Emarsys預測營銷技術助加強顧客互動性

網上購物業務的發展潛力龐大，網購技術亦一日千里，愈來愈著重如何捕捉消費者的購物行為和喜惡，透過智能分析向他們推介切合個人品味的相關產品，以提高銷售，亞馬遜（Amazon）便是其中的佼佼者。

本地網上購物平台仍處起步階段，尤其對資金有限的中小企而言，自難與發展成熟的網購平台如淘寶等爭長短。有見及此，顧客互動方案供應商Emarsys在收購Scarab Research後，即把新技術Emarsys Predict無縫地整合至旗下的eMarketing Suite。Emarsys Predict為一套自主學習的營銷引擎，能根據消費者的網上行為數據，透過分析及預測性技術，智能地建立獨特及個性化的商品推薦，從而提升Emarsys eMarketing Suite的顧客互動能力。

個人化服務取勝

「現今營商愈來愈講求個人化服務。以我為例，每年渡假必光顧的酒店餐廳，食物水準可以但收費較高，可是甫踏進餐廳，他們便認得我太太，點餐基本上不必看餐牌，服務員已懂得按太太的喜好推薦菜式，就連咖啡下多少糖和奶也一樣不差。這些令人賓至如歸的個人化服務，正是營商致勝關鍵，也是賺取更高回報的籌碼。」

Emarsys亞太區區域董事總經理Ohad Hecht闡釋，新版本的Emarsys Predict能捕捉網站瀏覽者及電郵互動的活動。其運算系統使用綜合小工具產生的數據，以連接網站瀏覽行為、交易行為﹙包括被中止的交易﹚、電郵互動行為，以及客戶數據庫內不同屬性的內容。獲取上述訊息後，Emarsys Predict便會使用消費者行為及群體智能分析數據，自動為個人配對合適的內容，同時強化產品優惠訊息，並融入跨平台傳遞個性化內容體驗的功能，讓商戶在所有接觸點上，輕易建立、捕捉及優化電郵，及網頁推薦訊息的價值，提供比以往更為有力的顧客互動平台。

單一介面操作簡易

Emarsys Predict的內容推薦引擎使用簡易，其單一介面操作的顧客互動平台eMarketing Suite，可全面整合及管理推薦訊息。對商戶而言，統一的電郵及網站推薦訊息介面，有助他們跨平台傳遞統一的內容體驗，在照顧不同消費者需要、提供個人化服務的同時亦可更省時有效。Emarsys Predict更容許商戶，特別為每個平台制定推薦內容，如電郵或網站顯示不同推薦訊息等，以便更有效地針對不同平台的消費者購物行為。此外，Emarsys Predict更會使用進階認證功能，配對電郵收件人及他們在網站內的網上個人檔案，同時執行推薦引擎程式的最佳範例，分析如棄置購物籃等行為，並使用由多個二選一測試場景驗證其推薦運算，以提高點擊率及網站轉換額增長。

Square Meal乃英國搜尋及預約餐廳、酒吧、餐飲和活動場所的指南。採用EmarsysPredict作為推薦技術，無縫地連接至Emarsys的自動化中心後，其網站瀏覽人次中，有額外的67%時間，會從電郵的推薦點擊進入餐廳網頁，及400%的網站轉換增長，顯示顧客對品牌的忠誠度有所提升。Square Meal網絡平台總監Ed Butcher表示，透過Emarsys Predict推薦訊息比以往變得更有關聯，成功令顧客和Square Meal的關係更為緊密。