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《電子商務》松果購物APP下載量破200萬,「猜你喜歡」交易額增200%

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創業家兄弟(8477)旗下松果購物(6740)行動端不斷優化,掌握一機在手「隨商機」,並透過AI人工智慧推進購物、銷售和瀏覽等使用者的消費體驗,亦由自媒體及外部廣告確實緊抓生活中每個碎片化的時刻,達到最佳效率化運營,帶動今年前8月份累計交易額(GMV)較去年同期翻倍的高度成長表現。松果購物今天也宣布自去年7月達成APP百萬下載里程碑後,9月再突破200萬下載新紀錄,明天起慶祝APP下載達標,展開為期一周的APP限定專區85折優惠,持續刺激行動端買氣。

 松果購物董事長郭家齊表示,在所有AI科技工具當中,最受到廣泛使用也是對於電商營運成效最佳的的莫過於「搜尋」和「推薦」引擎功能,公司內部集結PM、數位行銷、工程師、資料科學家各方人才組成專案小組,投注大量的資源從數據中挖掘提高使用便捷及帶動轉換率的方案,目標從現有會員基礎找到更多新變現模式,亦從外部引流導下載帶動流量池的增長及會員黏著度。

 松果購物透過大數據與AI技術蒐集數據,並且將碎片化的資訊拼湊出更完整的消費者樣貌,大幅提升精準行銷的能力,在松果購物中10筆訂單約有8筆來自「使用手機下單」,所以也相當重視行動端發展,透過不斷提升行動裝置運算能力和翻新系統演算法,以縮短交易歷程、放大交易動能的躍進,並透過AI增進個人化推播的精準度,逐步朝向能與消費者心電感應的推薦模式,進一步則運用在程序化廣告(programmatic advertising)上,優化決策並減少廣告的人力,讓廣告變得更高效智慧,期待行銷面跳脫一次性溝通能持續與消費者互動,極大化每一次接觸的影響力。

 松果購物今年著力在搜尋及推薦兩大塊的AI運用,導入機器學習排序(Learning to rank),依據商品與對應搜尋關鍵字的點擊量、收藏量、購買量、商品描述等特徵,並測試隨機決策森林(Random Forests)、LightGBM、ListNet、Coordinate Ascent等10幾種模型,持續優化「搜尋」結果排序,找到降低實際值與預測值之間的殘差,並以達到滿足消費者及銷售的最佳化為目標,現階段透過搜尋後購買的商品中,有超過40%會落在搜尋引擎給出的前10個商品中,前10個商品點擊成效更大幅增加40%。

 推薦部分則從傳統的矩陣分解 (Matrix Factorization)及用深度學習演算法(Deep Learning)去建立用戶的個人化推薦商品清單,在推薦清單的商品中可以達成的購買召回率(Recall Rate)也已達到30~40%,帶動「猜你喜歡」推薦專區交易額表現成長200%,同時也開始針對還尚未有數據資料的新商品、新用戶採取行動解決冷啟動問題(cold-start problem),並持續導入商品標題、內文、標籤等的相關資訊幫助精準推薦成效,預期科技戰力將成為推動成長的最大關鍵武器。