如何透過「人工智慧驅動之個人化行銷」提升消費者荷包佔有率?

當電商企業搶著提升荷包佔有率的同時,應用人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 驅動的個人化行銷技術將可與既有客戶創造出更佳的互動。

對電商來說,所謂的成功不只是誘使一位新客戶到網站上瀏覽商品並完成交易;而是能夠驅使既有客戶願意買更多的商品藉此提升荷包佔有率。

開發並獲取新客戶的投資可以幫助提升網路店面流量,然而,全面性的互動與顧客留存策略才是提升顧客終身價值 (Lifetime Value, LTV) 的關鍵,亦是企業維持高投資報酬率與穩定成長時不可或缺的要素。

電商用來建立跟顧客的互動行為與提升忠誠度的常見方式之一是利用「產品推薦」。推薦引擎分析顧客過去在網站上的消費行為數據來推薦相似或相關的商品。例如,亞馬遜有35%的營收是顧客從推薦清單上選購而來的。

然而,只有當推薦清單的內容是個人化且能呼應顧客需求的產品才會有效果。根據Boston Consulting Group的研究報告顯示,能針對顧客執行個人化體驗的品牌,能提升營業額6%至10%,其成長速度是相較於沒有如此操作之品牌的二至三倍。同樣地,顧能公司 (Gartner) 預測2020年前,可以成功做到遞送個人化訊息的數位化企業將有15%的利潤成長

AI讓產品推薦更加個人化,更貼近需求

人工智慧能夠協助建立個人化推薦清單,它的運作方式並非單純根據事先定義好的原則,而是透過分析顧客歷史資料而得來的洞察。人工智慧解決方案獲取消費者購物過程中的數據、線上行為、購物行為模式、以及過去與品牌的互動紀錄,然後利用這些資料分析顧客模式並預測消費者的未來行為。這些都能提升推薦產品的準確性以增加顧客購買率。

隨著每一筆交易的完成,AI就能從顧客身上學習得更多,進而再提高推薦精準度與個人化程度。

現今,全球前幾大的線上購物網站皆是應用高度準確的推薦系統有效提高銷售量,並鞏固客戶忠誠度。例如阿里巴巴搜集顧客數據為既有客戶創造個人化體驗,他們不只是根據你的消費紀錄推薦產品,還為使用支付寶的店家遞送給消費者更個人化的優惠。

AI、高度個人化與主動式行銷是如何運作以提升消費者荷包佔有率?

現今的人工智慧解決方案透過機器學習讓個人化技術更加準確與細緻,例如Appier的AIQUA,能協助行銷人利用跨平台方式獲取數據與洞悉,進而提供真正客製化的推薦與優惠,創造高度個人化的體驗。

該平台能提供高度個人化技術以強化顧客終身價值,不只分析網站內的客戶數據,同時也提供網站外與應用程式外的綜觀全面數據,完整地探索網路上的顧客興趣領域、偏好與購物行為。你能透過這些深度洞悉資料提供高度個人化的推薦清單,進而驅動顧客產生購買意願。

對行銷人而言的好處在於:達到較高的轉換率並減少消費者選購時間以提升獲利。舉例來說,某位顧客很常在everythingshopping.com上購買衣服,但當要選購小孩的衣服時,則轉向babybuy.com;AI可以幫助everythingshopping.com分析顧客在網站以外的消費行為(如:babybuy.com),藉此判斷提升轉換率的因素。這些數據可以幫助everythingshopping.com辨識並將消費群做更細微的分類,然後透過不同裝置來傳送個人化且與消費群眾有更高關聯性的推薦內容(假設未來推出小孩衣服時,即可於自家網站進行推薦)。

這樣的AI技術能夠幫助你透過正確的渠道提供合適的產品給對的顧客,達到提高轉換率的可能性。準確且個人化的推薦讓消費者能夠不需花費太多精力搜尋他們所需要的產品,提供客戶簡單方便的消費經驗而建立顧客忠誠度。對線上購物網站來說,這代表著更快速達到更高的轉換率,而且還能在滿足顧客興趣需求的情況下提高向上銷售力。

在這個顧客期望值持續上漲的世界,電商企業更應該借助人工智慧工具,主動地接觸顧客並持續走在客戶需求的最前線,早一步預知消費者需求。

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