銷售不理想?電商常忽略的五大策略
銷售不理想?電商常忽略的五大策略
2015.08.05 | 行銷

雖然網路購物是未來購物的趨勢;然而實體店面至今仍是購物主要管道之一,由此可見其實未來實體店面也將持續在購物市場佔有一席之地。也許有人會認為,這是兩種全然不同的銷售管道,但事實上,這兩者在本質上的沒有太大的差異,同樣都將商品販售給「人」。因此,電子商務與實體通路的合作、相互借鏡,得以達成更好的行銷效果。

#想知道該如何相互合作嗎?參考以下五個建議,看看是否能增進你的行銷效果吧!

##1.空間配置

國外專家曾對實體賣場的消費行為做過一系列研究,其中一項重要的發現就是,消費者在剛進入賣場時,面對琳瑯滿目的商品陳列,需要一段時間才能適應。這種感覺對消費者而言就像在森林裡迷路的小孩,需要時間暸解周遭環境,接著才能順利購物。

實驗中,賣場把特價商品展示架從入口旁移開,放在靠後面一點的位置。這樣一來,可以讓消費者在適應賣場環境的時候才看到促銷活動。而這個僅是把陳列位置往後移的實驗,就竟然就讓特價商品的銷售數量增加了25%。同樣的方法應用到電商上,我們應該考慮,是否應該避免消費者剛進入網站時,就顯示太多促銷訊息呢?或許等消費者消化頁面上的產品後再提供優惠訊息,會讓行銷效果更增加哦!

##2.組合銷售

在實體賣場中,商品的擺放位置與陳列方式是一門大學問。熟練的賣場通路行銷人員會知道什麼商品該擺在哪個走道、放在貨架的什麼位置,又或者哪些產品要擺在一起做組合促銷。然而在電子購物的領域中,有關產品的排列、建議購買的商品、相關投放廣告則主要依據演算法而來。這種方法嚴格說起來其實並不會出錯,只是如果在特定時間時,可能可以好好參考一下實體通路的銷售手法。

舉例來說,中秋節快到了,消費者到賣場可能會買烤肉架、木炭、烤肉片、烤肉醬甚至月餅、仙女棒、煙火等應景物品,通常賣場也常會把這些物品擺放在一起。只是如果是依照演算法的計算,當消費者上網在購物籃放進烤肉架,出現的建議品項,可能是廚房清潔用品、烤肉架…這些依照過去消費紀錄(但非中秋節期間)最常一起購買的相關產品。依據演算法當然是正確的,但電商業主若參考實體店面的經驗,適時加入組合銷售的產品,更能增加業績。

##3.性別差異

我們都知道男女的購物模式並不相同,在實體通路中,針對女性消費者的店家或是賣場中專賣女性顧客的區塊,在擺設、陳列、裝潢、色調上都會有所不同。**同樣的,在網路購物環境中,每個購物頁面也不該千篇一律地使用制式頁面。**例如主要銷售對像以女性為主的網頁,是否也應該變化商品陳列顯示的方式,或是改變頁面的設計,讓它更符合女性的需求呢?

##4.減少干擾

購物心理學大師Paco Underhill 曾提出「Butt-Brush Effect」理論,指消費在考慮購物時受外力影響,就像是被人 騷擾,使得購買意願下降。在電子購物的過程中,消費者如果遇到跳出的視窗、不喜歡的音樂甚至線上客服人員打擾,很可能馬上離開這個網站,到別的地方購買。因此使得零售業者常因此錯過一筆生意而不自知。由此可知,適時地減少對消費者的干擾,也是提升消費者購買力的一大關鍵!

##5.A/B測試

電子商務運作中會不斷收集、分析資料,做為優化的依據,並提高下單數、購物量、轉換率等。**還可以利用A/B測試,比較不同方式產生的結果,然後決定策略。然而在實體通路中,要完成這種測試其實是不太可能的;不過,我們倒是可以藉用電子商務的測試結果,做為實體通路的重要參考。**例如,公司裡的電商部門可以與零售行銷人員分享數據,就能達到這種效果。

電子商務可以收集大量的資料,並依據這些數據安排商品或廣告的陳列方法,達到最佳的效果。然而傳統的通路行銷則可以直接觀察到消費者本身的行為,其中涉及人們在選購商品的習慣及消費心理,仍值得電子行銷做為參考。減少雙方的鴻溝,才能為企業帶來更大的利潤。

原文出處:urAD

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關鍵字: #電子商務
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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