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成功案例

寶島眼鏡

寶島眼鏡攜手 Appier 打造 OMO 優化客戶體驗與開拓門市商機

「我們希望可與夥伴持續一起成長與進步,選擇 Appier 主要目標是想要優化會員及用戶的互動,甚至打通並整合線上線下的資料,深入了解客戶的偏好,自動化建立流暢的顧客旅程 Customer Journey,預測不同顧客的眼鏡和隱形眼鏡產品回購週期。並利用各個渠道,推薦個人化商品給合適的客戶,進而強化我們的數據能力!」

寶島眼鏡

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主要挑戰

欲有效整合線下與線上數據,細分客群並掌握高價值或沈睡客的喜好或行為模式

寶島眼鏡以往在了解顧客及擬定行銷策略時,僅能根據交易資料發送 EDM 和簡訊,來分析顧客行為,因此積極尋求能夠有效利用線上數據的工具,以 AI 技術掌握高價值或沈睡客的喜好或行為模式等洞察,避免錯失進一步了解顧客及提供優質服務的機會。例如,寶島眼鏡期許利用 AI 資料科學平台工具判斷高價值客戶的獨特興趣與偏好,或沉睡客不活躍的潛在原因。
 
除此之外,寶島眼鏡亦需要一個有效的工具以全面了解用戶輪廓與線上線下行為,並分群精準投放行銷內容、優化互動。

期望跨渠道經營會員關係,追蹤顧客線上行為,落實線上到線下(O2O)的行銷策略,打造個人化的消費體驗

寶島眼鏡正尋求一個能夠將顧客從線上帶到線下渠道消費的行銷 AI 工具,替顧客打造個人化的消費體驗;且能根據線上與線下行為細分客群,針對不同客群跨渠道發送個人化訊息。
 
換句話說,寶島眼鏡期望能有效追蹤線上行銷活動成效,並透過精準行銷及優化用戶體驗更快速地增加轉換率。

解決方案

AIXON 整合線上及線下數據,同時運用 RFM 模型分析數據並產出客製化顧客標籤

Appier 的顧客資料科學平台 AIXON 能夠整合所有線上及線下數據,並透過 AI 解決方案與 RFM 模型分析(最近一次消費時間、頻率、金額),辨別高價值和沉睡客等客群。根據寶島眼鏡所有的顧客資料, AIXON 可產出超過 800 個不同使用者標籤(包含感興趣的品牌及商品),並依據顧客感興趣的內容和優惠活動更精準地瞄準每個不同客群。透過此方式,寶島眼鏡 EDM 的開信率與點擊率皆有效提升。

針對 O2O 的 AI 解決方案:AIQUA 個人化推薦與全渠道自動化行銷

寶島眼鏡利用 AIXON 整合線上與線下數據後,再結合 Appier 的機器學習行銷平台 AIQUA 針對 AI 個人化推薦商品,跨渠道(網頁、app、EDM 和簡訊)推送最相關的內容與促銷訊息。AIQUA 根據細分客群與受眾興趣,針對多種品牌與產品,在對的時間點、透過對的渠道,推送給顧客最相關的個人化內容與促銷訊息。除此之外,AIQUA 藉由 AI 演算法,根據顧客最後一次瀏覽內容或購買品項,自動推薦相關產品並推送優惠券,提升多元產品的覆蓋率與轉換率。線上發送活動訊息後, AIQUA 能藉由客製化 O2O 動態報表,整合線上與線下交易資料,產出尚未購買的顧客清單。針對未購買的用戶,門市人員將收到名單通知,再以電話提醒用戶至門市體驗,O2O 追蹤與個人化訊息的結合顯著提升會員的轉換率。個人化的提醒與推薦成功讓 App 推播通知的點擊率(CTR)增加,而由 AI 推薦的點擊率(CTR)也同樣帶來成長。

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