原文出處｜Rosetta.ai 首圖｜iStock
隨著生成式 AI 浪潮的崛起，使 AI 賦能和數據驅動為核心，為電商提供了更精準的消費者洞察和預測，使得品牌能夠更主動和即時了解並滿足消費者的購物需求。展望 2024年電商新趨勢，打造超個人化購物體驗已成為關鍵。
本篇目錄
(一) 解決廣告流量不精準，沒有銷量的困境
運用第一方數據，掌握受眾輪廓
隨著 Cookieless 時代的來臨，數據收集變得更加困難。再加上隨著廣告投放的普及，流量價格逐漸攀升，同業競爭使用相同廣告受眾，無法留住廣告流量。品牌電商需要收集屬於自己的第一方數據，可以透過 AI 的幫助掌握第一方顧客的商品偏好數據，精準鎖定已轉換的顧客。
有效運用結帳頁進行跨站推薦，提高客單價
通常完成結帳的消費客群，會比起全新的顧客更有購買的意願，可以再多推薦給他們有興趣的商品進行加購。因此，在結帳頁面與其他品牌合作，能讓你的商品曝光至跨產業的網站上，擴大新的潛在顧客，延伸已轉化顧客的購物旅程，提高轉換率與客單價！
(二) 打造體驗行銷策略，提高品牌忠誠度
即時與消費者多元互動，享受無間斷的購物樂趣
以下方圖片為體驗行銷為例子，當消費者滾動頁面時，他們不僅能看到更多個人化的商品推薦，還能發現符合他們喜好和需求的多樣產品。這種直觀的互動模式不僅豐富了瀏覽過程，也擴大了購物選擇的範圍。再搭配專屬於消費者的推薦情境，使得他們更容易發現心儀的商品。
打造好的官網購物體驗具備三大要素
佈局體驗行銷三大元素＝互動多樣性＋推薦多樣性＋版型多樣性。品牌電商需要主動為消費者創造需求，在他們還沒發現自己的需求時，巧妙地引導他們進入各個購物場景，再搭配多元推薦版型，與消費者進行多元互動，不僅提升參與度和滿足消費者的需求與喜好，更創造全新的購買體驗和品牌價值！
(三) 以數據驅動精準客群，提升行銷效益
深耕數據 DNA，掌握消費者喜好
品牌電商需要善用 AI 了解數據的來源並確保所收集到的數據能對品牌產生價值與影響。從過去的量化數據，標籤數據的發展已成為零售業的趨勢。每一件產品都有自己的產品屬性，例如，圖中的白色刺繡長袖襯衫，除了知道基本的商品資訊外，了解消費者喜歡哪些元素更為重要！袖子有分很多種類，從標準袖、公主袖和七分袖等，品牌業者需要的是更細緻的標籤，掌握消費者會喜歡哪些風格和元素，推薦給他們其他會喜歡的商品。
從這些數據中可以了解消費者對於每一個商品的屬性喜好和需求都不同，有助於品牌電商掌握消費者輪廓。透過這些質化數據可以幫助業者在未來商品開發都有很大的幫助，也能清楚掌握商品與消費者之間的關係。
打造消費者超個人化購物體驗
擁有數據 DNA 後，透過數據將能了解什麼樣的時機點讓消費者感到滿意或不滿意，進而優化消費者購物旅程。當消費者進站後，每一分每一秒都是銷售的機會點，適時地與消費者互動有助於降低跳出率，而個人化商品推薦的應用在消費旅程中，能引導顧客購買喜歡並會購買的商品，打造超個人化的購物體驗。
結論
2024 年電商必須聚焦三大行銷目標，從解決廣告流量不精準、客單價難以提高的窘境，透過運用第一方數據，掌握消費者喜好來引進高消費意願流量，並運用數據分析進而提高廣告轉換率。其次，掌握體驗行銷三大元素，運用多元推薦版型與消費者在對的時間與他們互動，並透過不同的推薦情境銷售，強化品牌與消費者的連結。最後，數據驅動行銷成為不可或缺的一環，深耕數據 DNA 來了解消費者真實喜好，才能打造超個人化購物旅程，實現行銷自動化！
沿著消費者的視角來洞察他們在購物旅程中每一接觸點，透過詳盡的受眾輪廓分析來主動發掘需求與喜好，為他們打造超個人化的購物體驗。透過這三大目標協助品牌電商實現更高的轉換率、提升顧客滿意度，迎接電商新的商機！
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