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Rosetta.ai 因應中小企業缺乏數據分析團隊而生,專精於服飾、美妝、配件產業,協助電商的轉換率、客單價以及整體營收的提升.提供 GA 外的資料呈現,讓用戶有更多質化內容進行分析。

廣告投放成本越來越高,每個進站的流量也越來越珍貴。

「如何讓花在廣告投放這潭深水的每一分錢,都能帶來極大化的投資報酬率?」

想必也是正在看這篇文章的你,心中其中一顆難解的大石頭。

BLUE WAY 鬼洗い 打破高額廣告成本,藉個人化商品推薦締造 ROAS 15X

知名牛仔品牌 Blue Way 鬼洗い 面對著和眾多時尚零售商一樣的問題。他們投放在 Facebook、Google 和 IG 的廣告價格變得越來越貴,而這嚴重影響到他們的 ROAS。

Blue Way 鬼洗い 使用 Rosetta.ai 的個人化商品推薦後,可以直接在後台知道顧客在點選商品時的偏好,並運用這些個人化標籤,在消費者購物時適時推薦最適合他們的商品,以及透過個人化商品推薦為網站帶來多少的營收、轉換率和每筆訂單的平均客單價。

終結廣告報酬率成效不佳的利器 – 個人化商品推薦

提高投資報酬率代表需要提升每個進站流量為網站帶來的訂單價值,大致可以從下列三種思路去思考優化方向:

  1. 如何讓顧客進到網站後,進而延長停留在網站的時間?
  2. 如何讓顧客從瀏覽商品的狀態,產生購買意圖直接完成訂單?
  3. 如何讓顧客每筆購買的平均金額可以提升?

這三個方向有一個很大的共通點,就是在顧客購買旅程中,都要讓顧客在最短的時間內清楚地看到「有興趣」的商品。想像有一位顧客 A,他被你的 FB 廣告打到後來到你的網站,A 原本只是抱持「好像滿有趣不然逛逛看,沒興趣就關掉」的心態,但在 A 進站後他馬上發現了符合他個人風格的商品,因此對你的網站產生極大的興趣,因此又多點擊了幾個頁面或商品,看到越來越多他想購買的商品,於是他加入購物車的商品也跟變多,進而產生購買意圖,在結帳時網站又剛好跳出適合他的配件,於是 A 就順手一起購入結帳。

(顧客 A 的購買旅程)

「如何讓顧客在最短的時間內看到有興趣的商品」以及「定義出顧客有興趣的商品是什麼」便是 Rosetta.ai 致力提供的服務 – 個人化商品推薦

如何在每個銷售頁面促進轉換,並帶來 151 % 的客單價提升

而依照消費者在每個頁面的不同情境,Rosetta.ai 提供多種的推薦模式供電商業者選擇,讓電商網站能夠跟隨消費者瀏覽商品的節奏,在正確的時機推薦對的商品到消費者眼前!

以下介紹 BLUE WAY 鬼洗い 在各個頁面使用的推薦組合:

  • 主頁+專屬推薦 Recommend just for you

(圖片來源:91APP 人氣店家「BLUE WAY 鬼洗い」主頁)

主頁是所有消費者第一時間觸及的頁面,推薦的核心在於增加點擊率及減少跳出率。透過「專屬推薦」的情境,即時交叉分析消費者進站後的瀏覽、點擊、選購、停留時間等等要素,精準地推算該消費者的偏好購物組合,讓他們進入主頁時就能被專屬他們的推薦所吸引!

  • 商品頁+相似商品推薦 Content based

(圖片來源:91APP 人氣店家「BLUE WAY 鬼洗い」商品頁)

在消費者點選他們有興趣的單品後即會進入商品頁,透過「相似商品推薦」的情境,AI 將會根據消費者瀏覽紀錄及該商品的顏色、尺寸、價錢、樣式、風格等等的要素推薦最高相關的單品!此推薦情境是專門為款式多、產品間差異小服飾電商所設計,幫助顧客更快搜尋到理想產品。

  • 類別頁+熱門商品 Trending items

(圖片來源:91APP 人氣店家「BLUE WAY 鬼洗い」類別頁)

不同於多數電商內建的「熱門商品」模板,Rosetta.ai 的推薦模式是根據全站所有消費者的行為做統計,並依照雙週內累積的多重指標行為的成長率做流行趨勢推薦,讓推薦不再是基於每月最高的銷售量作為標的,而是綜合全面的消費動向做推薦!

  • 結帳頁+經常一起購買 Frequently bought together

(圖片來源:91APP 人氣店家「BLUE WAY 鬼洗い」結帳頁)

結帳頁作為最後衝高客單價的節點,除了低價加購還有什麼方法能夠讓他們義不容辭地買下去?透過「經常一起購買」的情境,我們為消費者量身打造高度相關的整套搭配單品,激起他們衝動購物的慾望!

BLUE WAY 鬼洗い 使用個人化商品推薦後的整體成效

在使用 Rosetta.ai 後,Blue Way 的行銷團隊發現轉換率提升了3.78%,同時平均客單價從 NTD$2755 元上升至 NTD$4173 元,意味著成長了將近四分之一!

  • CVR 轉換率:提升 3.78%
  • ROAS 廣告投資報酬率:提升 15 倍
  • AOV 平均客單價:提升 151%(從 NTD$2755 元上升至 NTD$4173 元)

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