INNISFREE | Appier

客戶證言

過去，我們的顧客資料分散在多個系統，行銷團隊需耗時手動整合資料進行分析。故導入 Appier 的 AIRIS與 AIQUA 一站式數據整合與行銷平台，成為我們實現數據驅動的關鍵。AIRIS 成功整合官網、CRM 與第三方平台資料，助我們打破數據孤島，更直觀地分析跨售機會；AIQUA 提升團隊效率，可獨立管理網站，並提供個人化產品推薦與 A/B 測試。在 Appier 專業團隊的支援下——從策略擬定到轉換流程都非常細緻，提供了高度貼合的建議——我們成功實現了年轉換率的增長，成功將洞察轉化為實際營收，是我們推動會員經營的重要夥伴。

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四大關鍵因素 幫助 INNISFREE 取得成功

Appier 協助 INNISFREE 打破數據孤島，成功整合來自不同渠道的顧客資料，建立單一會員視圖，作為個人化策略的基礎。透過 AIQUA 行銷平台，行銷團隊能自主推播站內活動與優惠，無需依賴 IT 部門，大幅提升行動效率。Appier 客戶成功與策略團隊也持續提供專業建議，深入協助品牌對齊商業目標。最重要的是，INNISFREE 已成功建立以數據為核心的決策流程，推動行銷效能優化與顧客關係深化。

INNISFREE 的商業目標及對應的挑戰

INNISFREE 在導入解決方案前主要追求三大核心商業目標，分別是實現無延遲的 OMO 數據與洞察、落實規模化的個人化消費體驗，以及持續提升顧客終身價值。

針對上述目標，品牌面臨了對應的執行挑戰。在數據整併方面，由於用戶資料分散於總部 EDM、簡訊及外部廣告平台，手動比對與擷取的困難使其難以形成單一且可信的顧客輪廓。在行銷落實上，受限於繁瑣的操作流程，官網內容更新需頻繁與 IT 部門協調，導致反應時間過長且缺乏應對市場變化的敏捷性。最後在策略優化方面，因缺乏整合式的成效追蹤儀表板，團隊難以全面掌握行銷表現或追蹤完整的顧客行為軌跡，進而導致策略難以依據數據進行持續優化。

Appier 數據驅動的三大策略

為解決 INNISFREE 的挑戰，Appier 設計了三大策略：

1. 透過 AIRIS × AIQUA 架構整合線上線下會員與行為數據，打造單一可行動的顧客視圖，加速策略制定與自動化行銷部署。
2. AIRIS AI 分群與自動化推播無縫同步，賦能 AIQUA 實現即時且精準的個人化體驗，全面提升轉換效率。
3. AIRIS 多維追蹤與成效分析儀表板，讓品牌能持續優化營收成效與會員終身價值，建立良性的數據驅動成長循環。

走向 AI 世代的新數據引擎

INNISFREE 過去使用來自不同廠商的 CDP、MA 與 Chatbot 工具，面臨資料分散、無法整合與操作效率低的挑戰。導入 Appier 的 AIRIS（CDP）、AIQUA（MA）與 BotBonnie（Chatbot）後，成功整合資料來源，實現即時同步、統一顧客視圖與共用資料架構。這套 AI 世代的資料庫共享系統，讓品牌能建立跨通路一致的顧客輪廓，為個人化行銷與自動化營運提供即戰力。

打造高效資料活用引擎：深度挖掘顧客旅程與價值分析 

INNISFREE 結合 AIRIS 與 AIQUA，打通數據視角，深入剖析訪客進站行為、會員註冊與綁定路徑，以及不同層級會員的貢獻差異。從站內互動與潛力分眾中掌握轉換關鍵節點，精準優化註冊誘因與旅程設計，同時挖掘高價值族群以提升留存與客戶終身價值（LTV），全面強化數據驅動的行銷決策力。

在數據策略規劃中，INNISFREE 運用兩大儀表板進行深度追蹤：

• 「每月新訪客全站購物流程」，此儀表板的核心分析面向在於精確掌握從瀏覽、加入購物車到下單的轉化率與流失點，應用重點在於分析會員首購的斷點，並識別出最佳的轉單網頁，進而優化整體購物旅程。
• 「首頁彈窗成效」：專注於分析視覺成效、點擊率與最後的轉單效果，透過數據判斷哪些設計因素可能干擾用戶體驗，並據此調整呈現邏輯。
  
