新零售拼誰最懂客戶!OMO如何讓購物體驗更加個人化?

早在2019年12月底疫情爆發前,台灣電商購物的年總營收就已持續成長。2020年疫情爆發,零接觸經濟造就非實體零售的跳躍式攀升,加上「外送平台」的推波助瀾下,加速了各界在「新零售」實施上的持續演變,全通路銷售 OMO 模式(線上線下融合)已成了許多企業的基本規格。

從原先新零售1.0的「以物為中心+多通路」演進為新零售2.0的「以人為中心+全通路」,其中,最大的差異就是即致科技(The Next Tech)應用下帶來的「個人化體驗」,如透過具有人工智慧與數據分析的MarTech平台,從人的方面萃取出「行為特徵」,也從物的方面解析出「商品特徵」。在企業發展 OMO 全通路銷售模式後,「線上電商購物」能優化消費體驗及個人化服務,進而降低網頁跳出率/增加網站停留時間、提升消費次數與金額,或是提升再購買率等,也能整合其他通路渠道 (譬如:APP 瀏覽、實體店面消費等) 的數據,向客戶推薦適合的商品。

 

零售業者必須直面 OMO 全通路的挑戰

現階段電商或企業在實施全通路銷售時並非沒障礙,相反的,諸多制約,都是受限於現行的行銷與數據應用的觀念或技術門檻。

 

挑戰一:僅以「記錄」作為廣告依據,消費者需求恐早已不存在

對比現行的數位廣告模式,目前多是以第三方Cookie或行動裝置數據為依據(Cookieless時代下,精準廣告該怎麼辦?),例如在用戶點選了「飯店住宿優惠」的廣告後,即被認列為具有「飯店住宿」需求的 TA,接下來使用社群媒體或是瀏覽其他網站時,就會看到滿滿相關的「飯店住宿」廣告。

然而,這樣的做法時常不夠準確,且造成使用者不小的困擾,使用者大多不會喜歡被同樣類型的廣告持續轟炸。很多時候,使用者只是不禁意的隨手看看,並沒有實際需求,更甚至早已做出消費決策,購買了「飯店住宿專案」,卻仍被推送其他飯店住宿的相關廣告。不僅造成使用者體驗不佳,也徒然消耗廣告費用,令轉換率下降。

再行銷 路徑

(若只仰賴 cookie 紀錄作為廣告依據並不停播送廣告,不僅可能會使用戶感到困擾,也可能浪費廣告預算。)

 

挑戰二:全通路與多通路的差異──數據是否「有打通、有關聯」

當在實施全通路銷售模式時,需注意各通路之間數據的整合。多通路與全通路最的差異,就是全通路將各個通路的數據打通整合、並使之有關聯,找出消費者搜尋、購買的「意圖」或瀏覽、觀看時的「情境」。

同樣以「飯店住宿優惠」為例,使用者在電商購物上買了「親子住宿專案」,還特別瀏覽了親子房型的網頁,這時電商行銷該推薦給他的是「兩位大人同行,兩位小免費」而不是「四位大人同行,一人免費」;當使用者前往實體店內消費時,實體服務人員推薦的是連假或暑假的優惠專案,而不是本月優惠專案或次月優惠專案。

當客戶在全通路上都有足跡時,企業能否提供客戶最適合的商品資訊、優惠訊息、內容行銷,進行有效、有善、有益的溝通,建立好的客戶關係。

 

4種 OMO 應用情境──打通數據以後

當金流、物流、商流、資訊流、服務流與使用者的數據打通後,OMO 可以帶來至少四種的場景應用,讓 Offline 的實體店面也被科技賦能:

 

1. 實體電商

使用者只要裝上量販業者 App,就能走到哪買到哪。Jimmy 常常使用量販店提供的「線上訂購、線下取貨」服務,通勤前在線上訂好,回到家前就順路過去取貨。即便有時 Jimmy 不想線上下單,也可以透過 App 查看店內的存貨量狀態,確定欲採購的商品齊全了再前往購買,結帳時無論使用行動支付或現金付款,透過 App 會員身分也能讓他累積消費數據與獎勵。如量販店龍頭全聯也正在推動相關的 OMO 服務。

2. 虛實導購

當消費者進入實體店中,手機通訊軟體或 App 突然出現 Lisa 最常購買的商品優惠,或是 Lisa走到商品陳列區前掃描 QR Code 或輸入優惠代碼,就能透過優惠連結完成下單。此時消費者仍置身店中,只是完成購買的是手機應用程式與消費者自己,不是收銀櫃檯與服務員。

此外,在線上電商購物,也可取得線下門市的優惠券,傳送到 App 以條碼的形式讓收銀掃碼;或是在線下門市消費,同樣得到線上電商的優惠券,進入優惠連結下單或購物車結帳時使用優惠碼。業者也能與通訊軟體廠商合作,如透過 LINE 官方帳號的會員綁定功能,強化與消費者的連結,並透過 LINE 推播導購連結或優惠券。

3. 精準推播

行銷人員透過數據分析,發現 Amanda 週間與週末的購買地點不同、買的東西也不一樣,她在週間下班後,會就近在公司旁的門市買即期熟食,避免通勤到家裡附近的門市已售罄;相反的,週末時則會在住處附近的門市買生鮮食品,因為需要冷藏,買完可以馬上帶回家,例如當有鮮奶的優惠,Amanda 就會接收到住處附近的門市優惠資訊,而不是辦公室旁的店面。或是透過 Beacon 技術與數據分析結合,當經過美國牛排區時,就會自動發出折扣優惠訊息給愛吃牛排但因為太貴很久沒買的你。

4. 商品體驗

依據商品特性,如沙發、家具、床,需要實際體驗才能有完好的購買決策,亦或是商品攜帶不易,有易破損、保鮮、時效的問題,線上購買與物流能更維持顧客權益,這樣的商品業態都是很適合把線下門市做為「展間」,完成試用、體驗後讓顧客回家後透過線上電商購買,再物流到府。如美國床店品牌 Casper 與台灣食品香料店杜甲 A-Ma,都提供類似的服務方式。

 

雙引擎核心:同時經營「人」與「物」,才有更極致的個人化!

