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title: 快速增加營收的捷徑：運用人工智慧轉線下顧客為線上會員
description: 越來越多消費者逐漸習慣線上購物以取代到店消費。儘管線上零售業績正在成長，以消費體驗的角度來說，為你的品牌設定店舖風格，然後協助顧客親自體驗產品，這些店內的實際感受仍然是無可取代的。隨科技進步，現在有各式各樣的人工智慧技術能幫助你縮減店內與線上消費之間的差距。
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[部落格｜Appier ](https://www.appier.com/zh-tw/blog)

# [快速增加營收的捷徑：運用人工智慧轉線下顧客為線上會員](https://www.appier.com/zh-tw/blog/blog-how-to-convert-your-offline-customers-online)

 作者：[Admin](https://www.appier.com/zh-tw/blog/author/admin) | Jun 5, 2019 4:00:00 PM

越來越多消費者逐漸習慣線上購物以取代到店消費，亞太地區的電商銷售額預期將在2021年[超過店舖總零售營業額的四分之一](https://www.emarketer.com/Report/Asia-Pacific-Retail-Ecommerce-Sales-eMarketers-Estimates-20162021/2002091)。

儘管線上零售業績正在成長，以消費體驗的角度來說，為你的品牌設定店舖風格，然後協助顧客親自體驗產品，這些店內的實際感受仍然是無可取代的。理想的情況下，你也希望店內顧客會上你的網站購買產品吧？那麼，你該如何操作才能將顧客從線下轉至線上呢？

隨科技進步，現在有各式各樣的人工智慧技術能幫助你縮減店內與線上消費之間的差距。善用這些工具，你將能在真實與虛擬的兩個世界中都為顧客提供最好的消費體驗。

**為何需要將顧客從線下轉換至線上呢？**

如果你希望刺激線上消費，吸引更多新顧客應該會是你優先考量之一。或者，另外一種方式就是將現有的店內顧客從線下轉化成為線上消費者。

從利潤角度來看，提升線上消費營業額不只是一件好事，長期來說，這也是一個聰明的商業策略。

同時透過線上與線下的方式滿足顧客需求，未來當客戶面對難以抉擇的消費情況時，你的品牌便能在客戶心中佔有更重要的位置。

未來當你決定收掉實體店面專注佈局電商時，這樣的經營方式也能夠保護你的事業。藉由創立明確的線上存在感，當企業貸款利率太高、或者未來經驗實體店舖的選項已經不再符合經濟效益時，你的網路事業將比其他人擁有起步優勢。

**串聯線上線下，建立全觀顧客輪廓**

那麼，應該怎麼做才能將顧客從線下轉到線上呢？這一切都與資料科學有關。消費者在線上的行為累積巨量的數據，運用人工智慧技術處理巨量數據便能深入了解並滿足顧客需求。

首先，你需要能結合顧客線下與線上資料，將它餵給人工智慧系統咀嚼消化並整合出全觀性的客戶輪廓。線下資料包含能夠產出消費者店內購物行為的顧客關係管理系統(CRM)，例如貴賓卡或問卷調查資料。線上數據則涵蓋消費者在你網站上的網頁瀏覽與消費紀錄，包含他們曾經看過哪些產品頁面或者曾經將哪些產品放入購物車但是最後沒有購買的紀錄。

例如，一間實體鞋店想將店內顧客轉換成線上消費者。可先將數據資料上傳至如人工智慧資料處理平台（例如[AIXON](https://www.appier.com/zh-hant/aixon-overview-2/?hsLang=zh-tw)）；系統將會篩選出過去六個月或某一段時間沒有在店內消費的顧客，然後以人工智慧獲取洞悉數據來了解顧客行為、傾向、跟興趣。

為了進一步精煉並擴大你的顧客範圍，你對客戶的認識應不單侷限在消費者於品牌或自有網站上的行為，而是借助客戶在網路世界中的外部行為資料作更深度的了解。這些資料包含搜尋與網頁瀏覽記錄（包括顧客曾在網路上看過或購買其他產品的記錄、看過的文章內容)、或者他們在自己的社群媒體上曾經發表、按讚、或追蹤的內容，當然也可以了解顧客的年紀、性別、所在位置等背景資料。

你可以透過上述的這些資訊來了解顧客在外部網站上的興趣，然後將心力投注在有高轉換潛力或者較有可能對你產品有興趣的客戶。你也同時能夠進一步將客戶群分類並調整接觸他們的方式。

拿前面所提到的鞋店來說，店家能從過去六個月沒有消費過的客戶群中，進一步挑選出介於25至34歲間，且近期有在網路上瀏覽過慢跑鞋的女性顧客。接下來需要做的，就是將目標對象清單導到Facebook上，然後投入慢跑鞋產品的推薦廣告給她們。如果魚兒當下沒有上鉤怎麼辦呢？那麼就在幾天後另外提供折扣優惠券吧！一切既簡單，又有效！

將顧客從線下轉換至線上，不只能多元化營收管道以分散風險，而且還能更深入了解自己的客戶、提升服務品質，並最大化投資報酬率。

 

*Appier的[AIXON資料科學平台](https://www.appier.com/zh-tw/products/aixon?hsLang=zh-tw)透過人工智慧整合並豐富既有顧客數據資料，並且預測顧客的未來行為。想了解更多，歡迎與Appier專家[聊聊](https://www.appier.com/zh-hant/contact?hsLang=zh-tw)！*

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