ACGN 團購商機!橘子集團「有閑」社群電商引進拼多多模式

遊戲橘子的橘子集團又多了新成員有閑電商,仿效中國拼多多,要以遊戲化、社群化的團購方式帶起購物動能。
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▲有閑數位科技總經理施凱文。Photo Credit: 有閑電商
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橘子集團推出新電商服務有閑電商,透過近年席捲中國的拼多多模式,不同以往團購網中心化的銷售模式,讓 KOL、團媽直接化身超級銷售業務,企圖打造供應商、銷售商、消費者三贏局面。

有閑電商從 2019 年 1  月就開始試營運,根據有閑總經理施凱文,目前已有一千多家供應商和超過十萬品牌與個人銷售商。

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使用有閑服務免費,僅在成交時會抽成,含金流處理費供應商約抽 10%,銷售商則是 2.8%-5%,依銷售商規模和產品類別有所差異。成交才抽成,會不會擔心商家略過平台私下交易?施凱文對有閑提供的金、物流,甚至多種玩法的團購整單、折價券行銷系統相當有信心,認為這些提供服務而僅在成交時收取這樣的費用,免去揪團整理訂單、收錢、交貨的麻煩,對於銷售方來說具有充足誘因;而對供應商收取 10% 也遠低於主流商城 15%-30% 不等的費用。更無價的是,供應商還可以會取屬於自己的會員數據,而非受電商平台掌握,施凱文甚至歡迎供應商用自己的網域對接有閑 API 來使用服務。

商品在有閑的流程是,供應商可以自行上架並設定各規模團購的價格區間,確保不會因團購打壞價格。而銷售商可以直接搜尋商品來銷售,不用大海撈針適合的商品、不必囤貨。接著銷售商發出團購連結,透過團購價、折價券等拉進消費者,透過有閑同時達成商品的銷售與行銷。銷售完成後有閑從供應商與銷售商獲得分成,而銷售商也可以從供應商獲得銷售分潤。

被稱為「拼券」的折價券則是定量限額的折價券,由供應商或有閑釋出固定總額的折價券,再隨機拆成特定份數,分發給團購成員,消費者還可以透過分享讓折價券增值。

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以橘子熟悉的遊戲業出發,有閑接觸到與以往團購所瞄準,講求 CP 值生活類商品大異其趣的市場:ACGN 族群。

有閑 7 月已與霹靂布袋戲合開周邊商城,另結合年度漫畫博覽會盛事,8 月將與台灣角川、普威爾上架上萬種動漫、遊戲相關商品。此外有閑也透過合作商家與社群觀察找來遊戲界的 KOL 作為銷售商,找來包括遊戲玩家、動漫 coser 及公仔收藏玩家一同參與拼券,並祭出祭出 Switch Lite、Switch 遊戲卡、Coser 寫真集抽獎活動。

展望未來,有閑除了動漫遊戲周邊商品,也正進一步拓展到現有消費族群喜愛的餐廳、旅遊等休閒服務。不過團購既非新概念,雖非長期措施,LINE 購物、Yahoo 購物、蝦皮都不時在活動中嘗試拉團、折價券的行銷模式,而講究社群力量者更有 M17 挟龐大直播主陣容收購的 HandsUp 舉手購物,究竟剛冒出頭的有閑能否靠系統服務與獨特的市場定位走出一片天,最終還是得經過時間和市場的驗證。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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