結合消費者購買決策流程與因果推論的最佳化電子商務銷售轉換歸因模型

Abstract

隨著現今消費者已經將線上購物當作主要的購物管道之一，加上數位廣告媒體在近10年的大幅興起，使得電子商務成為近年來零售業的顯學，知名品牌廠商以及產品零售商皆陸續建立自有電子商務網站，提供消費者線上購買的選擇。隨著2020年新冠肺炎對於實體零售業的影響，其年對年的成長率降至最近5年的新低點，儘管如此，台灣市場的整體零售業仍小幅攀升0.24%，主因為以電子商務為首的非實體店面零售業，其年對年的成長率已經創下有史以來的新高，高達了12.4%。由此可見，電子商務已儼然成為現在零售廠商必有的佈局。 然而，電子商務招攬客戶的方式與實體零售業不同，會大幅依賴數位媒體的訊息傳播，帶來進店客戶，但現在數位媒體類型眾多，同時因手機的快速發展，消費者使用媒體的時間過於破碎，消費者因為使用裝置，使用時間，媒體類型等不同，以及消費意願高低等質化因素，在網路上進行產品購買行為前，會進行一連串的線上消費者購買決策流程後，多次藉由不同媒體道進出電子商務網站，才會完成一次的購買轉換。加上現在網路技術突破，消費者在網站中的所有行為都可被記錄追蹤，所以應用數位媒體以及消費者的相關資料，建立基於資料驅動，以提高電子商務交易的決策方式，成為現今電子商務人員最重要的討論議題。 本研究先回顧數位行銷及多管道電子商務歸因模型的當前發展，消費者購買決策流程理論及其與跨媒體廣告活動的關係，將被整合成一因果影響推論架構，透過建立一貝氏網路，發展以資料驅動的電子商務歸因模型，應用貝氏網路能夠結合過去的成效資料以及領域知識來建立分析模型，使預測結果符合行銷人員在做策略規劃的思維。相較於其他基於規則或是純以數據計算、難以解釋的機器學習演算法，貝氏網路更具解釋性且容易應用在行銷實務當中。同時，貝氏網路也可以根據任何已知結果來推理發生的原因，利用視覺化的圖形網路結構，了解每個流量管道對於電子商務交易數的影響，讓我們更容易解釋模型分析結果，進而協助電子行銷人員完善優化下一階段的數位媒體行銷策略規劃，逐步提升電子商務銷售成效。