根據 Global Web Index 調查顯示，每週網購的消費者佔全球網路使用者一半以上（58.4%），大眾的消費習慣已轉往線上，疫情後每人平均一年的網購花費約 3 萬元，各商家嗅到商機紛紛建立電子商務平台搶占市場。然而，cookieless 政策加上快速轉變的消費者行為，電商平台該如何有效地掌握消費者需求擬定精準行銷策略成為首當其衝的難題。
行銷成本比天高，卻成效不彰？
目前電商的經營策略著重在提升消費者黏著度與回購率，通常透過幾個方式：
- 投入大量行銷成本製作豐富的圖文視覺導流消費者進入官網
- 與 KOL 直播合作娛樂化購物旅程，擴大品牌知名度與流量
- 舉辦「購物節折扣」活動，吸引新客與提升既有顧客的消費金額
「一比五定律」表示開發新顧客的行銷成本相當於留住一位老顧客的五倍，成本考量包含了解新顧客的需求與購買意圖、提供新顧客的折扣優惠、設計廣告吸引新顧客關注並提升品牌認知等等，提升消費者購買動機。根據研究顯示，新顧客因受到廣告推播而實際下單購買的機率僅有 5-20%，轉單率低且不確定性高。
根據 Sprout Social 數據顯示，84.9% 的消費者看到商品多次後才會結帳購買，對大眾撒魚網的行銷手法不僅浪費預算，無效的促銷訊息甚至會為品牌帶來負面效果，導致廣告投資報酬率 (ROAS) 低落，造成成本浪費。因此，精準鎖定目標受眾，將每筆行銷預算效益最大化為電商平台需面對的挑戰。
四散的數據整合難，如何精準鎖定消費者以提升轉換？
為了提升品牌與產品辨識度，許多電商將商品投放到網站、實體店、社交媒體、手機及 App 等平台銷售，但缺乏整合的資料往往會形成「數據孤島」(Data Silos)，導致數據品質下降難以分析。例如計算使用者從社群平台連結至官網的行為數據、以 Google Analytics (GA) 追蹤廣告成效、以及紀錄會員過去購買的商品類型等等，透過不斷的調整和測試策劃出行銷策略，若經測試後發現成果不如預期，則需要再花費額外的資源與時程規劃另一檔企劃。
過去行銷人員通常是透過後台數據，再藉由過去經驗產出再行銷名單。但是，現今流行趨勢變化快速，消費者的需求不如以往好掌握，若無法精準切合需求，便會導致消費體驗惡化和轉換率下降。在成本有限的情況下，該如何有效地掌握消費者的需求和心理，創造並滿足個性化的消費體驗？
創新策略下的精準行銷，提升顧客終身價值與品牌忠誠度
一般行銷人員需要同時使用多種行銷規劃工具，如果有個能幫助分配工作、整合管理並精準分析各項資源的工具是尤其重要的。同樣的，數據驅動行銷能幫助企業在策略規劃時精準分析成效，從而創作更好的廣告、內容等策略。
行動貝果的 Genie AI 即時整合各通路的會員資料、購物行為、互動率等數據，透過 Machine Learning (ML) 技術預測具有高回購潛力的消費者與產品類型，推送個人化的商品廣告與優惠，有效提升 25% 的顧客終身價值。此外，Genie AI 能準確描繪每項行銷企劃的首次消費顧客的特質及行為輪廓，找出影響他們購買意願的重要影響因子，預測具有相似特質的新顧客名單，並擬定合適的行銷策略，達到精準行銷並協助提升公司營收。同時，根據過去觸及或轉換率不佳的行銷企劃提供企業調整策略的方向，避免浪費預算在成效不彰的行銷企劃上，預估廣告投資報酬率 (ROAS) 相較過去的 RFM 模型觀測增加 30%。
透過創新且準確的行銷策略， 電商企業能推出滿足消費者的需求和期望的企劃，讓消費者輕鬆且自然地與品牌產生連結，優化消費者體驗提升回購率與品牌忠誠度，將行銷預算發揮利益最大化。
