說到業主掌握購物意圖與否的根本差異…
我們其實從 SEO 時代就在談 “搜尋意圖(*1)” ，以及不斷提到 SEO 之所以相較於其他行銷管道/工具通常相對有效的主要原因，是因為我們是從消費者的 “搜尋行為” 開始研究並試著為網站持續增加對應的主題內容，而人們會 “搜尋” 、背後一定會有某種求知或是某種 “需求/意圖”。
故建立於 “需求/意圖” 的內容自然是比較能夠投其所好，同時也比較容易被接受甚至喜愛、分享出去。
相對來說，我們現在透過網路、不論是在手機還是筆電搜尋或想要消費/採購商品時，最常出現的困擾往往就是重複廣告、找不到(最)想要買的東西或是被 “不需要” 的廣告信打擾。
而上述之所以會產生這些線上商家與消費者間的衝突，其實也都來自於商家實在也無法掌握網路用戶的需求、購物意圖，故只能盡力廣發、曝光、希望藉此能從大海中覓得知音。
當我們越來越無法收集或透過第三方數據取得用戶資料
時至今日、雪上加霜的是全球資安意識抬頭，各國、企業甚至瀏覽器都開始禁止收集使用者個人資料，而這也將會導致許多以使用者歷程資料進行人工智慧技術運算的應用面臨斷糧的危機。
所以可以想見的是個人化廣告將日漸式微且失效，我們能夠掌握的資訊只剩下去識別化的用戶行為，這時只能再加上對自家產品內容、特色的理解，才能夠打造以產品內容為核心，搭配用戶體驗與行為脈絡的產品資料平台生態系。
從 “商品理解” 一路到 “購物意圖挖掘”
這個時候 awoo 的人工智慧標籤 nununi x NLP(*2)技術能夠從商品名稱、規格與描述文字中產品、材質、場合、特色等產品特徵拆解與運算出各種屬性，接著就可以再運算出各種不同購物意圖的情境組合標籤。
而這些情境組合標籤也就是這些商品面對消費者時、有可能產生的 “購物意圖” ，而掌握了全站商品之於消費者的購物意圖之後、就可以進一步運算出擁有相同購物意圖的商品關聯性以及購物時間序態，進而透過消費者購物習慣與決策順序自動化網站導覽與推薦。
電商賦能，全站商品開始根據 “購物意圖” 自動分門別類
為了要能實現電子商務網站能夠自主理解商品、拆解消費意圖，進而根據 “不同的購物意圖” 事先為消費者超前部署做好分類，首先需要先從 Product feed(*3) 的資料取得開始，接著我們就可以進行資料清洗、自然語言處理、分析、拓展與重組，進而運算出全站每一項商品背後隱藏的各種購物車意圖。
當我們已經掌握了全站商品所有購物意圖、就能以每一種購物意圖為標籤，緊接著把全站中擁有相同標籤的商品進行自動化分類(*4)，如此我們也就能做到消費者都還沒進到網站前就已經先將大多數用戶會感興趣、產生消費意圖的商品都集中在同一個分類中了。
在今天 “購物意圖” 理解已經成為電商營運獲利基本配備之後..
當電子商務網站真能透過 awoo 的人工智慧標籤技術、運算出每一位消費者購物意圖之後，也因為上述所提到的我們還可以根據不同購物意圖的商品重新分類、新增無數個購物意圖主題分類頁面，進而為整個顧客旅程做好超前部署。
最後，我們還可以利用這些頁面來做好網站 SEO、投放相對精準的廣告以及頁面導覽與既有客戶的精準促銷訊息發送，進而為電子商務網站創造 “導流” 、 “促銷” 甚至 “再行銷” 等價值(*5)。
而上述這一切都是在掌握 “購物意圖” 後所能夠產生的應用、價值，故自然而然其訪客價值、轉換率相較於過去各種促銷活動、廣告都會比較出色。
最後是今天如何事先掌握 “購物意圖” 的文章中稍微提到，但可能會想要進一步了解/參考的補充資料：*
*1：我們在前年年中 “消費者上網搜尋動機、關鍵字選用研究。透過各種第三方線上工具與?數據” 時其實就有提過掌握 “搜尋意圖” 的重要性與一些研究工具介紹。
*2：我們其實早在 “大量長尾關鍵字/標籤主題集合頁面：一次滿足{SEO,SEM,UX}三個願望的出奇頁” 這篇文章就提過如何利用 NLP(Natural Language Processing 自然語言處理) 來加速網站成長以及什麼是 NLP 的參考資訊。
*3：至於利用一切人工智慧、運算的源頭：Product feed 為何以及該如何產生、國內最佳 Product feed 產生團隊的介紹則可以參考 “Product Feed, 商品規格摘要，我們與消費者/目標族群之間最短的距離” 中的介紹。
*4：其實我們在當時 “nununi x awoo, 電子商務網站商品與消費者真實購物需求、動機運算與應用” 這篇文章已經先提到今天這篇文章的主要概念與基本應用了。
*5：最近 “電商自主賦權，搭建一個比老闆更會賣/攬客/懂人心的人工智慧標籤賦能大賣場” 這篇文章其實就有提到 “購物意圖掌握” 以及網站應用上的概念介紹。而今天我們主要重點說明的是在 “購物意圖” 上，近日也會為購物意圖所能做的網站應用提供更完整、全面的參考資料。
*6：
最後的最後：這篇文章為了在介紹時的豐富與完整性，部分圖片是截圖於網路上一的圖文。而這些圖片的截取與使用皆遵守並符合我國智慧財產權相關法令之規定，但基於對作者之尊重，如作者仍有疑慮，請透過以下 Email Address:ada@awoo.com.tw 與看見數據作者、蔡先生聯繫，蔡先生將於收到訊息後盡快移除有疑慮之圖片。
並對其困擾的造成致上99.9萬分歉意.. orz
