轉載從: Tech News 科技新報
偶爾想訂個披薩來吃，你會因為口味或組合選擇而猶豫不決，還是考慮用其他外送平台服務訂購別的餐點？為了在競爭激烈的外帶外送市場中找機會，必勝客率先同業與人工智慧新創公司沛星互動科技（Appier）合作，導入 AI 解決方案找出猶豫客並促進訂單成交率，整體成效較預期提升兩倍之多。
導入 AiDeal，找出關鍵猶豫客
必勝客網路下單服務已推動十多年，至今有六成訂單來自網路。不過，近年隨著外送平台興起以及其他餐飲業者加入，使原本台灣披薩的外帶外送市場更加競爭。必勝客不斷尋求解決方案提高訂單轉換率，但網站上的訪客狀態難以辨別，光靠無差別遞送優惠券給進站顧客無法實質改善問題，於是與 Appier 合作，以「AiDeal」解決方案找出猶豫客。
AiDeal 主要透過 AI 和滑鼠游標追蹤技術，分析消費者在網頁上的即時行為動態，如網頁瀏覽數、停留時間、點擊、頁面滾動、網頁切換、滑鼠移動軌跡、行動版網頁瀏覽時的手指滑動軌跡等，加以評估顧客的猶豫指數，辨別哪些是不論優惠都會購買的必殺族，哪些是只逛不買的消費者，或是遲疑不決需要幫推一把的猶豫型顧客。
Appier 首席機器學習科學家林守德博士說明，訓練 AI 模組時需要在必勝客網站上放追蹤碼一到兩週，蒐集使用者行為動態資料與滑鼠軌跡，透過機器學習法精準分析找出猶豫型消費者，當消費者每做一個動作，AI 模型就會即時學習與調整消費者猶豫程度。當評估消費者達到一定猶豫分數後，AiDeal 就會在最佳時機推送優惠券，創造購買動機讓消費者不再猶豫、提高結帳消費的可能。
▲ 必勝客採用 AiDeal 方案的使用者流程（Source: Appier）
「『猶豫』行為是不容易去訓練 AI 的，因為猶豫是一種心理狀態，並不容易去貼標籤，而機器學習是需要貼標籤學習的，」林守德表示，Appier 採用先進技術如弱監督學習（weakly supervised learning）、半監督學習（semi supervised learning）等指導原則加以判斷猶豫型消費者，訓練 AiDeal 提高判斷準確率。另外也透過 A/B 測試，分析 AiDeal 導入與未導入的轉換成效差距，確認與調控不同優惠對不同族群的效益。
為猶豫客提供優惠，訂單成交率平均提升 15％
富利餐飲數位營運部電子商務經理黃政枚提到，過去由於較難分辨顧客傾向，便以無差別遞送折價券的方式給所有進站顧客，但其實回收成效不高也使獲利降低。廣發優惠的方式可能影響顧客後續的消費行為，過多優惠反而不夠吸引消費者持續留在站上消費，或是只有打折時才來消費，長期來說對品牌經營形象和獲利都會有負面影響。
導入 AI 後能更精準找出特定受眾，並達到最佳化優惠遞送，有效提升轉換率。Appier 成長策略負責人黃琬珺指出，必勝客導入 AiDeal 後，消費者從進站到完成交易的時間有效縮短 20％，將餐點放入購物車的比率也提升 26％；網站訂單成交率平均提升 15％，轉換率成效顯著。
▲（Source: Appier）
林守德表示，Appier 的 AI 解決方案會針對不同客戶的產品客製化訓練不同模型，並非直接套用，也不限於特定產業，只要擁有線上足跡的數據資料都能廣泛應用。這次必勝客採用 AiDeal 方案解決業務痛點，更在導入初期便產出具體成效，後續也不斷精進服務，在攜手 Appier 結合專業 AI 技術下，看好未來將開拓更多市場機會。
▲ Appier 首席機器學習科學家林守德博士、Appier 成長策略負責人黃琬珺（Source: Appier）
（首圖來源：《科技新報》攝）
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