回購至上?從Amazon的創新看電子報行銷
回購至上?從Amazon的創新看電子報行銷
2015.06.17 | 行銷

在顧客越來越重視隱私的年代,零售電商必須在「個人化」和「尊重隱私」之間拔河。如果能在顧客能接受的前提下,扮演好「管家」的角色,在合理的時間點主動與顧客接觸,不只可以保持與顧客的聯繫,更有機會增加單一顧客的終生價值。

台灣時間 4 月 1 時聽說 Amazon 推出 Dash Button 時,許多人都以為這純粹是個愚人節玩笑。然而,經過了這麼長一段時間還沒有把 dash button 的頁面下架,也許 Amazon 是認真的。這顯示出這個美國電商巨頭對市場的認知:回購率很重要。而這個實驗性的推廣似乎是 Amazon 對提升回購率的一個嘗試。

這個 dash button 是什麼概念呢?舉例來說,你家的 Tide 洗衣精快用完了,你就按一下 「Tide」 的 dash button,Amazon 就會自動幫你完成下單,將你需要的洗衣精配送到你家。

我們不知道這個點子會不會成功,但是這個概念是非常值得一試。這裡把這個概念稍做延伸 – 在理解顧客回購週期的情況下,主動聯繫顧客,並貼心的將他們可能會需要的商品數量、折價券送上。

假設顧客對於商品的品質並沒有任何不滿,這筆回購訂單就有很大的機率可以成交。這是一件令人興奮的事情,因為不只縮短了顧客的消費流程,更可以將你的行銷費用重新進行分配,讓這群消費者獲得更好的服務。

目前來說,還沒有看到在電子報上實際操作的例子。因此只能舉實際生活中的例子。你有在用 Yahoo 關鍵字,你會發現每次餘額剩下三天左右時會有專人打電話與你聯繫提醒你加值。有時候我沒有積極的進行儲值的情況下,在餘額剩下最後一天時,我會再接到一次電話。

我們可以把這個概念套用在電子報上面,相較於促銷型電子報,就先稱它為「回購型電子報」吧。

##如何寄送「回購型電子報」?先決定適用產品類型

這個概念可以套用在許多購買周期固定的消費品上,如:洗髮精、肥皂、米、甚至是早餐吃的麥片等。只要你能透過先前的購買紀錄,或是顧客提供給你的資料來推算出他下一次需要購買的時間,你就能夠佔有先機。

假設一個顧客曾在你的平台上購買洗髮精,你可以根據那瓶洗髮精的平均購買週期來進行寄送。如果你的顧客願意提供更進一步的資料,如性別、使用人數等,你就可以更精確的估算出他們什麼時候會需要進行補充。

時間點會是這裡的關鍵。例如,你判斷一個顧客在 30 天後可能會需要再次購買新的洗髮精,你可能會這樣寄送:

購買日 – 顧客購買的日期

  • 購買後第 20 天 – 提醒顧客進行補充
  • 購買後第 27 天 – 提醒顧客進行補充
  • 購買後第 30 天 – 週期重新開始

##未來展望

目前來說,大部分行銷人員寄出的電子報都是純粹針對特價商品進行促銷,或是新品上架進行通知。在這類型的電子報發展到極限時,要怎麼突顯出你和競爭對手的不同?或許「回購型電子報」可以為你帶來一些新的想法。

(Photo Via stavos)
原文出處:電子豹

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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