東森購物用5大資料模型做到差異化服務

東森得易購（東森購物）開臺營運7年以來，目前已經累積了2,000多萬筆交易記錄，為了達到更精準的個人差異化服務，東森購物積極開發各式各樣的資料模型，目前除了潛在客戶預測模型以及慣性退貨風險模型、節目營運目標預測模型、型錄通路檢訊模型等已經陸續上線以外，正積極開發中的資料模型，主要是依據商品特性衡量消費者價值取向的模型。

東森得易購資訊長暨策略長許世杰進一步表示，隨著銷售的商品越來越多，行銷的複雜性與困難度也跟著增加，為了真正做到個人的差異化服務，並且有效降低退貨率，東森購物計畫從商品特性的描述，例如：時尚、奢華、實用等不同的商品特性描述，分析出每個消費者的價值取向。

舉例來說，過去2年來某個消費者所購買的商品，大多屬於新推出的時尚精品皮夾，而另一個消費者雖然也同樣是購買時尚精品皮夾，但總是在新品上市後幾個月才會下手，從這兩個不同的案例中，東森購物不僅可以決定要把相關商品的行銷活動瞄準哪些人，同時還更能精準的知道什麼時候先對哪些人行銷。

許世杰表示，目前東森購物是採用SPSS針對資料探勘的工具建模，不過，資料模型的建置難度並不在於技術，而是要先想得到可以透過商品特性描述的方式，進一步萃取資料，然後才能變成有用的資訊。過去，東森購物雖然累積了2,000多萬筆交易記錄，而每一筆交易記錄也都有交易品項、金額、日期等細項，現在依據商品特性描述衡量消費者價值取向的資料模型開發，究竟要回溯到多久以前的資料或是鎖定哪些商品進行特性描述，都必須花費很長一段時間篩選。

除此之外，值得一提的是，由於電視購物的商品播送具有時間導向的特性，因此，節目時間的規畫與產品內容的訴求必須相當契合才能達到奏效，例如：早晨節目有一個25到30的女性客群，不論是消費型態與年齡分布都與家庭主婦不同，而且對於高單價商品的購買力很強，但卻都集中在早上下單，那麼後續的節目播放與該時段的營業目標，就可以針對這個族群進行相關調整，然而，「要做到相關預測與分析，就必須依賴節目營業目標預測模型」，許世杰說。

目前東森購物主要整合了電視購物與型錄購物2種無店鋪的經營模式，退貨雖然是無可避免的事情，但是，一個商品從銷售到交貨所形成的供應鏈，就包括了經常往來的商品供應商1,500家，主要合作的銀行業者9家以及貨運公司5家，在這樣的情況下，退貨所造成的成本是相當高的，對此，東森購物不僅開發出慣性退貨風險模型，進而分析退貨的慣性，是來自商品本身的問題還是個人因素，然後再搭配其他的溝通機制降低退貨率。文⊙楊惠芬