狀態從預設的「關閉」調整成「開啟」，以啟動隱私保護。這還不包含2022才要正式實施的「第三方 Cookie 停用」。
「不管你是做 B2B 或 B2C，舉凡所有跟數位行銷、數據追蹤有關的行銷，都無法像過去這樣容易經營」李振瑋說。
換個角度來思考 數位行銷
對此，顧客數據平台 CDP（Customer Data Platform）曾在2018年受到美國數位行銷領域的專家熱烈討論，被視為隱私權政策時代中洞察顧客樣貌的解決方案。
「CDP 像是 CRM 的延伸」李振瑋進一步說明，CRM 針對隱私資訊讓企業了解會員客戶，透過資料採礦或商業智慧，給予會員行銷或關懷；CDP 則運用四面八方的資料，如：LINE、EMAIL、SMS 的行為與事件，拼湊出360度的顧客輪廓，以供行銷應用，因此 CDP 被普遍認為是未來數位行銷的趨勢，然而導入 CDP 又非一朝一夕，如若企業求立竿見影之效，恐會大失所望。
「隱私權政策限縮了行為定向的資料使用、CDP 導入又需要相當的時間，我們就可以嘗試把數據蒐集的焦點從『人』轉移到『物』之上」李仲偉說，awoo阿物科技近年主打產品數據平台 awoo PDP（awoo Product Data Platform）也是基於這樣的思考方式。
事實上，為商品貼標籤並非創舉，但標籤要貼的貼得好、貼得清楚卻是一門學問，很多時候，能清楚描述產品的詞彙不是來自企業人員，而是來自網路上的討論，以 NIKE RYX365 為例，在該網頁上並沒有「老爹鞋」的字樣，但「老爹鞋」一詞卻是網路上對該鞋款的稱呼。試想，若產品資訊裡面沒有「老爹鞋」該如何讓消費者找到？
為此，PDP 就採集了來自網路與社群上的語彙為輔助，並以商品本身的資訊描述為主軸，兩相結合，再透過 NLP 自然語意處理與 CV 電腦視覺來為商品貼上「特徵標籤」。但光是這樣還不還夠，因為往往促成心動買單的，是那些真正打中消費者「購買情境」與「當下心境」的詞彙，然而，困難的是這類詞彙總是因人而異，為了不要偏向任何一種主觀，就會交給AI機器學習，利用數據、圖片分析出一個或多個最大公約數的詞彙，來描述該商品的「場合」與「風格」，並且持續透過市場消費者的回饋加以修正。
「把企業的行話轉為一般人的詞彙，才更一步了解搜尋意圖」李仲偉提醒，當商品擁有解意圖的標籤固然是突破，但如何應用這些資料，才會是達成轉換率的重點。
以 PDP 理解商品的 4大成長駭客應用
1. 商品推薦：像超級銷售員一樣的經驗
商品之間的關聯程度，通常是以商品人員的實際經驗直接定義，例如經驗告訴店家，把眼鏡與運動衣一起搭售，時常能創造意外的業績，因為消費者在慢跑時，希望能戴上輕量眼鏡比較方便，所以購買「慢跑」專用的運動衣時，會多帶一副「輕量」眼鏡。因此，像這樣把商品屬性「慢跑」與「輕量」定義清楚時，就更能的從中找到商品之間的關聯。
「其實，這就像我們在實體店面遇到超級銷售員的經驗」李仲偉說，實體店面的超級銷售員可以從消費者正在看什麼商品、問什麼樣的問題，就能判斷出購買意圖，或是看見客人買了A商品，就能預見也會買B商品。然而，再厲害的銷售員也會有退休或離職的一天，要如何把他的經驗存留起來呢？靠得就是 AI 機器學習。
例如 momo 購物就利用特徵標籤在搜尋的過濾，例如洗面乳的標籤，包含了：抗痘、亮白、保濕、控油、舒敏，透過這些標籤幫助使用者找到想要的商品，或透過標籤與搜尋意圖的預測，推薦符合意圖的商品。
