運用 AI 重組消費者數據,iKala 教你獲取顧客的 4 個精準行銷技巧

【為什麼我們要挑選這則新聞】數位廣告成本提升,競爭企業增加,網路用戶成長趨緩,「流量紅利」宣告消失;再加上聯網媒介增加,消費者數據散落在各種管道,因此行銷也變得更加「碎片化」。

但隨著大數據與 AI 技術的進步,商家可以從各種管道蒐集數據,並且將碎片化的資訊,拼湊出更完整的消費者樣貌,提升精準行銷的能力。AI 行銷科技公司 iKala 教我們 4 個因應電商新趨勢的方法。(責任編輯:郭家宏)

擁有豐富數據驅動行銷與數位轉型解決方案經驗的 iKala,提出 C4M(Cloud for Marketing)策略架構,運用 iKala 資料池解決方案(Big Data Lake Solution)做全通路數據整合,並以 Google Cloud 強大的數據及機器學習技術為核心打造 AI 模型,協助企業主快速導入四大智慧行銷策略,輕鬆跨越數位轉型門檻,提昇企業品牌價值及營收。

iKala C4M (Cloud for Marketing) 策略藍圖:透過 iKala 資料池解決方案 (Big Data Lake Solution) 做全通路數據整合,實現四大核心策略 – 聰明廣告投放、優化顧客體驗、預測分眾行銷、人工智慧賦能

相信數據,iKala 教你四招因應電商新戰場

策略一:聰明廣告投放

首先,藉由建立媒體評估機制,即時掌握每個廣告投放的數據表現,再透過多維度的綜合評估,洞察不同媒體廣告覆蓋的人群重疊度,識別互斥或互補媒體,進而提升廣告投放效率。

策略二:優化顧客體驗

提升用戶旅程感知價值,創造需求情境。透過即時蒐集消費者的跨螢足跡(手機、平板、電腦),洞察使用者行為,進而優化消費旅程,提供更為個人化的情境式推薦功能,如此便能達到降低網站跳離率、極大化轉換率並提升客單價的終極目標。

策略三:預測分眾經營

洞悉消費者,深化顧客關係。利用特徵工程建立精準顧客輪廓,打造數據挖掘模型與事件預測分析模型,了解用戶的使用習慣、生命週期、留存與回購預測等,進而掌握 5W 精準行銷原則:篩選用戶群(Who)、設置發送與接觸時間(When)、選擇投放內容(What)、排列優先順序(Which)、決定溝通管道(Where),經營與顧客的長期關係。

策略四:人工智慧賦能

利用機器學習打造的分析與預測模型,能掌握更多維度。相較於過往常被使用的 RFM 模型:Recency 最近一次消費、Frequency 消費頻率、Monetary 消費金額,因一次只能考慮三個元素,制定出的行銷策略便會因欠缺考量到其他使用者行為而不符合市場需求,而以人工智慧賦能的模型,則能協助品牌電商即時看到消費者的全貌,真正達到精準行銷的目的。

當流量紅利不再,行銷更趨碎片化

隨著數位廣告的成本不斷攀升,新進競爭者也越來越多,而網路用戶的成長幅度不僅趨緩甚至開始出現衰退的情勢,過往的流量紅利時代便宣告結束。但讓品牌電商的數位行銷團隊苦惱的還不只這些,消費者能使用的平台管道越來越多元,資訊來自四面八方,競爭者不只是同行,更有消費者的個人社群網絡,行銷數據散落於各管道,若不能將這些有價值的數據碎片拼湊成完整的故事,便難以掌握消費者的全貌。

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科技結合創意,打造消費者的品牌體驗

在數位行銷與電商市場的不斷變化轉型中,行銷人員須隨時保持著彈性並擅用科技輔助,藉由分析工具徹底掌握消費者,將對的資訊透過多元管道傳遞給對的受眾,創意才得以實現與變現。iKala 運用此思維已成功打造出多個科技結合創意的產品,像是全台最大網紅媒合平台「KOL Radar」結合 AI 技術做到最佳的網紅推薦資料庫、台灣出發東南亞落地的社群電商運營工具「Shoplus」利用智能聊天機器人協助社群賣家、企業影音串流服務「StraaS」結合雲端影音及 AI 技術打造智慧影音應用、AI 自動修圖技術「PicaaS」與「GCP 專門家」行銷數據分析等,證明藉由科技的輔助,方能打造出最貼近使用者的品牌體驗。

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