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title: INNISFREE | Appier
description: INNISFREE 運用 Appier 平台實現全通路數據整合、流程自動化與精準分眾，實現 123% 購買轉換。
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[成功案例｜Appier ](https://www.appier.com/zh-tw/success-stories)

# [INNISFREE | Appier](https://www.appier.com/zh-tw/success-stories/innisfree-appier)

 作者：[Appier](https://www.appier.com/zh-tw/success-stories/author/appier) | Dec 29, 2025 10:32:09 AM

 

## 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。

INNISFREE TW

 

 

## 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。

1. 訪客進站旅程分析

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。

2. 會員註冊和追蹤

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。

3. 跨層級會員價值分析

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。

1. 會員忠誠計劃 - AI 自動化精準觸達，極大化會員終身價值

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。

2. 最大化轉換與營收 - 驅動轉換率成長 23% 並創造 85 萬年度轉換價值

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。

* 此報表部分功能需客製，詳細方案請洽Appier成長專家

## 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。

 

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