【林克威電商專欄】該搬家嗎?SHOPLINE 大改收費模式,盤點各開店平台優勢

最近 SHOPLINE 收費方案要大改,引起電商店家們熱議,預計改以「模組式」方式收費,同時加上 GMV 1% 的分潤,但加加總總肯定會超過原先豪華方案的價格,大家真的吃得消嗎?品牌若因此搬家到其他平台,又會有哪些問題呢?
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SHOPLINE 官網截圖
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電子商務的形式多元,其實說穿了就是在網路上做生意、販售商品,現階段大致上分為兩類,取決於選擇商品曝光和後續支付的通路,讓金流在線上流動。

第一種是在通路平台上架自己的商品,以臺灣而言,在 PChome、momo、樂天以及 Yahoo 購物中心等商城上架自己的商品,這也是測試市場水溫門檻最低的方式,先網羅商品在市場上的熱度。第二種則進階到架設產品官方網站,而這樣也攸關品牌規模的大小以及是否需要更客製化的需求,分為:自架網站以及使用開店平台。

自架網站好?還是選擇網路開店平台比較有利?

自架網站的公司多半需要更客製化的功能介面,以利公司營運。相對一般網站,自有網站技術層面深、成本高,有別於新創,它較適合發展至一定程度且逐漸規模化的公司,這類公司的特性是目前已有一定資金,擁有對應未來優化網站的預算。

相對地,開店平台的起步成本往往比自架網站低,而開店平台最主較適合新創以及人力配置精簡的電商,而且大多時候採取利潤抽取是它最快的獲利方式。國內六個比較大的平台有:SHOPLINE、Shopify、QDM、Cyberbiz、91APP、美萃思,每種開店平台的特色不同,有些收取年費、有些則是著重於抽取 % 數,建立 app、協助代開電子發票等功能也鑲嵌其中。目前有相當多資料對此進行詳實的整理,因此,在此不贅述,但我們可以發現:完整數據串接功能會是數位時代最大的優勢,大家都希望在店商圈殺出一條血路。這裡整理了幾家較常見的平台提供參考:

  • SHOPLINE:最大優勢在於與 Google 合作,使用後台設定自動串連購物廣告,利於挖掘新客戶。網站版型固定、操作介面簡單,適合電商新手,不過相對地,網頁功能及設計較不富彈性,例如:購買流程手續繁複、會員分級功能相對侷限。
    備註:SHOPLINE 來信說明,SHOPLINE 除了是 Google 的官方夥伴,也是 Facebook 與 LINE 的行銷夥伴,今年更與 Facebook 成為跨境業務合作夥伴(Global Expansion Partner)。此外,在會員與促銷活動上也提供:五級會員分級、會員點數換贈品、分潤、會員限定價等進階功能,協助品牌打造完整的會員制度。)
  • Shopify:國際知名開店平台,相較於其他平台,Shopify 所開發的應用 app 種類多元且功能全面,除了無頻寬和流量限制,更可支援多家電商平台的產品上架,和後端的物流管理。功能可滿足各式線上開店的各種需求,例如:可提供相對完善的金流串接服務,方便使用者操作。Shopify 近期才加入支援繁中介面,在台灣市場的開店規模還未打開,但是後勢非常看好,因為操作簡單,直接上手。
  • QDM:同樣是可以短時間搭建的平台,網站版面設計及功能掌握大方向,也包含擴充套件的功能釋出,為使用者帶來更便捷的管理效果。目前較為不同的是:金流上提供串接街口支付的功能,補足大部分平台無支援的項目。目前基本款的方案是免費銷售,而最高階方案會從中抽成。
  • Cyberbiz:數據資料彙整最為完善,將多通路會員數據即時彙整,而且做足虛實整合,其串連 POS 即時銷售系統,資料交叉比對不遺漏,有利於智慧倉儲和庫存數量管理,營運管理全方位,是跨通路整合的電商的利器。不過,這個平台有初階和進階方案,需要多花時間盤點資源做出最佳選擇。
  • 91APP:擁有相當多大型品牌電商操作的實際案例,因此,這當然與平台協力操作的介入的程度有關,再加上因為協助個案廣泛,所以內部資安防護配套措施完善,具有 SOC2 的資安驗證。這也反映在平台的抽成費,相較於其他平台 91APP 在其中抽取 5.5% 的成功交易費,抽成比例相當高。
  • 美萃思電商:以數據維生的電商開店平台,主打解決電商高度依賴廣告媒體所面臨的成本挑戰,目前切入都以大電商為主,美萃思也屬於營業額抽成,而抽成隨營收級距從 4.8% 到 1.8% 不等,但營收越高反而抽成比例越低,且單月還有上限天花板,適合中高階電商業者。

微調年費並互搭模組上線的新模式,翻動電商圈!

