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成功案例

Senheng

與以往以規則為基礎的受眾名單相比,AI 預測的受眾名單創造的訂單金額高出 12 倍

「Senheng 一直致力於讓顧客擁有最佳的消費體驗,為了達成這項目標,我們與Appier 密切合作,幫助企業適應顧客資料平台與 AI 技術,讓我們能深入了解每位顧客的行為及偏好,無論他們是在線上或線下購物。」

Senheng 副總經理

June Tai Tze Ten

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主要挑戰

缺乏用於促銷新商品的交易資料

當需要促銷新商品時,Senheng 發現自身缺乏可用於鎖定目標客群的歷史交易資料。因此在新系列智慧型手機的特定促銷活動中,Senheng 難以得知新商品的目標客群與顧客輪廓。為避免無差別地向所有顧客進行促銷,Senheng 需要有效的解決方案,以縮小可能購買手機的潛在顧客範圍。

缺乏創建具消費潛力受眾名單的能力

如同大部份的零售商,Senheng 過去依賴以規則為基礎的受眾名單來鎖定商品的目標客群。然而規則式的受眾名單所能產生的顧客輪廓有限,難以根據此名單進行更細緻的區隔,Senheng 需要更創新的解決方案。

解決方案

可預測目標客群的自動化機器學習(AutoML)AI 模型

Appier 的 AIXON 解決方案整合大量的線上及線下資料,在缺乏交易資料的情況下,仍然能利用 AI 自動化機器學習模型預測潛在目標客群。在新智慧型手機的促銷活動中,Appier 利用商品相似度漏斗,根據與該智慧型手機相似商品的資料(例如同品牌其他相似的產品、價格及產品分類),結合深度學習為 Senheng 生成潛在受眾名單。與手動圈選的受眾名單相比,AI 預測的受眾名單讓顧客轉換率提升 2.8 倍。

運用 AI 區隔受眾實現顧客互動與營收成長

Appier 的 AIXON 解決方案納入多種參數,以預測可能購買不同商品的客群。這些參數包括曾購買的產品類別、曾購買的品牌、上次消費日期、會員資格、商品保固資料以及營收。在電視、冰箱及吸塵器三項商品的促銷活動中,AI 預測的受眾名單與規則式的受眾名單相比成效顯著,包括 EDM 開信率及點擊率增加 30%、SMS 點擊率增加 50%,以及整體訂單金額提高 12 倍。

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