  除了這兩大應用，INNISFREE 也整合了多維度的分析應用，包括針對新舊訪客行為進行對照，藉由分析行為差異來優化導購邏輯與商品排序；同時針對首頁 Banner 與優惠活動進行導流成效分析，追蹤主視覺與焦點商品的曝光轉化表現，確保活動路徑能成功促進轉換行為。

在會員註冊與追蹤應用中，AIRIS 賦能行銷人員從多維度掌握行為：首先從「拜訪網站」階段追蹤來源優化導流，並在「註冊新會員」環節分析流失斷點以提升轉換。系統亦追蹤「會員首購」偏好與「會員回購」週期以啟動流失預警，最後整合「VIP 高價值會員」數據從全局維度強化品牌忠誠度。

在歸因成效方面，透過分析訪客轉會員的關鍵節點並優化購買誘因，使 2025 年註冊會員率提升 21.7%，購買轉換率增長 23%。策略重心在於透過精準追蹤掌握會員來源與活躍模式，實現從流量到忠誠的轉化，並落實跨通路整併與完整的顧客生命週期管理。

NNISFREE  透過會員等級（Welcome/VIP/Premium）、RFM 分群（價值/保持/喚回優先）及通路分眾（OMO/線上/線下）三大維度進行分類，以便針對不同忠誠階段與通路差異制定專屬經營與再行銷策略。

以系統整合購買頻次、回購週期、品項偏好及人口統計等數據，賦能行銷人員落實三大應用重心，成功建立高效忠誠度經營模型，能精準掌握會員價值與流失風險。這使品牌得以實現即時分群與策略響應，在挖掘高潛力客群的同時，全面優化會員經營策略。

1. 精準定義高價值受眾：依據受眾輪廓規劃專屬活動，提升轉換與忠誠度。
2. 活躍會員經營：針對高消費潛力的 OMO 客戶推薦高單價商品組合。
3. 流失客喚回：利用即時標籤與 RFM 實時追蹤，在臨界點精準召回重要會員。

AI 賦能全生命週期行銷：精準分眾與自動化轉換藍圖

INNISFREE 運用 Appier 的 AI 行銷引擎，精準刻畫從訪客、新客到回購熟客的全旅程，針對每個客群生命階段設定個人化目標與行銷情境，並透過 AI 進行跨產品推薦與高低價位分群推播，提升活躍度與單客營收。
策略涵蓋顧客從「訪客」到「忠誠會員」的完整生命週期：

1. 新客獲取與轉換： 透過註冊邀請、首購提醒及購物車未下單觸發，加速首購轉換。
2. 會員深耕與留存： 針對既有會員，運用 VIP 生日禮、會籍到期自動提醒與個人化價值推播，提升回購率與品牌忠誠度。
3. 營收最大化： 藉由跨產品 AI 推薦與消費行為分析，優化客單價並深化顧客輪廓。
   
   目標是在「最小化顧客干擾」的前提下，達成自然且高效的購買旅程，實現各階段體驗與營收的最大化。

實現精準分眾行銷：AIRIS x AIQUA 自動化受眾同步

AIRIS 與 AIQUA  透過「自動化受眾同步」，將顧客洞察轉化為即時行銷行動，實現無縫自動化分群與溝通。
流程分為三大步驟：

1. AIRIS 受眾設定： 在 AIRIS 中根據顧客價值定義分群條件（如「當月 Premium 壽星」），符合條件的顧客會自動歸類至受眾包。
2. AIQUA 受眾自動串流： AIRIS 產出的受眾名單會即時同步至 AIQUA，系統每日自動更新，完全無需手動重複分群。
3. AIQUA 行銷推播： 系統能依據自動化受眾清單，自主排程發送個人化訊息（如生日禮 Web Push），有效提升行銷效率並實現高度自動化。

從數據洞察到智慧執行：形塑以顧客為中心的個人化體驗

INNISFREE 透過 AIRIS與AIQUA 實現「以顧客為中心」的自動化行銷架構。 以跨平台數據共享為基礎，推動三大行銷應用：

1. 會員忠誠計劃：涵蓋訪客加入、權益通知及 VIP 養成。
2. 最大化轉換與營收：利用觸發型推播即時捕捉轉換機會。
3. 個人化商品推薦：透過 28 種 AI 模型提供精準的個人化產品推薦。
   
