[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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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