隨著零售業持續轉型，邁向競爭更激烈、由數位驅動且以顧客為中心的環境，零售商正面臨著管理海量接觸點的挑戰。儘管每項個別措施都有其價值，但累積起來卻可能造成高昂成本且令人困惑，因為需要考量的要點、通路及微趨勢實在太多。這可能導致對零售產業格局的理解變得混淆不清。在這本與 CX Digital 合作推出的電子書中，我們深入剖析這些痛點，並提供實用的解決方案與數據驅動的洞見。這篇部落格文章將重點介紹其中關於「個人化」的研究成果——這正是當代零售商日益關注的領域。
精通數位技術的零售商，早已長期運用個人化技術。儘管各項統計數據均顯示，顧客如今已將個人化視為理所當然，但這個概念本身並非新鮮事。然而，真正嶄新的在於：個人化如何提升顧客參與度，進而提高顧客終身價值。
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當我們想到能提供高度個人化服務的品牌時，往往會聯想到數位領域的例子，例如 Netflix、Apple Music 或 Spotify 等熱門串流服務。這些公司擁有分析近乎無數位元組的客戶數據，以及客戶所互動內容的優勢。這些超個人化數據有助於引導並強化品牌的能力，使其能隨著每次的重複播放、跳過、按讚或加入播放清單等行為，不斷優化推薦內容。
雖然大多數零售商可能無法像這些串流媒體巨頭那樣，擁有同等程度的用戶／消費者數據存取權限，但這並不代表他們無法借鏡這些企業如何運用機器學習，從「注意力經濟」轉型至「價值經濟」。正如 Spotify 機器學習部門主管 Tony Jebara 所言：「這確實是一片令人振奮的全新疆域——超越單純點擊數與點擊誘餌，著眼於長遠發展的機器學習。」儘管各家企業的服務內容差異極大，但我們仍能從這些『數位優先』企業身上汲取經驗教訓——特別是在運用數據與機器學習，於實體門市中提供最佳客戶體驗這方面。
下一階段的個人化服務已超越單純向消費者提供相關推薦的層面。其目標在於透過建議「鄰近商品」——這些商品已被品味特徵相似的其他消費者選購過——來拓展消費者的選擇範圍，並鼓勵他們探索新產品。舉例來說，與其僅針對顧客最近購買的上衣推薦一條搭配的瑜伽褲，這層次的個人化服務還可能建議一款冥想應用程式，邀請顧客進一步探索瑜伽的實踐。在此過程中，「綜合分析」至關重要，因為零售商需要整合各種資料集，才能提供有意義的關聯推薦，並建立品牌忠誠度。
精通數位技術的零售商可以透過幾種方式來實現這一點。最顯而易見的方式或許是透過資料共享，例如在某個串流服務平台上投放廣告，該平台會蒐集大量關於共同目標市場的資料。
Spotify 為廣告開發者提供多種自助服務工具，讓他們能夠製作、錄製及分享音訊與影片廣告。此廣告模式與其他模式的區別在於，它將廣告設計與使用者的情境相結合，從而打造出符合情境的廣告方案。舉例來說，若廣告置於一則已引發聽眾特定情緒的播放清單之間，便能藉此情緒來正面影響聽眾的行為。
例如，必勝客曾推出一項「音訊優先」行銷活動，旨在讓透過 Spotify 收聽的披薩愛好者時刻將外送服務銘記於心。這個速食品牌鎖定了其核心受眾群體，包括 Z 世代、家庭，以及對電玩、電視節目或運動感興趣的人士。該品牌鎖定了諸如比賽日和晚餐時間等「與披薩相關的時刻」，並藉此投放能勾起食慾的廣告，同時不打斷聽眾日常生活的節奏。
零售商從中得到的教訓是：時機至關重要。向購物者提供個人化內容的效果，取決於「何時」與「何地」。如同這些線上巨頭，零售商也能將店內數據轉化為實際營運策略，在最關鍵的時刻（例如進店或結帳時）投放符合情境的廣告，藉此延長顧客在店內的停留時間，並最終提升平均交易金額（ATV）。
Sephora 的「Beauty Insider」計畫在會員完成一份簡單的線上問卷並追蹤其購買行為後，旨在透過提供個人化推薦、免費美容服務、新產品優先體驗、專屬活動邀請等服務，為會員打造個人化的體驗。
這家具前瞻思維的美妝巨頭透過跨平台內部共享客戶數據，無論客戶偏好哪種通路，都能提供無縫的購物體驗。Sephora 的「Beauty Insider」會員計畫擁有超過 2,500 萬名會員，據稱佔該公司銷售額的約 80%。
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此外，將店內分析數據與其他通路行為（例如線上瀏覽時間、數位購買歷程）結合的解決方案，能為零售商揭示關於消費者的關鍵洞察。舉例來說，自然語言處理技術可應用於文字或語音資料，協助零售商更深入理解消費者與企業互動過程中產生的情緒起伏。這正是識別並打造前瞻性個人化路徑的沃土，藉此與顧客建立深度互動。
即使不考慮電子商務，僅憑門市數據，也能窺見巨大的個人化潛力。店內顧客動線分析能精確顯示顧客停留最久的位置、與陳列架互動最頻繁的區域，並完整繪製消費者在店內的完整購物路徑。這使零售商得以進行優化以提升轉換率，並測試新的店面佈局或視覺陳列創新，例如導入零售媒體網路（RMNs）。
必須特別注意的是，積極參與的消費者對精明的零售商將抱持越來越高的期望，因此提供業界頂尖的消費體驗比以往任何時候都更加重要。