銷售不理想？電商常忽略的五大策略|數位時代 BusinessNext

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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在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。