最近在電商圈,SHOPLINE 在後疫情時代的策略來勢洶洶,過去它最被看好的是它提供了跟 Google 的廣告串接服務,,使用者只要撥好一筆預算,投注於事先購買完成的廣告金,,就可以有權利委託操作 Google 的廣告投放,包含:購物廣告(GSA)、動態搜尋廣告(DSA)以及動態再行銷 (DRA),可以說一舉數得,一方面大幅減輕在產品行銷上的人力,二方面則是能實質協助品牌曝光。這也是為什麼有相當多的台灣以及香港品牌選擇 SHOPLINE。

SHOPLINE 稱為了建構更完善的跨境電商生態圈,除了攜手 Facebook 發布跨境電商白皮書,準備繼續協助品牌電商扎根本土,並正為跨境出海磨刀之外,也正式推展新版計價方案,摘除高級豪華分類。未來將改以「模組式」方式收費,同時加上 GMV 1% 的分潤。目前看起來 SHOPLINE 並沒要採取與 Shopify 相同的政策:全面開放 API 供第三方來開發模組,讓其他人也可從中獲益。

這次,SHOPLINE 原先的「豪華方案」價格(牌價)一年 NT62,000,目前新制上後,「網路開店方案」(牌價)則是年費加上模組的方式進行,以一年 NT$35,000,再加上要相當於原本的功能的話,即便每個模組只要 NT$10,000,但加加總總肯定會超過原先豪華方案的價格,大家真的吃得消嗎?

備註:SHOPLINE 來信補充,SHOPLINE 優化產品功能及服務方案,新的方案模式讓品牌主能先行選擇入門的基本開店方案,並依據品牌成長需求加購進階的模組功能,收費上亦有推出組合優惠。此外,針對微商、直播賣家等型態的業者,也推出「社群購物方案」協助社群賣家能以更簡易的操作流程來快速收單,以更多元的開店服務,持續協助客戶成功,和以往方案的模式和結構均有所不同。)

後疫情時代,如何應對動作頻頻的開店平台?品牌究竟該不該跳槽?

針對這樣的 O2O 的大變革我有幾個觀察與建議:對於習慣 SHOPLINE 介面和方案者,相當不建議跳轉到其他平台,因為選擇搬移的中間空窗期,會讓你損失的比你預期的多,尤其是我一再強調的 SEO,會面臨歸零、重新累積的可能;再來就是,搬移的大工程將會是 301 轉址的問題,對於品牌與部落客合作的資料,在部落客文章內的呈現會變成無效的網址。我相信對於走在趨勢端的 ELLE 雜誌,、BBQueen 女人購物網等 SHOPLINE 的大客戶而言,絕對相當有感。

不過,如果你是一家剛起步的品牌,就比較不會有上述的問題,我反而認為你可以多考量自身可能,優化當前服務,並且分析其他開店平台的優劣勢,找到符合成本效益的平台即可,你要著重的反而是商品的呈現和歸類,以使用者喜好數據調配線上戰略。

也就是說,新創品牌在還沒有在市場上找到一定商業軌跡時,就該根據每個階段的條件去做評斷,預測短期目標合用的開店平台;將有限的資源放在網域建立以及積累關鍵字搜尋的第一個基本功——內容行銷與社群經營,因為,如果少了前面的練功,對於後續再行銷就沒有底氣。我認為,無論品牌選擇的電子商務呈現,都需要歷經品牌形象累積和價值傳遞的力道,為自己的品牌在市場上打下良好的基礎後,從開店平台轉為搭建自有網站帶來的商機更有看頭。

責任編輯:Mia
核稿編輯:Anny



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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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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