[跨境電商]搞懂5大消費偏好,抓住歐洲年輕網購者的心
[跨境電商]搞懂5大消費偏好,抓住歐洲年輕網購者的心
2015.12.14 | 行銷

歐盟28國是個貨物自由流通的共同市場,對於電子商務經營者而言,是個不錯的跨境電商經營的選擇,但各國的消費者網路購物行為會有所不同。跟據DPD的調查,客戶旅程(Customer Journey)的主要步驟在所有國家可能看起來都很類似,但在各個國家會有所不同。

Customer Journey
(圖說:跟據DPD的調查,客戶旅程(Customer Journey)的主要步驟在各個國家會有所不同。圖片來源:ECN)

‪法國物流公司DPD最近剛公佈歐洲年輕消費者的網路消費行為洞察報告‬,這個研究與inProcess的人類學家合作,研究從18到25歲的歐洲年輕人網路採購行為,涵蓋國家有英國,法國,德國,西班牙和波蘭。

此研究以個案研究的方式進行,訪談了英國,西班牙,法國,德國以及波蘭的40位歐洲年輕網路消費者,目標不是要取得廣泛代表性的總體研究,而是想透過觀察消費者真實的生活網路購物經驗,來了解這些歐洲年輕人的網路購物行為與客戶旅程個階段可能會產生的情緒反應。

根據這個包裹快遞公司DPD的客戶旅程報告,網路購物消費者行為包含這四種類型:

  1. 'Pioneer'「‪‎先鋒者類型‬」:
    透過網路查詢產品信息,而提出具體的需求。
  2. 'look-out「‪‎隨變看看者類型‬」:
    利用網路來幫他找到了靈感,但更願意在熟悉的地方進行購買。
  3. 'Easy-going'「‪‎隨和者類型‬」:
    知道自己需要哪些產品,不太徵求意見,以使他的購買。
  4. 'Security'「‪‎安全者類型‬」:
    只在他深知的,或者是知名的網站進行網路購物。

在德國,因應折扣文化的結果,以及InStore的獨立性,客戶似乎容易自主地找到最好的交易。而在波蘭年輕的購物者則使用務實,高度安全的網購策略。在西班牙,購物者專注在"特價優惠"的網路交易,而且特別著重安全的網路購物習慣,可能是受過當前經濟形勢所產生影響的啟發。在英國網路購物發達,DPD發現,英國網路消費者信心高,新品消費者"early adaptor"也多。在法國,也有務實的上網消費行為,但要避免處理沉重的複雜網路購物程序。

(歐洲消費者調查影片:透過觀察消費者真實的生活網路購物經驗,來了解消費者的網路購物行為。)

透過上述調查與意見分析,DPD提出幾項見解供客戶參考:
 

1.很容易找到優惠促銷的年輕世代

這次參與調查的年輕購物者都有行動裝置,很容用來尋找最優惠的價格。然而,他們不止是高興自己可以找到了好的價錢,這些18-25歲的年輕消費者也常常被商家主動提出好的促銷方案。因此這些年輕參與者都會權衡很多因素來考慮他們是否要接受一個很好的促銷,因為他們都知道,最優惠的價格有時是有代價的,需要做出某種妥協。所以商家透過隱藏費用可能會產生挫折感,最好需要增加透明度,避免產生價格"驚喜"。 

2.避免“One-Size-Fit-all"的瀏覽體驗,將會限制網購的選擇

網路購物的主要優點是產品多樣化選擇,但DPD觀察到,商家最好能設計工具來協助消費者進行客製化的選擇。很多參加測設者希望網站能提供依照他們的體驗與願望清單來提供訂製化的購物體驗。
 

3.需要提供策略與方法來降低年輕族群的不安全感

雖然不同的國家的消費者有不同程度的風險承擔能力,但為了避免這種風險,某些產品需要提供線下實體通路的展示,來協助消費者進行購買前的確認。當產品不能讓消費者親自體驗時,社群的建議與產品的評論是降低客戶不安全感的一個重要方法。在財務風險方面,提供多樣化的支付方式,可以讓消費者依照其風險來決定。為了幫助消費者解決網路購物的不安全感,輕鬆,自由的退貨方式也會增加消費者的信心。

4.避免網路點擊購物後的滿意度下降

在許多情況下,“購買前”的網路購物階段代表一個愉快的體驗,購物者通常都會投入很多時間在這個產品搜尋的過程。
但是,在購買決定的那一刻起,強烈的情感會在購物點擊後鬆懈下來,而有種失去控制的感覺。如果出貨未如預期到達,則該消費的滿意度將被進一步的推遲。這時候,良好的客戶服務,將可輕鬆解決了這些將低滿意度的威脅。 

5.讓客戶追逐交貨將威脅網路購物的便利性

從舒適的家中收到產品的便利性是網路購物的重要承諾。但是,目前的產品運送還缺乏透明度,結果增加了工作量,如果錯過交貨,讓客戶來追逐下次交貨時間將威脅著這個網路購物的便利性。透過允許用戶來選擇適合自己的收貨時間,甚至可以彈性選擇特定的位置交貨。儲物櫃系統是很適合的解決方案。

透過這個對18-25歲的年輕消費者的消費行為分析,可以協助公司來了解年輕族群的網路消費動機與行為,提供電子商務客戶,利用更積極的重要時刻設計,來減輕購物的疼痛點,將能有機會改善這一客戶購物旅程。

資料來源:ECN/DPD

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關鍵字: #跨境電商
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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