有別於前述是企業旗下全通路整合為例,把場景拉到第三方電商平台上。

假設使用者已經購買了住宿券,其購買需求已經被滿足,傳統僅依據行為記錄的商品推薦,只是徒然浪費廣告預算與客戶的眼球次數,因為使用者接下來需要的絕對不會是住宿券,很可能需要的是一組「高品質、高安全,且正在促銷優惠的品牌輪胎」,這位使用者很可能打算來趟自駕的小家庭全家旅遊。

從數據去探究意圖就會發現,該使用者購買的住宿優惠是「高級家庭房,附嬰兒床」,就會知道其「家庭旅遊」的動機,並且如若發現該使用者在站內的其他瀏覽、購買行為數據與汽車、嬰幼兒有關,就能清楚勾勒出該使用者的背景是「嬰幼兒、家庭、旅行」,預測出對他有影響力的關鍵字為「安全」。

 

透過 AI 技術從「商品特徵」建立絕佳的個人化購物體驗

awoo 阿物科技率先推出「商品推薦引擎」,以客戶的行為足跡作為『行為特徵』,再透過NLP(自然語言處理)與 CV(電腦視覺)提取商品本身如規格、場合、風格、情境的『商品特徵』,兩相結合之下,就能預測使用者當下的購買意圖,推薦最適合的商品。

商品推薦 邏輯

(商品推薦引擎能透過 AI 技術從「商品特徵」建立絕佳的個人化購物體驗。)

 

此外,搭配多場景通知與互動管道,更可應用於 OMO 全通路模式上,以提高轉換率,而awoo 商品推薦系統具有以下五大功能,能為電商行銷與企業精準推薦商品給使用者:

項目 概述 應用&效果
購物情境的組合標籤 透過語意關聯聯想,分析出「使用者對商品的搜尋意圖」,並將這意圖變成標簽,多個組合起來,勾勒出商品的特徵
  • 降低產品頁跳出率
  • 創造流暢購物體驗
  • 標籤自動更新,找到期望商品
自動產生情境商品集合頁 由「意圖標籤」延伸同義字及相近商品,並自動化生成分類頁面,該頁面更有助於廠商設定Google DSA廣告與SEO排名。
  • 商品分類最大化
  • PV 2.5 倍 停留時間1.8~2.5 倍
  • 搜尋引擎友善好爬取
站內搜尋引擎
  • 同義字精準辨別
  • 定義情境關聯關鍵字
  • 搜尋建議精準化
動態關聯推薦 透過動態更新具有「使用者搜尋意圖」的價值商品排序,推敲出顧客心中最想要購買的商品,層層推薦。
  • 動態關聯推薦
  • 購物體驗不佳
  • 次分類連結最佳化
產品推薦 以「圖片」型式,推薦熱門及高關聯的商品,讓推薦更加直觀,圖片更能引起消費者注意。
  • 圖片推薦更直覺
  • 定義情境關聯關鍵字
  • 搜尋建議精準化

「商品推薦系統」能在電商行銷的「導購」階段取得優異的成效:使用者入站後,提供「搜尋、分類、推薦」的良好體驗動線,也能扮演 AI 虛擬店員,即時分析於站內的購買意圖,給予彈出式廣告推薦商品優化選物過程。最後,還能透過 eDM 結合 AI 最佳化發送時間排程,提醒使用者購物車中的未結商品,促進購買,提升下單結帳率。

全球管顧三大巨擘之一的 BCG 波士頓管理顧問,曾將「個人化購物體驗的推薦」分為三個等級(見下表),而 awoo 的商品推薦引擎,就是一個能夠應用於全通路、多場景,並預測使用者當下意圖,進行商品與訊息推薦的 MarTech 工具。

商品推薦引擎,再搭配 awoo 的流量成長引擎與再行銷引擎,便能完美串連起電商行銷「導流、導購、會員經營」的三大程序,結合 AI 人工智慧的「自動特徵工程、意圖解密、聯邦學習」,正如行銷5.0的定義:

「應用更智慧的 MarTech 科技,提升整個顧客旅程的價值」

為企業打造最優勢的全方位 MarTech 解決方案。

 

註:BCG 個人化購物體驗推薦 三個等級

入門級 建立基礎會員制度,優化線上使用者的體驗,多裝置版本的資訊連動,並分眾推薦商品與溝通。
進階級 建立「自動化機制」,透過第三方搜尋引擎,依用戶行為給予專屬商品推薦、內容、廣告。

深化「會員機制」,針對每個會員的消費行為、偏好、需求、時間、點餐,提供專屬優惠。

菁英級 全通路、跨裝置的數據整合,並且動態的依照使用者的消費情境,給予即時的客製化推薦。

(資料來源:經理人  整理製表:awoo)

 

 

若想進一步瞭解 awoo 商品推薦引擎,歡迎立即諮詢,將有 awoo 專業顧問為您服務。

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