即將迎來2020的新年度，電商趨勢從 『消費者需求導向 x 全通路 x 個人化』即將進階到更數位化的時代，包含 AI 行銷及數據應用 ( 知名案例像是 Stitch Fix，之前有篇文章探討過，有興趣的朋友可以前往：讓『服飾類電商』創業第一天就像 Stitch Fix 一樣擁有強大數據後盾（上）)、AR / VR 的打造的視覺體驗等等科技與產業結合應用，對 2023 電商趨勢有興趣的朋友歡迎訂閱，我們將在後續發文揭曉！
回到本篇重點，Rosetta.ai 從經驗出發，將服務做 Online (站內) 與 Offline (站外) 的結合，Online 為此篇重點，Offline 作為下篇文章的探討，希望能給對 AI 領域尚未熟知的人，更理解 AI 能帶給品牌甚至在普通不過的你我更多潛在商機以及效益。
Rosetta.ai 於今年服務過近百家網路電商，從廣到深，我們發現即使一套很強的模型，也無法成功應用在不同的電商產業，舉個顯而易見的例子，想像一下自己再購買3C商品時，注重的是品牌、效能，而你買一件服飾，則是隨著個人的風格、偏好。
透過這樣的思維，我們成功地幫助許多流行時尚類品牌商，包含服飾、飾品配件包鞋、美妝等類別，使用 AI 提高電商平台轉換率，其成長幅度為
2-9%。客戶們更利用 Rosetta.ai 服務，提高其平均客單價近 140%，一般來說，可以提升 2~3 倍的交易額。
講倍數、趴數可能還不是很有感，舉例來說，原先一位電商客戶尚未使用 Rosetta.ai 時，一個客人下單只會購買 NTD$500–800 的商品；然而，使用 AI 做到個人化商品推薦促進購買時，我們可以促使此位客人帶走 NTD$1500–1700 的商品。從營業額面向來看，Rosetta.ai 目前平均每個月幫所有電商額外增加 NTD$1500 萬的月營收。而究竟在 AI 領域耕耘的我們，到底如何做到的呢？
消費者旅程為核心，才能持續養大電商事業
目前大部分電商平台所面臨的問題是：
數位行銷成本的上升 、 品牌競爭者眾的挑戰
即使砸了高額的行銷預算，但其成效卻大不如前，因為進到網站的流量，除了那些真正轉換的客人，其他流量卻沒有好好把握。
你可以試想， 假設線上網站內有一個 AI 店員， 能透過記錄消費者站內的消費旅程，推出個人化的推播，促使客戶能留在店內，並且促成交易的產生。可以將它理解成 AI 具有心理學素質，靠著數據判斷以及消費軌跡知道你正在查找哪一類的產品。大力縮減尋找以及降低人腦判斷的時間，科學地讓人自動產生興趣，不自覺地產生下單。
當消費者還停留在站內的時候，因其偏好推播專屬於其消費者的產品，消費者能分別在首頁、類別頁、商品內頁得到特定個人化資訊，讓 AI 店員發揮其引導購物的功能，試圖從停留時間、過去購買偏好、當下點擊的商品等因素綜合判斷，引起更多消費欲望，促成高客單價。
轉換率和客單價提升一直是 Rosetta.ai 致力的目標，也為總結電商網站站內重點：
站內個人化推薦以及 AI 引導購物，能為電商進行更有效地把流量轉換成客單價以及營業額。
到了線下，有哪些再行銷渠道以及掌握的數據如何應用，歡迎訂閱收看下回分享！
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