從一檔回購率7成的購物節,看Yahoo用數據打開電商成長突破口
從一檔回購率7成的購物節,看Yahoo用數據打開電商成長突破口
2018.12.17 | Yahoo

「月初吃龍蝦,月底就吃龍蝦泡麵。」這是Yahoo奇摩購物中心推行「月光節」最簡潔扼要的說明。從2017年6月開始,Yahoo大張旗鼓地推出各種購物節與「貼心」服務,而這一切的開始,都回歸到更細緻地看待「數據」這件事。

「Yahoo是一個數據很多的公司,」Yahoo奇摩購物事業群行銷運營部總監簡育靖說,Yahoo奇摩曾是全台最大的入口網站,手裡掌握很多使用者資料,不過這麼龐大的數據量,若沒有經過轉化,還是沒有價值。

而在母公司Oath底下的數據暨電子商務營運部,就有一個專門處理資料科學的團隊。透過機器學習技術,由他們將消費者的搜尋、App、購物等使用資料,一個個貼上標籤,讓消費者輪廓更清晰,例如,每逢股市下跌就會搜尋優惠商品的用戶,或是月初搜尋高單價品牌商品、月底只買便宜民生用品的消費者。

透過這些標籤,讓龐大而模糊的行為數據,能夠具體歸納出各種使用者輪廓,雅虎就依據這些洞察,用「造節」和「貼心服務」來打開突破口。

月光節每月推,創下七成回購率

在造節方面,Yahoo奇摩購物中心近一年半以來,規劃各種主題的購物節來敲動消費者的購買慾,而月光節就是他們的一個成功案例。

最初,他們觀察到「月光族」的消費模式,是月初大手筆、月底搶便宜,在月初時多消費品牌商品,月底則是以民生用品為主。所以,自2017年6月他們開始推行月光節,在每月月底提供如衛生紙、牙膏等商品優惠,當季便創下業績提升30%、流量增加50%的成績,至今推行一年半更達到70%的回購率,說明有七成的用戶已經養成月底來搜便宜的習慣。

月光節
Yahoo奇摩購物事業群行銷運營部總監簡育靖用「月光節」搜尋,相關關鍵字都跟雅虎推出的月光節有關,他說這在一年半前剛推出時,是完全不一樣的光景。
圖/ Google截圖

雅虎「造節」的氣勢越來越盛,不過這麼多購物節,難道用戶不會無感嗎?Yahoo奇摩購物事業群行銷運營部總監簡育靖說,只要夠「貼心」,就不會麻痺。

他舉例,2018年7月總共推行了海灘節、冰飲節、短T節、空調節等四個檔期,主打夏季主題,其中表現最好的就是短T節。

當時他們從搜尋和購買數據上發現短T很流行,所以就幫消費者整理了各式品牌、種類的短T,在7月時推行短T節,結果銷售出乎意料的好。

「很多上電商的消費者是不知道自己要買什麼的,」簡育靖說,可能只因夏天到了,來看看有什麼好買,「因為有明確要買的東西時,他們就會去比價,但上來瀏覽的人不一樣,當下你推一個讓他覺得『沒錯,我需要』的產品,他會直接下單。」

但這樣一來,需要滿足的消費者需求真的太多了,簡育靖說,所以就要有更多、更細緻化的數據解讀,才有機會做出差異化,而在他看來,這正是電商成長的突破口。

更細緻看數據,解決消費者痛點、開發新客群

從數據洞察需求這件事,不僅體現在造節的行銷策略上,雅虎更從數據推敲使用者的痛點,推出「貼心」服務來開發更多客群。

他們觀察到每天早上6、7點會固定有一群年紀較長的用戶上平台瀏覽,「他們都會來滑滑滑,但就是沒有消費,為什麼?」簡育靖說,他們觀察後發現,這些年長使用者在手機輸入法上,可能不是那麼擅長,因此他們便提供了電話購物的服務,讓就算不擅長手機操作的用戶,也可以一鍵電話下單。

smartphone
雅虎觀察,年長使用者可能較不熟悉手機輸入法,甚至不習慣使用信用卡,因此推出電話下單服務,一天內可以送達,且貨到付款。
圖/ shutterstock

另外,為開發年輕用戶,他們還推出了「無卡分期」服務,結果促進了機車、家具等高單價的商品的銷售,簡育靖分析,很多年輕人沒有信用卡,就算有,額度上限可能也未必能支付一台機車7、8萬塊的價錢,再者,有些人則是不想讓家人發現自己的消費記錄,所以就算有卡仍會選擇無卡分期。

而開發了各式購物節、貼心服務後,成果究竟如何?簡育靖認為,可以從雙11、雙12的表現上看出,兩個檔期業績都較去年成長兩倍,客單價也都成長了三成。

不過展望2019年,他也提到未來電商成長會越來越困難,競爭更加激烈,變動也會更快速,因此精細化運營會是做出差異化的關鍵,從數據洞察、行銷操作到服務推出,都需要更細緻地安排,「大電商和小電商的差距會拉大也就在這裡,因為要看有沒有足夠的資源去做這些細緻化的工作。」

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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