消費者才不在乎PChome、momo誰更強!3個情境看電商平台讓人掏錢的關鍵因素
消費者才不在乎PChome、momo誰更強!3個情境看電商平台讓人掏錢的關鍵因素
2020.12.09 | 新零售

先前momo跟PChome的這篇比較文沸沸揚揚,諸多前輩參與很多討論,討論平台的介面誰好用,誰搜尋的準確度高?是否每年雙十一除了優惠比較之外,也會在商業策略上比較兩家發展。

看完電商比較文後,我先簡單整理成兩大觀點出來討論:

  1. 搜尋產品結果,會影響購買
  2. 產品呈現資訊,會影響購買
momo&pchome
圖/ 截圖自網路

延伸閱讀:親愛的PChome:其實momo購物網早已和你走在不一樣的路上了!

仔細想想,我認為這樣的推論,太過簡化於單一面向。消費決策因子,有太多層面需要討論,單就呈現畫面就化作momo超車的結論,身為一個參與電商也滿多年的人,可能會抱持懷疑角度思考這件事情。

消費者呢?不外乎靠攏「 便宜 」、「 信任 」兩大因子。沒有這兩點因素,很難完成最終的結帳之路。

每年雙11,不,應該說每月的折扣時間,尤其是摸不透的2020,隨著各平台不斷祭出折扣牛肉殺紅眼,「怎麼買、在哪買」成為消費者話題焦點,我想從兩個方向討論,第一個是像我一樣,下班後化身消費者;另一個則是我所粗淺了解的電商平台內搜尋系統。

momo富邦搶攻初秋換季商機,「流行精品x百貨周年慶」、「線上咖啡大賞」優惠好禮拿不完。
圖/ momo

一、 消費者怎麼看待在電商平台上的購買決策?

上網買東西,大概可分幾個情境(閉上眼睛想想花錢的過程……),情境其實跟找尋另一半很像,有隨機搭訕、用交友軟體篩選,或一生只要你一人那種的(為何我腦海浮現兩位政治人物):

情境一,隨機搭訕類:不知道要買「什麼」,但我就想花錢

第一個情境,電商平台的首頁或是各分類的分頁的設計風格、行銷頁面規劃,會有喜好影響,原因在於視覺看到什麼感興趣,或是讓我想要去進一步了解商品內容,可能剛好看到首頁、或家電分類次首頁中的空氣清淨機,這個月有特價(因為一入冬,霧霾就來了),大約瀏覽一下產品內容以後,大多數網友應該是另開視窗Google看網友評價或是進一步去搜尋看看:它真的有沒有比較便宜。

情境二,交友軟體類:已知「類型」,不知道要買哪一款品牌/型號/規格

第二個情境,當打算要買空氣清淨機,一定會先google,可能看了很多電小二的文章,接著打開平台APP。此刻平台只要能快速地讓我跳到清淨機的分類就好,分類通常都設計在上方,然後接下來一些品牌看一看,這時候需要的,是廠商的文案與影片,文案做得好的品牌商品,看起來賣相當然好,然後我會去各平台看一下價格,手機APP切換很快,選最低價的下單或是等到雙11下單。

情境三,堅定追求類:已經確認要買哪個「商品」

最後一個情境,也是最殘酷的情境,我已經在評論網站那頭,選好空氣濾清器要買某A牌子(或已經知道某特定型號的款式),接下來點開各家APP手刀切換,直接搜尋型號看一輪,然後就跟當年麥當勞早餐的廣告一樣,我選便宜的或是選贈品多的,下單結束。

但面對「商品行銷頁面、活動資訊」該如何標示簡單又明瞭呢?說穿了,只有走到結帳那一頁,顯示的折扣後價格才是真。過量且不適當的資訊,對消費者可能都是干擾、或造成負面感受。

shutterstock_526104310_ Online shopping.jpg
圖/ Shutterstock

因此回上述三個情境:

  • 情境一,是在首頁要有能吸引閒逛的消費者點擊下一頁面的動力。
  • 情境二,變成是要剛好有清淨機或是清淨機類別日之類的活動才能吸引到你的眼球。
  • 情境三,更要精準地打到品牌日或是單品折扣才有辦法。

因此,平台工程部門對於預測與分析用戶意圖,瞄準客人當下的需求給予最可能滿足對方的資訊來獲得用戶善意的回應,是大家共同的目標,誰做的越準,越能先讓顧客停留下單。

這點我得說M家系統的客戶分級與折價券差異發放,確實有達到效果,貢獻度高的顧客可以獲得較好的折價券,確實是不錯的。

但折價券這件事情,不是又回歸到價格了嗎?

這也是為什麼各家PM當看到對家的價格比較低,都要求廠商要跟價,或是不可以讓對方跟價的原因,所以我想平台跟廠商都知道,對一般消費者,同件商品的購買決策因素是:

「價格>>>>>>>>>>>>>>>>>介面>搜尋」

電商_促銷_低價_Low Price_shutterstock_127410479.jpg
圖/ shutterstock

那麼,搜尋結果或是行銷頁面呈現的畫面是否會勾人購買衝動?

老實說設計視覺是很主觀的條件,對於相同一件產品,最後下單的一里路,大多數的消費者大多都還是價格取向(尤其是台灣), 如果今天購物搜尋結果這麼重要的話,為何一堆直播主導購,用FB buy+1,團媽用line群組,簡單的導購頁面+1,都能創下超強的業績呢?

