【電商原來是醬】自帶流量的推薦引擎，精準受眾強化轉換率

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？

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 Apple Podcast｜Spotify｜SoundOn｜KKBOX

• 【電商原來是醬】Podcast，用有趣的電商小知識，或電商界的專家訪談，並以最輕鬆的方式和你們分享電商這個產業

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