2. Email分眾：讓再行銷的回訪率更高
以上述洗面乳為例，當使用者點擊「抗痘」標籤後，透過到達頁連結（Landing Page Link）就可以讓標籤綁定在使用者上，行銷人員就會知道這個該使用者的Email帳號最近曾關注抗痘洗面乳，從歷程中看見搜尋、瀏覽、點擊、看過哪些商品等足跡，分析出背後的購買意圖，此外，更重要的是，行銷人員可以透過標籤進行分眾，讓寄發mail再行銷時能更精準。
3. 導購路徑優化：讓消費者看見 想要的商品
以毛衣為例，即便商品頁上標註「上衣保暖、秋冬穿搭針織、毛海上衣」三個標籤，卻沒有最直接的「毛衣」二字，對於不了解毛衣商品的人而言就會找不到，因而錯過下單機會。然而，若是透過AI來標註標籤，就會把「毛衣」這個常見字定義出來（如前述AI會以數據分析大眾最大公約數的認知詞彙），避免產品人員貼標籤時的主觀偏誤。讓意圖對應到分類頁才有意義。
此外，以「複合字」來搜尋也是消費者的習慣之一，延續毛衣的例子，消費者可能會鍵入「針織毛衣；針織長袖；寬鬆毛衣」，其中「寬鬆」就是一種形容詞情境，也是對該商品的使用期待，行銷人員就可以從中知道該消費者的需求是寬鬆，看出他的搜尋意圖。任何的搜尋，都一定會有「目的」才能找到「標的」。
4. 瀏覽動線設計：激發非目標購買，增加客單價
相對於導購路徑優化，讓消費者快速直接找到商品，行銷人員還可以透過「分類頁」讓消費者在站內多逛逛，激發更多的消費，如善用意圖標籤，來引導未立即下單的消費者，如家具零售龍頭IKEA就是善用實體店面動線的最佳案例，你原本只是要買馬桶刷，結帳時卻多帶了燈、杯子、地毯，而且回家後還未必會拆封，這就是激發消費者潛在的需求小祕密，實現非目標購買。
如下圖的「洋裝」商品頁，下方貼有描述性的標籤「很個性」，就能吸引到追求自我、個人特色的消費者點擊觀看以「很個性」分類的商品，此時消費者的潛在意圖也被挖掘出來了。
這些應用有沒有用？ 數字會說話
這是一個個性洋裝的頁面，我們還可以用個性洋裝再去做延展，然後我們發現幾個事實：
1. Session 工作階段（進到站內30分鐘，進進出出的工作階段），使用者瀏覽的頁面變多了
2. Time on site 停留站網站的時間變長了
3. Conversion Rate 轉換率有效提升
4. Avg. Order Value 略有提升，大提升幅度不大（客單價通常與產品或品牌結構有關）
當使用者在網站中好逛、好找、停留的時間夠長，以電商來說，其實這就是在做品牌，電商的品牌就讓顧客生命價值（Life Time Value）提升，讓顧客願意再來入站與持續購買。
單次工作階段頁數，提升2.8倍，一個 Session 進到站內會走20頁，原本是6~7頁停留的時間十一分鐘二十七秒，比原本提升3.6倍。而檢視轉換率，該案為4.88%，一般來說轉換率2%，已經是很好的數字，甚至很多大家耳熟能詳的知名品牌，轉換率都不到2%，都是1%多。
進階應用：商品標籤化 解決「搜尋兩難」與「廣告擾人」
「對於電商經營者來說，站內搜尋一直是很難的事」李振瑋指出，其關鍵就在於全文檢索受限於模糊比對與精準比對的抉擇，前者能搜尋到大量商品，但不夠準，後者雖然精準，但可能一個商品都找不到。
1. 解決搜尋兩難──站內搜尋引擎
