視覺化偏好分析
視覺化偏好分析
為服飾、美妝及鞋包配件產業進行優化,將數據編譯成符合 GDPR 規範的偏好檔案
個人化商品推薦版位
個人化商品推薦版位
在每個銷售頁面提供專屬的個人化推薦,締造全頁面自動交叉銷售
猶豫客彈跳視窗
猶豫客彈跳視窗
找出正在猶豫的顧客,即時提供促銷來降低網站跳出率
個人化全通路再行銷
個人化全通路再行銷
顧客離站後透過個人化再行銷訊息吸引顧客回流,打造全通路自動再行銷
Case StudyApparel

一窺個人化平台如何為日系森林系服飾品牌優化客戶體驗,大幅提升銷量!

發跡自迪化街, J-WELL 從擁有五十年歷史的女裝布料成衣商,成功轉型成日系森林系服飾電商品牌。當今年輕人善於利用網路去解決他們穿搭上的問題,但對於忙於上班工作的 30 至 40 歲年齡層女性而言,要成功找到適合自己的穿搭風格就顯得格外困難。因此,J-WELL 的團隊希望透過優化網站上的服飾商品分類功能來解決這個問題。

行銷痛點

複雜、耗時的商品分類和消費者購物體驗分析

解決方法

由 AI 驅動的自動化商品標籤和最佳個人化推薦

成效

11.3XROAS 提升
1.9X平均客單價 提升
「在與 Rosetta AI 合作之前,考量到我們的龐大庫存量和複雜性,我們以為要針對每一位消費者提供個人化服務是近乎不可能的 — 因此我們從商品分類到分析消費者的購物體驗都是自己完成的。但 Rosetta AI 成功做到了,並且快速有效地完成了這項不可能的任務。」Jay,J-WELL 共同創辦人暨行銷總監
J-WELL 日系商品頁面-V領背心格紋襯衫A字裙三件組

J-WELL

堅信著每一個女孩都值得被好好寵愛,J-WELL 的創辦人決定建立一個有著最佳設計、最高品質和最低價格的服飾品牌。 J-WELL 的服飾主打著近年來在日本社群網站開始流行的「森林系」風格,意即「如同在森林生活般」簡單、自然的生活方式,同時更是適合所有年齡層女性的穿搭風格。要經營好一個品牌並不容易,在宣傳行銷、店舖拓展等各方面都需要投入大筆的資金,這也是為何品牌服飾的價位都居高不下。而 J-WELL 選擇以網路商店的方式增加知名度,然後再把降低下來的成本回饋給消費者。在這電商化的時代,取得數據已非難事,但該如何分析手上的數據才是關鍵。大部分的品牌都會考慮使用不同的資料分析工具去優化他們的網路行銷策略, J-WELL 也不例外。
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行銷痛點

複雜、耗時的商品分類和消費者購物體驗分析

今日,個人化服務比以往都來的重要,尤其是在極度競爭的時尚電商市場更是如此,年輕的消費者甚至預期會有個人化專屬優惠。

J-WELL 的行銷團隊早已成功地將臉書、IG 等傳統的社群管道納入行銷策略中,並成功地在這些平台上獲得可觀的追蹤數。然而,要將他們網路商城中的現存商品都一一分門別類簡直難如登天。更重要地是,要能有效地分辨這些從消費者身上取得的數據是否精準,並不是件容易的事。

在缺乏合適的數據分析工具下,那些仰賴數據的行銷策略就不容易執行,更不用說用來提升顧客留存率。

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解決方法

由 AI 驅動的自動化商品標籤和最佳個人化推薦

個人化的偏好檔案會在瀏覽者初次造訪網站時被建立,並且在他們重新瀏覽時被更新。運用 AI 視覺辨識的自動化商品標籤,能分析任何被顧客瀏覽的商品圖片,以及消費者的喜好。

這不僅為每一位顧客提供精準的產品推薦,同時省去了人工分析消費者行為的時間。

Rosetta AI 是 J-WELL 第一個也會是最後一個網頁式推薦工具,因為它不僅成功解決了他們所面對的問題,同時也幫助他們提升了關鍵行銷數字。

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成效

11.3xROAS 提升
1.9X平均客單價 提升

在使用 Rosetta AI 個人化服務平台後,J-WELL 的平均客單價從$3,150 增加到$6,000,廣告投資報酬更是提升了 11 倍,但更重要地是,在後台直接操作不僅省時,還省去管理數據的成本,同時大幅改善商品的分類系統和優化消費者的線上購物體驗。

個人化推薦幫助 J-WELL 更加了解每個顧客的消費行為和偏好。這些深入的消費者洞察可以培養 J-WELL 與消費者之間最真誠的連結,並增加他們再次瀏覽網站的機率!透過真正了解目標客群的喜好,J-WELL 已建立起了龐大的忠實客群。