要購買的因素絕對很多元,主要還是在於商品力本身跟價格力身上,你有沒有辦法吸引人來購買,而非單就搜尋結果就能引發購物慾望。一旦這邊有批牛肉好便宜,跟隔壁棚還同一批,介面多難用你都會去買的。

二、 電商平台怎麼看待消費者的購買決策?

電商平台同樣也會思考,消費者在站內的各種行為,這也是這篇文章中所提出的內容之一,這部分根據我自身經驗,以及過去跟外站工程人員的請益後,對作者所提出的幾個內容,想提出一些看法。

  • 同樣的關鍵字,為什麼在不同網購平台上會找到不同商品?

關鍵字與搜尋標的內容本身字段的相符程度確實會影響搜尋結果,因此要讓 「機器學習」優化高相關搜尋結果 ,有在操作SEO的人都知道,同一個關鍵字在Google的自然搜尋結果(即沒有投放廣告的搜尋結果)排序會透過「機器學習」動態改變,當越多人因為特定關鍵字點擊前往某網站,該網站在 Google的搜尋結果排序就會越往前跑。

同樣道理,當平台有持續透過「機器學習」優化自己的搜尋,那麼它的搜尋結果理當會讓最多客人「瀏覽、加入購物車或加入最愛」的商品優先排列,因為這些行為暗示「這個商品是客人最需要的」。

至於何謂「客人最需要的商品」?相信每個網購平台會因自家客人組成、消費行為等等的不同,各自有最佳解答,如果我大膽假設各平台的TA完全不同,但是鍵入同一組關鍵字出來的是一樣的,那某種程度來說,這系統反而是不太合理。

再者是 關鍵字能觸及的範圍廣度 ,舉例我分別把孔雀魚放入臉盆與浴缸中,兩者能容納的魚數量不同,要從臉盆與浴缸撈起「指定品種、或某一隻孔雀魚」的難度與技巧也不同,網購平台的搜尋範圍大小,也會影響搜尋結果回應的選擇與排序組合,因此各平台SKU數如果非常不同,搜尋結果不一樣不也是相對合理嘛。

shutterstock_1232675899_shopping.jpg
圖/ Mygate via shutterstock
  • 缺貨商品應該讓客人看到嗎?

這一點站在平台的立場、實體通路,甚至於是供應商角度,可是有不同看法。

試想我們進到一間餐廳坐下來點菜,連點回鍋肉、豆干肉絲、客家小炒三道招牌菜,老闆都回「抱歉,今天已經沒有豆干,請換點其他菜色喔。」飢腸轆轆的你,此時我們會有哪些想法?

我脾氣好所以可能會盤算著「這店好熱門喔,下次早點來」,但有的人可能生氣的說我要去吃隔壁的麥當勞。又或者有另一間餐廳,是在老闆遞上菜單時就告訴你哪些菜餚今天已無法提供,並主動推薦橙汁排骨、椒鹽里肌等同樣是豬肉料理的菜色給你參考,此時我們的感受又會是如何?

以上「點餐內心小劇場」其實便是各平台對於「熱門商品缺貨」如何呈現的縮影,意味著與各平台希望呈現的形象,以及服務客人的策略。

基本上光是要不要讓客人看到缺貨商品就可以分兩派,當客人使用關鍵字明確找尋某指定熱門商品,而該熱門商品早在開賣瞬間秒殺,平台可以選擇在搜尋結果最前台大喇喇展示缺貨商品,讓客人「看得到、買不到」展現自己或商品炙手可熱的形象;也可以用低調的體貼,選擇不優先顯示已缺貨商品甚至是下架,改媒合其他類似、但仍有存貨的商品,幫助客人完成選購。

但你問我哪樣好,不論是站在平台或是廠商的角度,不論是導購其他商品,或是開放預購熱門商品,只要能滿足消費者並讓顧客有成交最好。

三、 結論

我不否認消費者對於平台的體驗是各電商競爭優勢的基本功,這代表的是使用者的黏著度與第一個打開的APP的習慣,但是回歸到過去的經驗去推演,轉化率、客單價、消費者購買決策,並不能這麼簡單跟平台體驗畫上等號。

也許大家看了可能覺得這是我的同溫層,又或是客觀數據不夠,但我相信我的同溫層應該滿肥厚的。

至於其它討論的點,比方說到貨速度,因為我住在台北市,老實說評斷這個並不客觀,各大平台在北部都是一堆物流業者協助送貨,通常都是非常快到貨,但若是到外縣市,建議各位看看各電商在FB的交流社團就大概能知道,物流是否出了狀況?物流爆量是大家都不想看到的非戰之罪(當然是不希望各位老闆遇到這問題⋯⋯)

台灣大開放電商到店取貨
圖/ 台灣大哥大

延伸閱讀:台灣大抓緊集團小金雞!與momo購物推「24小時」myfone門市取貨

至於集團策略綜效,有一點我比較難理解,真的有消費者會捨棄離家近的7-11而去台哥大門市取貨嗎?除非我家樓下就是門市。畢竟,我相信各位電商前輩,看看內部數據,應該不會取消「超取」這選項吧。不過台哥大的會員轉成momo會員這件事情,絕對是好事,PChome不也終於把轉單跟入倉合併了,而松果跟創業家兄弟近日也合併了,這個時代看起來策略聯盟跟整併是大趨勢,避免資源浪費。

總結以上,網購平台系統的發展方向、呈現方式,與客群行為,真的很難一言以蔽之,更難以判斷誰好誰壞。我只能說,能幫品牌主、供貨商賣商品、賺到錢發大財的平台,就是好平台。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:Stone Shih

往下滑看下一篇文章
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