李振瑋以乒乓球為例，若商品頁只標註乒乓球，未標註桌球，一旦使用者搜尋「桌球」二字就會找不到，除非商品人員有設定同音字、同義字、關聯字。
「若採用 awoo PDP，就能用 AI 為商品打屬性、規格、大眾化的認知詞彙，就會非常精準，完全解決模糊搜尋與精準搜尋的兩難問題」李振瑋說。
若以傳統的全文檢索來搜尋，你會看見酒色的眼影盤，但我是要找玫瑰面膜，原來是眼影盤裡面有個字叫「魅惑玫瑰」，當消費者有明確的搜尋目標時，就成了阻礙，連玫瑰夫人煎茶也顯示了。
然而，透過標籤提取頁面就能符合意圖，給出正確的商品，如下圖的「黑面膜」，乍看之下沒有玫瑰面膜的字樣，但實際上在細微的成分中有「玫瑰」，就符合了玫瑰面膜的定義。
2. 解決廣告擾人──打中意圖的 Pop-up 廣告
「幾乎所有消費者都認為Popup彈出式廣告是一種打擾，只要彈出的東西不是他想要」李振瑋認為 Popup 彈出式廣告不是不可以做，而是要做得有創意，awoo利用PDP的商品特徵標籤來對應消費者的搜尋意圖，就能提供符合需求的廣告，另轉換率增加了6.14與9.97%
李振瑋也指出，重不是行銷人員認為消費者該看到什麼，如：庫存品、高毛利品、新品、熱銷品的推薦，而是 AI 演算出消費者需要看到什麼。
他認為，消費者在網站上的行為路徑都是很好的線索，如下圖追蹤到的消費者先是看了第一個商品：運動休閒帆布鞋，再看了第二個商品：韓國流行厚底球鞋，又看了第三個商品：內增高韓版魔鬼氈，AI 就能從商品理解出這位消費者原來要的是「厚底鞋、運動鞋、球鞋、簡約、柔軟」。
PDP 商品理解的極致就是「分類最大化」，就是「個人化購物體驗」
李振瑋透露，很多客戶一開始認為 awoo 只是使用原本客戶端的站內數據，比起引用外部數據似乎似乎沒有什麼特別，他也說明，很多企業都想要做 AI 與 MarTech，但這兩者最重要的就是數據與演算法，同樣的材料企業自己不一定運用得宜，但若導入 awoo 商品理解的解決方案就全不一樣。
他舉例，awoo 如何運用 PDP 自動生成的標籤，為客戶做到站內標籤佈局，達到自然搜尋流量大幅成長，流量從原先的2000多，激增到80000，該網站在 SEO 上被 Google 收錄的頁面就有50,900頁，其中有37,500頁是透過 awoo 標籤所創造的，被 Google 認定為友善頁面，比例高達73.76%。
「原因就是我們藉由 PDP 的商品特徵標籤，協助企業清楚知道客戶的樣貌」李振瑋說，awoo 推出 PDP 商品理解最大的價值，就是利用標籤為企業把商品分類最大化，每一個分類就對應著一種消費者，換言之，從消費者的角度而言，就是個人化購物體驗。
最後，李振瑋也建議，企業與電商經營者要從最簡單的電商營收公式（流量ｘ客單價ｘ轉換率＝營收）來檢核當前的挑戰，若轉換率已經高達4%，想到提升到10%在實務上是做不到的，就該轉移從增加流量與客單價下手；或是流量很大，但轉換率不佳，那轉換率就是努力的空間。
「導流不易，加上隱私權政策又讓廣告準度降低、成本提高，透過優化導購流程，行銷人員勢必要讓商品頁對應搜尋意圖，來把握住顧客入站後的下單機會。」李振瑋提醒，所有導流、導購、會員經營，最後的目的都是要消費者下單，理解消費者的意圖才是新零售與電商的致勝關鍵。
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