電商提高訂單成交率,那些你不知道的折扣碼秘密!
電商提高訂單成交率,那些你不知道的折扣碼秘密!

相信無論是作為電商經營者或購買者,應該都對「折扣碼」不陌生吧!「折扣碼」可以說是在電商世界中最被頻繁使用的銷售手段之一。而亦有數據指出,全美的電商消費者中,有88%的人在一年內有使用一次以上的優惠碼經驗,根據2019的數據顯示,全球的電商市場一年中有310億張折扣碼被使用,這樣的比例和數字可以說是相當驚人。

然而,對品牌而言,折扣碼的發放策略和方式,並不是狂灑就有效,也不是給的折越多就越好,因此,作為電商品牌的經營者,一定得要了解一下折扣碼該如何被正確並有效地運用在銷售上,才能讓品牌的業績成長。

本篇文就要帶大家了解,關於折扣碼,電商經營者應該知道的發送策略,讓這個行銷方式真正為品牌銷量加分喔!

折扣碼優惠的形式

折扣碼最大的優點之一,在於品牌可以非常彈性而客製化地決定折扣的方式,並且可以很輕易地追蹤哪些優惠碼被使用的次數多,以評估優惠活動的整體成效。

例如針對客戶的生日月份,可以提供專屬的生日優惠,或者對於新認識品牌的用戶,也可提供首購的優惠等。除了可以設置滿額的折扣外,亦可以設定滿額或滿件免運的優惠,優惠形式多元。

那麼大家知道,在這全部的折扣方式中,最能激起臺灣人購物魂的優惠模式是什麼嗎?

麥當勞套餐、現金抵用券
圖/ 麥當勞

延伸閱讀:沃爾瑪會員制9/15登場!比Amazon Prime更便宜、送加油折扣,能拉下亞馬遜的電商寶座嗎?

可能很多人都已經先猜到了!對臺灣人而言最有效的折扣方式,是「免運」!這就說明了為什麼蝦皮幾乎每個月都舉辦一次免運節的原因,因為台灣人實在太吃免運這套了。

除了上述提到的滿額滿件免運優惠外,還有一個很常被使用的折扣碼模式,是網紅合作折扣碼。品牌提供折扣碼讓網紅的粉絲在消費時可以做折抵,是網紅行銷中很常見的合作模式之一。好處是透過給予不同網紅不同的優惠碼,可以很清楚地知道每筆訂單分別是哪位網紅帶來的銷量。在這樣的合作模式中,也會有網紅因此要求品牌依據其賣出的業績,做利益上的分潤。

折扣碼的發送對象

如上所述,折扣碼或優惠券並不是狂灑就好嗎?除非是非常大的電商平台,如MOMO、蝦皮等,本身只作為一個銷售平台而沒有商品生產,否則時常發送折扣碼的方式不一定是有利的。最主要的原因是,這樣的銷售模式,容易讓消費者對品牌質感和產品品質產生懷疑。如果時常在促銷,那品牌是不是會犧牲掉產品的生產成本呢?一但這樣的聲音在消費者心中產生,對品牌的整體觀感就會下降,於品牌而言並非利事。

因此,掌握折扣碼的發送對象和發送時機,就顯得格外重要。以對象而言,品牌要明白的是,發送折扣碼給哪些人,可以讓他們真正送出訂單?讓折扣碼成為推動銷量的最後動力,是折扣碼行銷操作成功的關鍵。

觀望很久遲遲未入手的人:

當價格成為唯一阻止消費者購買的因素,折扣碼的功能就能夠很好地被發揮。品牌若觀察到,雖然已經是品牌會員,卻遲遲沒有消費,或者該顧客總是重複瀏覽網頁,但總是沒有送出訂單。大多時刻,或許價錢會是他們的考量點,而這時提供優惠折扣,就會成為一大誘因,促使消費者正式下單。

有購買過但有一陣子沒有回購的人:

本身就是品牌的用戶,但卻有一陣子沒有回購品牌的東西,若撇除對商品品質的不滿意外,很可能地一大因素也會是找到更便宜的替代品,或覺得平時品牌商品太貴買不下手等,折扣碼亦能在這些顧客上產生很好的效用,讓他們願意再回到品牌產品的懷抱中。

當然,這並不代表折扣碼只能發放給這兩類人群,其他例如剛認識品牌的新顧客,品牌提供的折扣碼也可能成為提升他們購買意願的原因,而對一直以來都很忠實回購的老顧客而言,收到品牌折扣碼能讓他們感受到品牌對他們的重視,增加顧客的忠誠度。但若是想嘗試折扣碼行銷,但並無如此大量發送規劃的品牌,上述特別提及的因價格而沒有購買或回購的顧客,可以是發送折扣碼的重點受眾。

折扣碼的發送方式

了解了發送折扣碼的WHO之後,要來看HOW,用什麼樣的方式發送折扣碼可以達到更多效益呢?

美國的商業新聞網站Business Insider曾經有做過統計研究,結果顯示電子郵件是最能夠吸引消費者使用折扣碼下訂單的途徑,約有44% 的消費者透過電子郵件獲得折扣碼訊息並消費。然而,這畢竟是美國的數據,電子報行銷雖一直以來都是被電商品牌重視的行銷方式,但若要稱為它是最有效的引導消費者使用折扣碼消費的管道,我不一定會持同意的想法。

電子郵件隨著通訊軟體、社群媒體等不斷優化,例如呈現的方式和媒介更加多元等,已經漸漸失去了原先的優勢,用Line的官方帳號或社群帳號發布,論即時性和吸睛程度,可能都會比電子郵件好。當然,電子郵件仍有他獨一無二的優勢,例如標題行銷若操作得好,在電子郵件上的使用效果就會比在社群等好,也因著每個品牌的受眾或用戶組成不同,最適合的途徑也不同。因此對我而言,並沒有所謂到底透過什麼方式發送折扣碼才是最好的,建議品牌可以多多利用A/B測試,看看哪種方式能為品牌帶來最多利益。

今天和大家分享了關於電商折扣碼的形式、適合發送對象和方式,從What、Who和How三方面解析折扣碼行銷的操作方針。當然,這些都只是一些對市場概括總攬的觀察,並不一定完全貼合所有品牌的狀況,還是鼓勵大家透過不斷地嘗試找出最適合品牌的行銷模式。

責任編輯:林佳葦、陳建鈞

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關鍵字: #行銷 #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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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