「面對不同市場、不同文化、不同需求，我們就需要AI，而且是解決大規模個人化的AI。」Pinkoi共同創辦人暨執行長顏君庭（首圖左）於19日表示，Pinkoi在累積了超過72億筆消費行為數據後，正式推出「生活風格智慧模型」（Lifestyle AI model），打造個人化商城、個人化行銷、個人化跨境幫手等使用情境。
Pinkoi的AI模型已經提升1.5倍的商品點擊率、125%的瀏覽時長，也為設計品牌創造超過8倍訂單，更有超過3成國際訂單由零售媒體聯播網（Retail Media Network，RMN）創造。
「Pinkoi上的商品都是非規格品，消費行為又會受到節慶、不同人生階段等季節性因素影響，所以建立個人化模型的複雜程度很高。」顏君庭解釋，Pinkoi上的設計品都沒有標準化的規格，消費行為也不具連續性，標籤建立相對複雜，Pinkoi是怎麼完成數據分析的？
會員的個人化AI：從2大關鍵讓會員找到專屬「消費版MBTI」
要建立AI，最關鍵的還是數據的質與量。Pinkoi從2011年成立至今，已經累積625萬會員、5.2萬個跨境品牌、200萬件設計品，顏君庭形容，每當會員來到Pinkoi時就有如逛百貨公司，如何從琳瑯滿目的中挑到會員想要的產品，成為生活風格智慧模型要解決的痛點，而這些數據正是Pinkoi的利器。
關鍵1：如何描述商品，成為下標籤重點
Pinkoi共同創辦人暨技術長李讓（首圖右二）舉例，每個人對「簡約風格」的定義都不一樣，因此不能單純以「簡約風格」對會員喜好或者商品貼標籤；既然人做不到，就交給AI尋找「最大公因數」。
Pinkoi的標籤有上萬種，甚至可以同時用於描述商品和會員的消費喜好跟風格，「這裡面的標籤，也很多是人類也看不懂的名詞，但這就是AI的判斷。」李讓笑著說。
這些標籤上萬種維度描述的背後，包含對商品的拆解，也是對會員消費習慣與行為的分析。顏君庭舉例，台灣俗稱的登山斜背包，在香港可能稱作登山斜挎包，AI會考慮到不同地區的別名並自動加上標籤，幫助品牌打中不同地區的會員，「運用AI模型擴充標籤後， 被有效貼標的商品從60%上升至98% 。」
關鍵2：從消費行為辨別消費人格
就消費行為來說，顏君庭指出，Pinkoi會員花最多時間在探索、瀏覽與加入購物車的階段，「這個階段的會員都在瀏覽類似的商品，尋找不同的靈感，從中挑選最符合自己需求的商品。」顏君庭表示，在這個過程中，AI就會分析點擊、停留時間、商品關鍵字等，進而逐漸收斂出會員的「Pinkoi版MBTI」消費人格，並與商品標籤匹配。
不過就如同商品不具規格性，消費行為同樣具有許多例外，例如季節性消費：成為父母、新居落成等不同的人生階段，又或者是季節性購物、跟風性的潮流商品等等，這些又該如何辨別？顏君庭舉例， 輕度使用者的季節性消費機率較高，因此從即時需求性質的標籤開始推薦給消費者是較恰當的做法 ，至於 重度使用者則會依據會員的消費人格開始推薦起 。
不僅如此，Pinkoi還透過社群關聯性推薦，推薦其他市場的特色品牌、或是與會員屬性相符合的KOC生活風格，讓會員探索更多設計品牌。
品牌的AI助手：2步驟完成廣告投放、自動翻譯跨國需求
如果說AI推薦是加分題，那廣告優化就是設計品牌必須拿下的必考題。
Pinkoi的RMN（零售媒體聯播網）包含商品廣告、品牌廣告和分眾廣告，但是大部分品牌設計師缺乏行銷資源和人力，從預算規劃、設定目標到受眾設定就會耗費不少時間，Pinkoi AI則將其自動簡化，品牌只需要設定預算和選擇商品2步驟，就可以完成廣告投放設定。
RMN：零售媒體聯播網，也就是電商平台或媒體上的廣告版位，可以想像成是雜貨店海報廣告的數位版。
這當中的魔法是什麼？顏君庭解釋，Pinkoi AI會判斷品牌階段並給予相對應的建議，例如萌芽期的任務就是要找到明星產品，強打單一產品創造知名度；成長期則是舊客關係經營等等，再結合消費者的消費人格，就可以提供完全個人化又精準的廣告體驗，「我們就幫其中一個萌芽期品牌創造了17倍廣告投資報酬率。」顏君庭分享，Pinkoi自2019年推出零售媒體聯播網服務已有近萬個品牌訂閱服務（MAU）、留存率高達9成，相關SaaS服務的業績也逐年成長佔Pinkoi的整體營收超過30%。
而隨著生成式AI的爆發，Pinkoi也將其運用在跨境服務上，舉凡商品內容翻譯、即時訊息溝通，甚至是針對不同市場文化設計出相對應的版面，Pinkoi AI都能協助完成。
「日本市場對於Pinkoi有『沼る』的美譽，意旨平台上獨特的商品、令人興奮的深陷其中離不開，從數據及消費者的分享，都可以發現個人化商城對於Pinkoi的重要性。Pinkoi不是消費平台，更是靈感顧問，讓會員每一次進來Pinkoi都是獨特的旅程。」顏君庭說。
本文授權轉載自：創業小聚
