【觀點】電商經營想靠「鐵粉」有效行銷,相關會員配套機制不可少
【觀點】電商經營想靠「鐵粉」有效行銷,相關會員配套機制不可少

著名的心理治療師阿德勒(Alfred Adler)在20世紀初創造了一個名詞--「優越感」,他認為,追求優越是人的天性。而消費中的優越感,則是要讓顧客透過購買商品或服務,額外獲得個人身份優勢的確認及提升。如何讓顧客覺得自己「與眾不同」,就要靠成功的會員制度。

會員制的本質,就是客戶承諾用「大量」獲取「低價」,而商家利用「優惠」換取「複數購買」,商家可以藉此提高客戶的黏性,創造更高的客戶價值。為什麼會員制會受到重視,有以下原因:

一、廣告行銷成本大增

根據Magna 報告指出,受惠於疫情,Alphabet(Google 與 YouTube 母公司)及Meta(Facebook 與 IG 母公司),2家公司在2021 年的廣告收入占全球 7000億美元廣告市場的3成左右,在數位廣告的部分吃下超過5成廣告量。有用戶就有市場,所有的品牌自然捧著錢上門、就為了增加露出的機會。市場競爭激烈,投放廣告的成本不斷提升,更別說還有商品研發、製作成本、管銷、金物流及人事等零零總總的費用。因此,若是能留住客戶、與客戶建立長期穩定的關係,就能相當程度地減少收入的不確定性。

二、手機增加購物便利性

從行動上網開始,逐漸進化為購物平台App、行動支付,許多業者也成立專屬購物App及Line官方帳號,品牌更容易與消費者互動及溝通,藉著簡訊、推播就能收到優惠訊息,不需要擔心客戶直接把email看都不看直接刪除,甚至永遠躺在「垃圾郵件」的信箱內。

三、建立客戶數據庫

無論是客戶的基本資料(姓名、年齡、居住區域)或購買行為(消費金額、品項、數量、購物頻率),透過大數據分析,可以了解個人的決策軌跡,找出產品賣點、使用者習慣,亦或是客戶比較會買單的優惠,可以做為未來新品開發、增加優惠吸引力度的參考。

四、精準行銷提升轉換率

對客戶不同的需求,給予對應的商品,例如某些客戶習慣在生日前購物「犒賞自己」,就可以在前一個月提供豐富的「生日禮」,做為購物優惠,沒有客戶不喜歡「被在乎」的感覺。若是年節送禮的部分,則可以針對企業客戶做出套裝優惠,規畫不同金額的禮品供選擇,也能吸引客戶買單。

另外,持續和會員「客製化」的溝通,絕對勝過廣發折扣信、制式化DM更能讓客戶有fu。例如永遠只買裙子的客戶,結果傳送了推薦「褲子優惠大賞」的email,客戶自然會觀感不佳。

五、降低獲客成本

根據《哈佛商業評論》的研究,60%的新客,來自於熟客的推薦,而企業只要留住5%的顧客持續消費,獲利可以成長100%。藉由激勵的方式,讓會員推薦新客戶入會,雙方都能拿到折扣優惠,絕對比單純地發送行銷廣告更有用。除除了可以刺激老會員再次消費,新客戶在某程度上和老會員有關連,自然對品牌本身的印象就比較好,增加消費的可能。別看只是簡單地「填資料拿折扣」,可不是每個人都會願意買單,更要珍惜這不容易地獲得的機會。

跨境電商
60%的新客,來自於熟客的推薦,而企業只要留住5%的顧客持續消費,獲利可以成長100%。
圖/ freepik

如何深度經營會員?

一般會員在註冊前,商家就會提供「入會禮」吸引註冊。而註冊、首購的門檻要低,才會讓客戶願意消費,若是加入line官方帳號,或是下載App,有些店家會再提供「開卡禮」,然後生日時提供「生日禮」,或是在特定節日、周年慶及不同平台的購物節時再做加碼,但會員制要如何經營,也是大學問:

一、決定會員制的類型

無論只要提供基本資料就可以入會的「無差別會員」、依消費等級不同享受不同權益的「等級會員」,或是願意支付會費的「付費會員」,三種不同的型態,影響著是否要設立門檻。這也是商家在成立時、最早規畫的時期就要先想好的制度,以免施行後再修改方案,可能會造成會員流失的情形。

一般付費會員多半是通路類型店家較多,建立在「排他性」上;若是設立等級,除了每種等級的消費金額門檻外,還要另外考量是否會籍有消費的限制,例如若未消費到一定金額,會員等級會下降,或是取消會員資格等。當然無差別會員最容易吸引到入會客戶,但能不能實際帶來銷量,又是另一個問題。

二、行銷手段大不同

  1. 初次見面建立好感度
    無論是網美餐廳、有著特別活動的烤肉店,都是給客戶「特殊體驗」、在他們心中留下印象的方法。商家除了特別的外觀設計之外,也可以有朗朗上口的slogan,讓客戶感受到不同之處。

  2. 首次消費後的服務
    隨貨寄出的貼心小物或小卡、再搭配售後服務(例如填寫滿意度調查可以獲得折價券或免運券),都是可以讓客戶留下印象的方法。

  3. 長期溝通
    品牌百百種,為什麼客戶願意給機會,一定有「過人之處」。除了在網站之外,也可以經營Youtube、IG、FB等頻道,固定和客戶溝通互動,無論是新品介紹,或是依照不同時節給予問候,創過共鳴感及同理心來營造好感,都是可以慢慢培養認同感的機會。

  4. 預購或訂閱制的推行
    只有會員才有的預購,就能塑造很「基本」的優越感;或是依照商品性質,提供訂閱制的服務,拉進和會員之間的距離。無論如何,《獲利時代》內文中提及的「商標模式圖(Business Model Canvas)」:從「需求面」思考目標客戶的輪廓,與之接觸,接觸後要建立怎麼樣的關係;從「供給面」評估商品、行銷資源,打算採取什麼活動;而最重要的則是「價值面」--能幫客戶解決什麼問題,滿足什麼需求,都是商家每一步可以細思量之處。

無論是註冊會員制,或是滿額會員制,只要商品是瞄準特定的族群或品項,就應該做出分制,只要選擇適合的會員制度,才能吸引消費者,「再行銷=需求+信任+曝光」,每一個步驟都是學問,沒有任何一個商家可以一次到位,邊走邊微調每一次與會員的溝通、不放棄每一次的互動,才是創造回購業績最實在的方式。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #會員經濟
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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。」

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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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