亞馬遜的流氓式行銷?彈跳式廣告讓商家砸錢也買不到曝光
亞馬遜的流氓式行銷?彈跳式廣告讓商家砸錢也買不到曝光

亞馬遜又找到新的方式來推薦自營商品。

華爾街日報》消息,亞馬遜正在手機應用軟體上測試一種類似「彈窗廣告」的功能,會在第三方商家的產品頁面用彈窗的形式,推薦自營品牌或更低價的商品。

例如在勁量(Energizer)電池的產品頁面中,會出現更便宜的亞馬遜自由品牌AmazonBasics的7號電池彈窗提醒。

目前測試僅在小範圍用戶和商品類別中執行,為了誘導消費者購買彈窗提醒連結中的商品,該彈窗提醒幾乎佔據了手機顯示頁面中近一半的位置。

亞馬遜回應,這種彈窗提醒不是廣告,主要是用來幫助用戶尋找更便宜的同類低價商品,並表示這項測試是由其零售團隊開發的,而非其廣告團隊,但拒絕透露功能測試進展。

逛兩個小時亞馬遜,結帳時發現購物車都是他們自家商品

實際上,亞馬遜一直在透過提升自有品牌在商品搜尋結果排名的方式,來引導消費者購買自家產品。

同樣以電池為例,在亞馬遜的搜尋框中輸入「電池」,消費者或許會先在頁面頂部出現一個品牌廣告,但在搜尋結果中,AmazonBasics系列電池會佔據前5個搜尋結果中的3個。

除了提升搜尋排名,亞馬遜還積極使用自己的商品測評人員(Vine Voice)來幫助推廣自有品牌。《紐約時報》曾用分析軟體ReviewMeta.com對亞馬遜自營的AmazonBasics、Amazon Essentials、Mama Bear、Pinzon等十個品牌中的1,600多種產品進行分析後發現,有835個產品的前30個評論中,一般以上來自Vine Voice。

目前目前亞馬遜平台上有超過25%的商品來自自有品牌,遠高於傳統零售商線下店鋪中10%的佔有率。對於亞馬遜來說,自營品牌的優勢除了可以透過節省行銷和渠道費用的方式來降低成本提升利潤和物流配送實效外,還可以透過平台用戶的消費數據來研發更具消費潛力的產品。彈窗提醒也可能是對平台上架的銷售數據進行分析後,用這種方式來提升自家商品在具有消費潛力商品類別中的銷量。

而對於想要使用亞馬遜數據的第三方商家,則需要支付商品批發成本的1%或至少10萬美元才能獲得訪問權限。在付費後看到的也僅僅是部分數據,不是全部。

亞馬遜像是廣告公司但只推自家的商品

另一方面,亞馬遜廣告收入在過去一年中是除了雲端運算以外的第二個成長較快的業務,包含著廣告的其他業務在2018年成長了38%至100億美元,新的低價彈窗提醒功能顯然和面向品牌的廣告業務相違背。

這意味著即時你花錢投了廣告,亞馬遜還是能根據自己的意願向消費者推薦自家或別的商品。隨著亞馬遜在北美市場電商市場中佔有率的提升,亞馬遜用自己在線上渠道中的控制權來不斷向商家提各種要求,來提升自己的利潤率。據Emarketer,亞馬遜已經佔有美國電商近50%的份額。

去年12月《華爾街日報》發布消息說,亞馬遜在幾個月前開始向第三方商家施壓,要求他們下架不盈利的商品,或透過改包裝的方式提升商品的利潤空間。在今年1月又有消息稱,亞馬遜已經開始讓零售商專為亞馬遜開闢生產線,生產亞馬遜專供品牌。

美國保健品品牌Nested Naturals也在彈窗提醒的測試商品範圍內。

在Nested Naturals促進睡眠相關的產品頁面,會彈出亞馬遜自有褪黑素品牌的導購連結,其價格比Nested Naturals便宜近1/2。Nested Naturals首席營銷官Kevin Pasco對評價亞馬遜的這種新功測試說是一種「鬼鬼祟祟」的做法,會讓亞馬遜自有品牌獲得更強的競爭優勢。

在過去一年中,Nested Naturals有85%的銷售額是透過亞馬遜完成的。Kevin Pasco表示,想在亞馬遜上做生意,就需要有鋼鐵一般的胃,能接納它給你的一切條件。

和以往幾年的抱怨不同,現在針對大科技公司的反壟斷在美國被帶入大選議題。亞馬遜的新功能為認為科技公司權力過大的人提供了新的論據。

本文授權轉載自:好奇心日報

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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