目前能夠自帶流量的推薦引擎方式在這個數位媒體時代,各大品牌與電商無不爭相獲取注意力。如果有一個可以利用大數據進行自動化行銷的工具該有多好?禾多移動科技創媒聽到了!Podcast 節目《電商原來是醬》邀請到創辦人林志堯 Wing 來到現場,談談什麼是推薦引擎,如何自帶流量?
EP72 | 以人性推薦商品,聰明自帶流量的推薦引擎
AI 演算法推播,把訊息直接送到客戶眼前
約在 2015 年開始是臉書主宰的時代,能不能夠獲得曝光完全仰賴臉書演算法。於是禾多決定擬定全新解決方案,擺脫臉書的臉算法控制,開始跨入網頁推播的聯播網,為客戶累積流量池。禾多目前的流量池大小約 5000 萬人次,總共是 1200 萬個使用者以不同瀏覽器訂閱,佔台灣可觸及人數(扣除長輩與小孩)85~90%。
禾多透過自行開發的 AI 判斷,跟著顧客的生活與閱讀習慣,在主題式網站內,即時性推薦想要的商品給顧客。這個推薦引擎的特點在於精準與即時,傳統方法是要等到顧客回訪或是進入其他相似網站;而禾多不這麼做,改以推播的方式,直接遞送訊息到顧客的裝置中。
那麼要如何從大流量池找到精準受眾呢?林志堯說,單純注重點擊率是不夠的,因為點擊與實際購買的人可能是兩群不同的人。禾多從跨入電商之後,致力於獲取消費者行為資料,目的在於透過行為分析,讓點與買的人盡可能高度重疊,進而達到強化轉換率。
強化轉換率以外,客單價也要提高
禾多把推薦引擎這個服務稱為數位店長,就好像我們進到一間實體店開始,有一位店長為你服務。數位店長可以知道這位顧客是否曾經來過、想買什麼、上次買什麼、猶豫品等等。而顧客從進站開始的每一個行動,都會使得數位店長進行運算,推算出需要推播的即時訊息,可能是相似商品、優惠折扣或是同品牌的更高或更低價商品。
要以什麼依據進行推播呢?答案就是 AI 大數據。大數據的資料來源,來自於以不記名方式蒐集到的行為資料。透過很大的量體產生的群體行為,再從群體的分眾行為,猜你想要什麼。這其實就是消費者心理,所以一連串的推薦的路徑其實是被很多消費者走出來的路徑。
然而銷售能力強的店長除了關注顧客買或不買之外,會更加注重「一籃子」購物的價格——客單價。首先要找到好的「帶路雞」,顧客會進站可能是被某一個特定的商品吸引進來,然而當你把廣告物件推出去,單品營收未必高。依廣告品進來的顧客,可能會連帶購買其他的東西,這時就需要分析相關消費者的消費流程。分析系統會即時去監控當下所有的廣告物件到成交,所組成的購物車價值。依據購物車價值做即時推薦,幫助客單價提升。
所以數位店長的後台會針對正品(主要廣告的商品,即帶路雞)與副品(伴隨消費歷程購買的商品)給予總購物車的廣告投放建議。每十分鐘進行一次計算,給予最即時的 ROAS 分析,並透過 On page、猜你喜歡等方式,精準投向受眾。
未來的消費趨勢
說到數位廣告的趨勢,林志堯認為萬物聯網、微型化、個人化與細緻化是最重要的。身為電商與品牌應該更加注重如何在數位廣告上面跟 KOC 產生資料數據交換,並注意真正的使用習慣。像是穿搭流行在未來也可以被追蹤,透過大數據分析個人喜好與使用情形,再以數位行銷即時推播給個人。
未來禾多將執行出海計畫,前進東南亞市場,協助當地品牌增加營收。並在台灣以廣告投放的方式讓更多人知道禾多,也會多多辦理分享活動,讓電商與品牌可以以更輕鬆的方式找到禾多。
- 本文由【林克威】授權【聲歷其境】撰寫
- 本集帶大家了解目前能夠自帶流量的推薦引擎方式,如果你也好奇網紅的發案模式,就快點擊收聽完整節目
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