   建立由數據驅動的閉環系統，不僅極大化了行銷效率，更能在不干擾顧客的前提下，於各個生命週期階段創造最佳營收。

建立會員忠誠經營節奏，從新會員加入、互動促轉、權益喚醒到生日回饋，實現分眾分層的自動化經營，提升會員黏著與終身價值。針對會員生命週期的三個關鍵階段進行精準經營：

• 完成會員首購： 透過「一般型行銷活動」如綁定提醒與消費通知，引導新客完成首次轉換。
• 加速轉換與互動： 利用「觸發型活動」在指定時間點自動派發新會員折價券或訂閱通知，強化會員黏著度。
• 維持會員活躍： 藉由「網頁內行銷」提供生日禮與不同等級專屬權益提醒，確保會員持續互動。
  
  

利用 AIRIS 鎖定「高價值沉睡 VIP」、「明星商品偏好者」及「當月壽星」進行動態分眾；隨後銜接 AIQUA 自動發送高價值受眾的沈睡喚醒優惠、補貨提醒與網頁即時生日祝福。這套「自動化同步」機制成功打破行銷時差，不僅帶動購買行為轉換率較去年同期大幅提升 23%，光是透過「In Web 生日提醒」單一功能，就在一年內創造了額外的 85 萬元的轉換價值，充分驗證了精準自動化受眾溝通對營收最大化的貢獻。

1. Appier AI  商品推薦
   

   INNISFREE 導入 AI 商品推薦模型，透過 NLP、協同過濾與深度學習實現 1:1 精準推薦，搭配 campaign 儀表板監控商品成效，實現個人化推薦與跨售機會最大化。

   
   28種 AI 推薦模型
   Appier 擁有 28 種 AI 推薦模型，全面覆蓋 INNISFREE 顧客消費旅程各階段，從首次造訪到結帳皆能精準推送個人化商品。根據用戶行為、喜好與相似性推薦，提升關聯商品曝光與轉換機會，打造完整的 AI 行銷動線。
   
   INNISFREE 採用推薦模組的緣由及策略思考
   

   為解決推薦作業高度依賴 IT、人工作業與轉換追蹤困難，INNISFREE 導入 Appier AI 模型進行商品推薦與自動化素材調整。透過購物車頁推播、A/B 測試與 Smart Resize 等功能，提升推薦效率並自然帶動會員轉單與營收成長。

   
   
   AI 個人化推薦模組 6個月內增加133萬的轉換價值
   

   INNISFREE 導入 Appier AI 個人化推薦模組的顯著成效。在 2025 年下半年短短 6 個月內，成功增加了超過 133 萬元的額外轉換價值。
   
   該解決方案透過以下三大核心功能，實現了精準且高效的自動化行銷：

• • 無程式碼（No-code）模型建立：品牌可快速部署「近期查看」、「搭配組合」及「高轉換率商品」等多樣化推薦模型，自然融入顧客瀏覽旅程。
  • 即時預覽與數據驅動優化：平台支援即時預覽推薦結果，並能針對同一頁面進行重複性 A/B Test。例如，實測顯示「近期查看」模型的 CVR 達 34.62%，表現優於其他模型，讓品牌能依據實證數據選擇最優方案長期運用。
  • 1:1 個人化體驗：AI 根據顧客行為打造細緻的推薦模型，確保每位顧客都能獲得最契合需求的產品，達成品牌與消費者的雙贏。

AI 推薦模型搭配創意設計模組：提升7倍+設計效率打造原生感個人化體驗

透過「AI 推薦模組」與「創意設計模組」的深度結合，將原本需 7-14 天的行銷製作流程大幅縮短至僅需 1 天，提升 7 倍以上的設計效率。

INNISFREE 團隊利用內建超過 100 種專為行銷情境打造的模板，在「無需程式碼」的情況下，即可輕鬆模擬官網原生設計。這種高度整合的視覺風格，讓個人化推薦內容能自然融入網頁，降低廣告促銷感，進而提升顧客的點擊意願與轉換率。平台支援彈出式通知、嵌入式與全螢幕等多種形式，全方位賦能品牌即時掌握行銷黃金時刻。

AI 推薦與數據分析雙驅動：賦能 INNISFREE 精準掌握產品轉化與未來成長預測

透過「AI 推薦」與「資料分析」模組* 的雙重協作，為 INNISFREE 打造全方位的成長引擎。有別於傳統行銷自動化（MA）僅停留在基礎指標，AIQUA 能深入追蹤顧客的細微行為，並精確掌握受眾對每一個 產品 SKU 的偏好與轉換價值。

透過直觀的數據儀表板，品牌能即時監控點擊率（CTR）、轉換率（CVR）及轉換價值等多項關鍵指標。藉由分析 Top 10 熱門商品排行，行銷團隊不僅能從產品與顧客雙維度優化策略，更能從歷史數據中預測下一個成長商機。這種將「自動化分眾」與「即時數據反饋」結合的模式，協助品牌在個人化行銷中達成無時差的精準決策。

