當消費者不知道要買什麼商品，或是特別想要買哪些類型的商品，很有可能第一個念頭會直接想到這些購物平台網購。原因是什麼呢？快速、方便、24小時到貨、或是沒有對某個品牌有偏好、想要到某個平台上就能尋找到各種賣家的商品。 而在大家逛網購的時候，一定都有看過「你可能還喜歡的商品……」、「其他人還看了這些……」的產品推薦小提示，不只可以幫你更快找到最需要的產品，也可以快速比較類似商品的規格和價位，對消費者來說，是一個很實用的小功能。而對商品賣家來說，根據這些數據，可以讓企業更了解顧客的使用習慣、產品偏好等等。 「推薦系統」根本沒什麼效果？ Amazon、知名影音串流平台 Netflix 的成功營收推手都來自於其推薦系統。 加上看著網路上教你如何提升轉換率的文章，身為經營電商業者的業主們，若也曾經想讓自己的電商更加進步與完美，心中可能有個小聲音喃喃地說：「我也嘗試著運用了相似的推薦系統，但根本沒有什麼明顯的效果。」或許我們可以將注意力除了專注在精準分眾分銷之外，還能試著把焦點放在每個人都是一個獨立的個體，針對大家個自不同的喜好、不同的行為以及多種不同的需求，來創造屬於每位消費者的專屬購物流程。 像是傳統的推薦方法，當使用者購買電風扇之後，網站會持續推薦更多的電風扇產品，只是這樣的推薦方式已經不符合現在使用者的需求。 現在的網路透過AI演算法，進行動態計算使用者行為與網站商品更新，進而立即性調整網站、電商平台推薦使用者的方式，如推薦的內容、瀏覽觀看的內容等不同資訊，以更貼切使用者正在尋找的內容或商品資訊。 不如分析消費者輪廓，讓客戶擁有自己的「專屬網站」 數據資料顯示，全世界電商都花了大錢在廣告上找流量，然而真正的轉換率平均只落在 2 - 3％，這又是為什麼呢？Rosetta.ai 也從團隊過去超過五年的電商經驗發現到 2 項主要影響顧客轉換與留存的主因： ★無法掌握顧客購買偏好、動機與目的、甚至是當下情境等個人化因素 ★電商通常是一人身兼多職，沒有足夠相關的人力、資金，學習採用較創新的技術 因此Rosetta.ai一直以來都致力專注於在電商的「 顧客獲取 」和「 顧客留存」這兩大經營關鍵，重視整段「 線上、線下 」所有消費者旅程的接觸點整合，而非單純一套線上推薦工具。透過個人化推薦系統為每位客戶推薦最符合它們胃口的商品資訊，一個類別的商品有成千上萬的商品，不論實體商店或虛擬平台，可能擁有上千、甚至上萬的筆不同客戶的會員資料，運用消費者偏好分析，讓品牌電商能更精準地了解期消費者輪廓，幫助開發並推薦款式商品給有潛力的消費者。 Rosetta.ai亦根據消費者的購物流程，設計對應不同頁面、不同階段 KPI 的推薦系統，用戶可根據自身網站的需求選擇推薦情境，系統也提供即時反饋、自動化引擎等服務。現在除了擁有30多個統一API的即用性免費模組外，還打造了14種基本情境組合。 未來讓你的電商網站將不是我的電商網站，伴隨著 AI 與深度學習的技術，網站首頁的概念將逐漸重構，平台將會依消費者需求推薦不同的商品、量身打造網站首頁，讓每個消費者連上電商平台看到的首頁都將不同。 換個角度來說，為電商打造精準推薦服務，讓電商使用個人化推薦系統，不僅是能避免顧客的流失、提高客單價，進而提升營業額的效果外，也能讓現代喜愛新奇的消費者們能擁有嶄新的消費體驗，達到雙向正面的循環效益。
當消費者不知道要買什麼商品，或是特別想要買哪些類型的商品，很有可能第一個念頭會直接想到這些購物平台網購。原因是什麼呢？快速、方便、24小時到貨、或是沒有對某個品牌有偏好、想要到某個平台上就能尋找到各種賣家的商品。 而在大家逛網購的時候，一定都有看過「你可能還喜歡的商品……」、「其他人還看了這些……」的產品推薦小提示，不只可以幫你更快找到最需要的產品，也可以快速比較類似商品的規格和價位，對消費者來說，是一個很實用的小功能。而對商品賣家來說，根據這些數據，可以讓企業更了解顧客的使用習慣、產品偏好等等。 「推薦系統」根本沒什麼效果？ Amazon、知名影音串流平台 Netflix 的成功營收推手都來自於其推薦系統。 加上看著網路上教你如何提升轉換率的文章，身為經營電商業者的業主們，若也曾經想讓自己的電商更加進步與完美，心中可能有個小聲音喃喃地說：「我也嘗試著運用了相似的推薦系統，但根本沒有什麼明顯的效果。」或許我們可以將注意力除了專注在精準分眾分銷之外，還能試著把焦點放在每個人都是一個獨立的個體，針對大家個自不同的喜好、不同的行為以及多種不同的需求，來創造屬於每位消費者的專屬購物流程。 像是傳統的推薦方法，當使用者購買電風扇之後，網站會持續推薦更多的電風扇產品，只是這樣的推薦方式已經不符合現在使用者的需求。 現在的網路透過AI演算法，進行動態計算使用者行為與網站商品更新，進而立即性調整網站、電商平台推薦使用者的方式，如推薦的內容、瀏覽觀看的內容等不同資訊，以更貼切使用者正在尋找的內容或商品資訊。 不如分析消費者輪廓，讓客戶擁有自己的「專屬網站」 數據資料顯示，全世界電商都花了大錢在廣告上找流量，然而真正的轉換率平均只落在 2 - 3％，這又是為什麼呢？Rosetta.ai 也從團隊過去超過五年的電商經驗發現到 2 項主要影響顧客轉換與留存的主因： ★無法掌握顧客購買偏好、動機與目的、甚至是當下情境等個人化因素 ★電商通常是一人身兼多職，沒有足夠相關的人力、資金，學習採用較創新的技術 因此Rosetta.ai一直以來都致力專注於在電商的「 顧客獲取 」和「 顧客留存」這兩大經營關鍵，重視整段「 線上、線下 」所有消費者旅程的接觸點整合，而非單純一套線上推薦工具。透過個人化推薦系統為每位客戶推薦最符合它們胃口的商品資訊，一個類別的商品有成千上萬的商品，不論實體商店或虛擬平台，可能擁有上千、甚至上萬的筆不同客戶的會員資料，運用消費者偏好分析，讓品牌電商能更精準地了解期消費者輪廓，幫助開發並推薦款式商品給有潛力的消費者。 Rosetta.ai亦根據消費者的購物流程，設計對應不同頁面、不同階段 KPI 的推薦系統，用戶可根據自身網站的需求選擇推薦情境，系統也提供即時反饋、自動化引擎等服務。現在除了擁有30多個統一API的即用性免費模組外，還打造了14種基本情境組合。 未來讓你的電商網站將不是我的電商網站，伴隨著 AI 與深度學習的技術，網站首頁的概念將逐漸重構，平台將會依消費者需求推薦不同的商品、量身打造網站首頁，讓每個消費者連上電商平台看到的首頁都將不同。 換個角度來說，為電商打造精準推薦服務，讓電商使用個人化推薦系統，不僅是能避免顧客的流失、提高客單價，進而提升營業額的效果外，也能讓現代喜愛新奇的消費者們能擁有嶄新的消費體驗，達到雙向正面的循環效益。
