【為什麼我們要挑選這則新聞】松果購物透過 AI 提升商品搜尋與推薦的精準度，搜尋結果的點擊成效提升 40%，「猜你喜歡」推薦專區交易額更是成長 200%。
AI 應用遍地開花，除了科技產業，AI 也滲透到電商等領域，替業者帶來更高的銷售額。（責任編輯：郭家宏）
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松果購物在行動端不斷優化，看準現代科技改變生活已經成為不爭的事實，松果購物掌握一機在手「隨商機」，並透過 AI 人工智慧推進購物、銷售和瀏覽等使用者的消費體驗，亦由自媒體及外部廣告確實緊抓生活中每個碎片化的時刻，用最快最精準的方式把商品送到消費者眼前，達到最佳效率化運營，帶動今年 1 到 8 月份累計交易額（GMV）較去年同期展現近 100% 的高度成長表現。
松果購物 23 日宣布，自去年 7 月份達成 APP 百萬下載里程碑後，本月再突破 200 萬下載新紀錄，24 日起為歡慶 APP 下載達標，展開為期一週的 APP 限定專區 85 折優惠，持續刺激行動端買氣。
手機貢獻 80% 訂單量，松果購物透過 AI 提升推薦精準度
松果購物董事長郭家齊表示，認為在現今世代中，贏家都是能善用資料的人，而在所有 AI 科技工具當中，最受到廣泛使用，也對電商營運成效最佳的，莫過於「搜尋」和「推薦」引擎功能。我們內部集結了 PM、數位行銷、工程師、資料科學家各方人才組成專案小組，投注大量的資源，從數據中挖掘提高使用便捷及帶動轉換率的方案，目標從現有會員基礎找到更多新變現模式，亦從外部引流導下載帶動流量池的增長及會員黏著度。
隨著大數據與 AI 技術的進步，我們運用各種管道蒐集數據，並且將碎片化的資訊拼湊出更完整的消費者樣貌，大幅提升精準行銷的能力，在松果購物中十筆訂單大概有八筆來自「使用手機下單」，所以我們也相當重視行動端發展，透過不斷提升行動裝置運算能力和翻新系統演算法，以縮短交易歷程、放大交易動能的躍進，並透過 AI 增進個人化推播的精準度，逐步朝向能與消費者心電感應的推薦模式，進一步則運用在程序化廣告（programmatic advertising）上，優化決策並減少廣告的人力，讓廣告變得更高效智慧，期待行銷面跳脫一次性溝通能持續與消費者互動，極大化每一次接觸的影響力。
從隱式回饋找到關鍵問題，啟動 AI 優化
松果購物今年著力在搜尋及推薦兩大塊的 AI 運用，導入機器學習排序（Learning to rank），依據商品與對應搜尋關鍵字的點擊量、收藏量、購買量、商品描述等特徵，並測試隨機決策森林（Random Forests）、LightGBM、ListNet、Coordinate Ascent 等 10 幾種模型，持續優化「搜尋」結果排序，找到降低實際值與預測值之間的殘差，並以達到滿足消費者及銷售的最佳化為目標，現階段透過搜尋後購買的商品中，有超過 40% 會落在搜尋引擎給出的前 10 個商品中，前 10 個商品點擊成效更大幅增加 40%。
推薦部分分別從傳統的矩陣分解（Matrix Factorization）及用深度學習演算法（Deep Learning）去建立用戶的個人化推薦商品清單，由於用戶的觀看、搜尋、收藏、購買等行為特徵多為隱式回饋（implicit feedbacl），故陸續採用自動編碼（Autoencoder）、深度學習推薦模型（DeepFM）、深度興趣網絡（Deep Interest Network，簡稱 DIN）、加權矩陣分解（Weighted Matrix Factorization，簡稱 WMF）等方式進行訓練，現也已建立超越原先推薦系統的演算模型，在推薦清單的商品中可以達成的購買召回率（Recall Rate）也已達到 30~40%，帶動「猜你喜歡」推薦專區交易額表現成長 200%，同時也開始針對還尚未有數據資料的新商品、新用戶採取行動解決冷啟動問題（cold-start problem），並持續導入商品標題、內文、標籤等的相關資訊幫助精準推薦成效，預期科技戰力將成為推動成長的最大關鍵武器。
松果購物的下一步進程，會將 AI 運用在改善顧客忠誠度和留存率上，從顧客軌跡、社群行為及交易狀況等進行會員貼標的用戶分群作業，並透過自媒體包含擁有超過 200 萬會員的松果購物 APP 及超過 1600 萬好友數的松果購物 LINE 官方帳號等進行會員精準個人化行銷，期望可結合自身及外部資源，提供目標 TA 各種便利生活及購物服務，促進更多行動商機的發展。
（本文訊息由 松果購物 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。本文提供合作夥伴轉載。）
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