INNISFREE 實現 OMO 跨渠道歸因分析

Appier 的數據追蹤技術，為 INNISFREE 建立「追蹤、優化、再成長」的營收循環。內容主要分為三大分析維度，透過全通路的數據串聯，品牌能更清晰地看見顧客足跡，將流量轉化為可持續的增長動能：

• 社群導流與銷售歸因：整合 Google、LINE、FB 及 IG 等多元社群渠道，精準追蹤 LINE OA 推播等操作對實際轉換的貢獻度。
• 產品銷售分析：深度對比線上與線下消費數據，從明星商品（如綠茶系列）的銷量趨勢到具體產品代碼的表現，掌握消費者的產品偏好。
• 顧客購買週期分析：針對 VIP 與 OMO 使用者進行分群，分析其回購週期、跨店購買趨勢及顧客價值（CRM），以制定更精準的二次行銷策略。
  
  

1. Line 與社群不再追蹤曝光和點擊：精準追蹤 LINE 導流至結帳的完整 ROI 轉化路徑
   
   

   打破傳統行銷僅追蹤「曝光」與「點擊」的局限，揭開從 LINE 導流到線下結帳的全路徑數據閉環。透過 AIRIS 的分析介面，INNISFREE 能針對特定的 LINE Campaign 進行精準歸因，甚至追蹤到「線下購買數值」。

   系統支援靈活的雙曲線分析功能，讓行銷人員能在同一圖表中比對多維度指標，例如同時觀察「結帳人數」與「平均購買年齡」的關聯性。這種視覺化的成效分析，不僅讓營收與 ROI 一目瞭然，更協助品牌從數據中洞察顧客畫像，進而優化行銷資源配置，建立高效的營收成長循環。

   
   
   
2. 產品銷量和不同價值的客群一鍵分析：讓銷售成長和衰退走勢透明化
   

   將銷售數據依照客群價值分群，快速比對各族群的購買表現、貢獻營收與回購趨勢。透過一鍵分析功能，能快速整合產品銷量與多元維度（如年齡層、會員等級及客群類型），讓複雜的銷售數據透明化。
   
   使用者可根據需求靈活自定義分析指標，包含購買人數、次數、淨銷售額及數量等，並透過直觀的走勢圖即時追蹤銷售成長或衰退的趨勢。以「「綠茶防曬」為例，AIRIS 能自動拆解不同等級會員（如 VIP、Premium）的貢獻度。這種高度視覺化的數據呈現，不僅簡化了追蹤與優化成效的流程，更能幫助品牌精準識別高價值客群，進而制定更具效率的行銷決策，達成營收持續增長的目標。

3. 為不同受眾平均購買次數及回購週期：提供彈性和細緻的洞察分析
   為 innisfree 打造的高彈性數據分析介面，旨在透過深度的受眾拆解，優化營收成長循環。提供靈活而高度自定義的分析維度，打造更細緻的會員經營與再行銷策略：

• • 多維度受眾選擇： 使用者可自由篩選特定受眾（如 VIP、CRM 名單或 Meta 廣告受眾），並設定長達三年的追蹤區間。
  • 靈活的分類依據： 支援以 OMO 類型、RFM 指標、消費金額或特定活動標籤作為分析基準。
  • 視覺化洞察： 透過直觀的圖表對比「線上、線下、OMO 跨通路」顧客的平均購買次數與回購週期，協助品牌精確掌握不同族群的行為特徵，進而制定更具效率的個人化行銷策略，實現數據驅動的業績增長。
    
    

數據驅動轉型：INNISFREE 攜手 Appier 打造智慧行銷新紀元

透過 AIRIS 與 AIQUA 打造資料共享架構，導入了 AI 自動化分群與智慧預測技術，將線上線下碎片化的數據，轉化為高價值的統一顧客視圖。
藉由 Appier 解決方案中領先的 AI 技術，行銷團隊能實現跨渠道的無誤差個人化溝通，使作業效率大幅躍升 7 倍以上，並達成 23% 的轉換率增長。在短短六個月內，這套 AI 個人化推薦模組更直接創造了超過 133 萬的額外轉換價值。這不僅是一次技術升級，更象徵著建構起一套能持續運行的 AI 營收飛輪，透過數據的不斷迭代，為未來的長效經營與持續擴張奠定了最強而有力的智慧基石。