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突破傳統流量為王的營運模式! beBit TECH 運用「存量」打造 2024 電商營收的中流砥柱

發稿時間:2023/10/12 13:39:43

(中央社訊息服務20231012 13:39:43)

beBit TECH 運用「存量」打造 2024 電商營收的中流砥柱
beBit TECH 運用「存量」打造 2024 電商營收的中流砥柱

面對廣告成本攀升、消費者習慣在跨渠道間移動、及隱私權抬頭等議題,過去由流量、轉換率、客單價組成,以新客流量轉換為主體的營收方程式,利潤空間正持續被壓縮,品牌及企業紛紛重新檢視過往「流量為王」的行銷策略。亞洲顧問科技公司微拓科技 beBit TECH 認為,營收的組成原本就是新客與舊客共同的貢獻,在變動的時局下鞏固舊客回購基本面營收,也就是改以第一方數據為中心、提升顧客價值的「存量經營」,將成為迎戰 2024 創造品牌長期健康成長的關鍵。因此,beBit TECH 特別選在即將著手佈局來年計劃的 Q3 尾聲,舉辦「beBit TECH Academy:2024 電商營運必須建立的存量策略」線上說明會,由 beBit TECH 行銷長周峯玉 Fiona Chou 及產品總監張婉庭 Wanting Chang 攜手分享,從存量經營的概念延伸到實際策略與執行,分享 2024 年電商需要掌握的顧客經營思維變革。

「OmniSegment CDP」實現顧客經營及存量策略
beBit TECH 行銷長 Fiona 提到,過去以新客獲取為主體的營收策略,仰賴流量源源不絕的挹注,而流量品質決定了關鍵的獲客成本;反之,以顧客經營為核心思想的「留量」思維,則透過深度理解顧客、經營顧客、以及購買意圖判斷等技術,精準溝通,降低品牌過往群發式訊息耗費的成本。因此,當廣告紅利消失、獲客成本攀升,品牌更應該關注可以為企業帶來長期獲利空間的舊客回購轉換。以 beBit TECH 旗下服務台灣指標性電商的「OmniSegment CDP」舉例說明如何做到深度顧客經營,首先,過去的分析工具常有無法同時整合「匿名及實名」或「線上及線下」數據的困擾,而「OmniSegment CDP」不只整合線上電商交易歷史、通路、會員資料、門店 ERP 及 POS 交易數據等營運數據(O-Data, Operational Data) ,也能將會員即時的互動行為等體驗數據(X-Data, Experience Data )一併收整,作為後續分眾行銷的有力基石。

beBit TECH「OmniSegment CDP」收整 O-Data 及 X-Data
beBit TECH「OmniSegment CDP」收整 O-Data 及 X-Data

AI 智慧技術,圖、文、人、貨、場全盤賦能
在分眾及自動化行銷(Marketing Automation)方面,「OmniSegment CDP」擁有4 大分類、34+ 種節點,能自由設計超過 10 億種顧客旅程組合,電商品牌的行銷人員能夠透過拖拉式節點後台選取特定受眾,並進行個人化參數設定,數分鐘內即完成設定未來三個月的自動化行銷旅程設計。同時,因為系統搭載 AI 技術,讓圖、文、人、貨、場全盤賦能,包含「AI 文案生成」、「AI 圖像生成」等生成式技術嵌入,另外,由 beBit TECH 技術長高偉鈞獨家開發的 「高博 AI 模組」,能針對高購買力會員、潛力商品、發送渠道及時間,運用 AI 智慧演算自動推薦,包括「AI 受眾篩選」、「AI 商品推薦」、「AI 智慧發送」等功能,全方位協助品牌解鎖數據價值,邁向數據驅動的顧客體驗優化。beBit TECH 內部數據也顯示,經過 AI 模組推薦的成效,轉換率平均為一般成效的 5 倍以上、總轉換金額可達 2 倍以上。


beBit TECH「OmniSegment CDP」AI 賦能行銷圖、文、人、貨、場
beBit TECH「OmniSegment CDP」AI 賦能行銷圖、文、人、貨、場

OmniSegment x Tableau 完善多方面視覺化報表需求
「數據是一切行動的開始,」beBit TECH 產品總監 Wanting 認為,「行銷策略可以透過數據拆解持續優化,藉由數據賦能的洞察假說、實際執行、快速驗證、及迭代不斷循環,從而得出更好的行動方案或是新的數據需求,這時可視化數據報表(Business Intelligence)就特別關鍵。」BI 功能與行銷業績目標達成密不可分,例如行銷人員可以透過觀察首購客最常購買的商品,推估下一檔廣告推播應該主打的商品。目前「OmniSegment CDP」能夠認列線上線下的業績轉換、並且以視覺化的報表呈現行銷渠道的成效表現,包括點擊次數、開信人數、轉換金額等;且已與互動式報表 Tableau 串接完成,用戶只需要用一個帳號登入,便能觀測多方面的數據追蹤及行銷成效探索,包括受眾分群樣態、匿名流量轉換、即時行為事件如瀏覽及加入購物車等事件追蹤、實現深度的營收拆解(購買金額、回購率、客單價、購買商品等)。