簡介
8ndpoint 是一個 AI 微服務平台，讓沒有資工背景的人也能輕鬆使用人工智慧分析資料。
平台目前提供三種微服務 - 補貨預測，數位廣告分析，以及精準會員經營。
8ndpoint 的背後使用企業級的自動化機器學習 (AutoML) 引擎 - Decanter AI，
提供使用者快速、準確、易使用、且具高解釋力的自動化機器學習數據。
8ndpoint 直觀的使用者介面以及圖形化數據，賦予使用者世界頂尖的機器學習技術，
讓各種產業及職位都能輕鬆地使用 AI 解決各種商業難題。
精準會員經營服務以提升各式行銷活動 ROI 為目標，並快速透過 AI 找出您所需要溝通的會員。
零程式基礎也能使用「精準會員經營 AI 微服務」
企業經營者/管理層/個人賣家
管理者能夠全權控管顧客資料，包含上傳與更新，確保顧客資料隱私與安全， 簡單易上手的流程無需程式碼，讓您即使是一個人也能在上傳資料後快速完成名單預測。 即使有新舊系統的轉換，8ndpoint 的資料上傳設計也能讓您整合新舊資料， 持續累積數據提升預測精準度。
行銷/會員經營專員
行銷專員或會員經營專員無需手動設定會員篩選條件，也無需利用程式進行分析， 這些 8ndpoint 都幫你處理好了。您只需要確保分析所需的資料處於最新狀態， 選擇接下來要規劃的行銷活動類型/會員經營目的，即可立即開始預測。
為什麼要使用 AI 經營會員回購？
由於經營回購客的成本相較獲取新客低許多，同時又能帶來更大的收益，
因此顧客分群並針對分群結果採取不同的溝通手段，是電商會員經營最重要的議題之一，
如果沒有恰當的分群，賣家與顧客的任何溝通都很有可能變成無效訊息，進而提升行銷成本。
一般開店平台或 CRM 系統常見的分群方式包含了 NAPL 和 RFM，這些屬於規則式的模型
（Rule-based Model）運用了通用的分群條件或提供使用者手動設定條件，促成基本的成效提升。
然而即使想的再仔細，人為的條件分類還是很難全面的考量各個分類因素。
而有了 AI 的協助，就不需要再尋找該設定的條件是什麼，而是直接針對每位顧客進行分析，
根據設定的會員經營目標，讓 AI 全面的判斷該顧客是否能夠幫助達成該目標，
分析的精細度與預測準確度也因此高於使用規則式模型，也因此會有較好的回購成效。
總結使用 AI 進行會員經營，有以下優勢：
準確度會隨著時間提升：
機器學習會隨著資料量的累積，持續調整模型並提升準度。減少顧客封鎖訊息/退訂信件比率：
減少訊息的濫發，讓有機會挽回的流失客不會進一步封鎖而從此無法再觸及。提升顧客體驗與轉換成效：
找出對於特定品類甚至商品有興趣的顧客，讓每一次的行銷訊息都打中顧客的需求，進而大幅提升活動轉化率。可結合內部外部因子，提升預測準確度：
相較於只參考歷史數據的傳統統計學的顧客分群，機器學習可以在現有的歷史資訊裡，結合其他外部及內部因子如性別、促銷檔期、地區、疫情等資料，進而產生更彈性且精準的預測。新產品促銷：
對於沒有歷史數據的新上架產品，AI 可找出有興趣購買的族群，進而提升行銷該商品的轉換成效。
開始之前應該準備什麼樣的資料？
各類資料表
| 資料類型 | 所需欄位 |
|---|---|
| 會員交易資料 |
|
| 交易訂單明細 |
|
| 品類清單 |
|
各個經營目標所需資料
| 經營目標 | 所需資料 |
|---|---|
| 刺激會員回購 |
|
| 特定商品促銷 |
|
| 高價值會員分眾 |
|
欄位格式說明
| 特徵欄位 | 欄位名稱 | 格式說明 |
|---|---|---|
| 會員編號 | user_id |
|
| 訂單編號 | order_id |
|
| 訂單日期 | order_date |
|
| 訂單總額 | order_money |
