你知道嗎?若年齡區分類,你面對的市場有幾種人?
答案是五種,行銷人員正面對五代同堂(戰後嬰兒潮、X、Y、Z、Alpha)的時代,其中MZ 世代,逐漸成為就業市場、消費市場的主力。等等,不是只有 X、Y、Z,哪裡來的 M?
M 世代指得是Millennials 千禧世代,也就是 1981~1996 年出生的 Y 世代,而 1997~2010 年出生者則稱為 Z 世代,換算起來,前者已是30~40 歲出頭的職場與消費主力大群,後者則是包含高中、大學、社會新鮮人與 30 歲下的輕熟消費勢力,其實 M 與 Z 世代有明顯的年齡落差,有不同的消費偏好,然而,台灣所謂的「八年級生」卻是剛好跨越了M 與 Z 兩個世代(指民國 80~89 年出生,即 1990~2000 年),是名符其實的 MZ 世代。
這群被稱為MZ 世代的八年級生,有著以下 5 種行為特徵:
有了概括性的消費輪廓,但MZ 世代的消費意圖、行為、偏好又該如何進一步掌握?是透過大量的消費者行為資料嗎?不,在 Cookieless 時代與隱私權政策提升下,個人資料只會越來越嚴格且難以取得,然而當今的MarTech 已能從「商品」反向來了解消費者搜尋該商品的「意圖」,即便沒有個資與消費紀錄,一樣能抓住 MZ 世代的消費胃口。
如訴求「女性簡約輕時尚」的知名服飾電商Miustar,擁有服裝、包包、配飾等超過千樣商品,橫跨休閒、性感、潮流的風格,並且鎖定 20-30 歲的消費者為主要購買族群,在行銷上,Miustar 一方面希望能更了解目標族群的消費意圖,另一方面,也希望能在競爭猛烈的市場中,為電商導入大量且有效的人流。
為此,Miustar導入了 awoo AMP(awoo AI Marketing Platform),將 Miustar 的千樣商品資料、百億關鍵字資料庫、20~30 歲女性搜尋商品時常用的關鍵字,三者進行比對,為Miustar 的商品打上「AI 商品標籤」,這些標籤包含如外觀、功能、風格、材質的不同維度的敘述,也利用這些標籤,為商品自動生成「商品內容頁」,讓商品在Google 上更容易被潛在買家們找到。
事實證明,由awoo AMP 創造出的站內搜尋流量,其轉換率更是其他流量的 3 倍,而 Miustar 電商網站的「單次工作階段頁數」也成長 189%、「平均工作階段時間長度」增加 231%,轉換率與客單價也分別提升 198% 與 125%,成效顯著。
如Google SGE 透過生成式 AI 蒐羅文本,生成文本(即摘要)來提升使用者的搜尋體驗,awoo 也同樣以文本為核心,來找出商品與消費者之間的關連(即AI 商品標籤),基於文本的數據分析與 MarTech 應用,更能從字裡行間來發現消費者的意圖,也能進一步從多個商品之間的交集與聯集,勾勒出一整個消費族群可能有的消費樣貌。
為此,不只是MZ 世代這個消費主力需要被掌握,其他各個消費族群世代也能透過商品數據的分析,為五代同堂市場中的每一個世代,打造專屬的消費體驗。
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