|
| 產品編號 | pd_id |
|
| 產品購買數量 | pd_num |
|
| 產品單價 | pd_unit_price |
|
| 產品名稱 | pd_name |
|
| 產品類別編號（非必要） | pd_categ_id |
|
| 產品類別 | pd_categ_name |
|
使用導覽
首次登入 8ndpoint 精準會員經營微服務，會看到兩個區塊：（1）個人化回購推薦（2）會員回購推薦名單。
1. 上傳所需資料
在個人化回購推薦，會再分成兩個區塊：（1）會員資料上傳與更新（2）數據儀表板。 您需要在資料上傳與更新的區塊上傳所需的資料，唯有上傳「會員交易資料」，才能開始進行預測， 如上傳「訂單交易明細」與「品類清單」則可進行更多類型分析。
💡小叮嚀：若要使用範例資料請先點此下載。 若您的資料為 Excel 檔，請先閱讀 Excel 轉檔教學)
上傳完資料後，您會看到 8ndpoint 根據您上傳的資料立即進行初步分析， 在數據儀表板的區域展示當前顧客的回購行為，讓您迅速從數據面了解目前回購經營可能存在的問題。
2. 選擇經營目標與條件並開始預測
上傳完資料後，您即可於「會員回購推薦名單」區塊創建行銷活動名單，開始使用 AI 經營會員。 請注意如果您上傳的資料中，最後一筆訂單的時間距離您當下的時間超過 90 天，將無法創建活動，需更新為最新資料後才能建立。
經營目標
點擊「建立名單」，便會進入名單預測流程，您需要選擇會員經營活動的目標，
讓 8ndpoint 使用對應的機器學習模型進行預測。
不同的方案可以選擇的經營目標會有所不同，以下列出各方案可選之經營目標：
| 方案名稱 | 可選目標 |
|---|---|
| 入門方案 |
|
| 進階方案 |
|
| 品牌方案 |
|
名單條件設定
選擇了經營目標後，會需要設定名單的時間範圍以及其他設定。 名單可選的時間範圍是從上傳資料中最後一筆訂單的時間之後的 90 天內。 如果您選擇進行特定商品促銷的名單預測，則可另外設定特定的品類或商品，針對該品類或商品預測回購顧客的名單。
開始預測名單
設定完名單條件後，點擊「開始預測」8ndpoint 便會開始進行分析並產出名單，在運算的過程中， 您可以看見預測的進度，並返回首頁進行其他操作。
3. 查看模型表現與下載經營名單
查看模型表現
當運算完成後，如您並未返回首頁，會自動跳轉至結果頁面，如您在首頁，
只要在活動列表中找到對應的活動並在操作區塊點擊「查看」，即可進入結果頁。
在結果頁面您可以看見當次使用機器學習模型的 8ndpoint 與規則式模型的 RFM 在成效上的比較。
您可以知道模型在歷史資料中成功捕捉到多少比例的回購客，以及這些回購客貢獻了多少比例的營業額。
下載名單
8ndpoint 將依據回購率將所有會員進行排名，並算出此次行銷活動的投資報酬率。
您可以設定本次行銷活動欲觸及多少會員，以及根據您的行銷方式設定平均行銷成本，8ndponint 將依據您的設定呈現 ROI 和提供對應名單。
例如您使用 Mailchimp 寄送行銷 eDM 給 5000 名會員，平均每位會員所需付出的行銷成本約為 0.03 元，
只要在平均行銷成本輸入 0.03，就可以看見 ROI 產生變化。
使用拉桿選取會員人數至 5k，就可以下載回購率排名前 5000 的會員名單。
您會在結果頁看見名單的預覽，但無法瀏覽完整的名單，欲查看完整名單請在結果頁直接點擊「下載名單」，
或是在首頁的活動列表操作區塊中，找到對應的活動並點擊「下載」。
補充資訊
Excel 轉檔教學
全英文及數字資料集
若您的資料內容不含有中文字母，請直接選擇 [檔案] —> [另存新檔] —> “.csv 檔” 即可完成轉換
💡 小提醒 1：如果直接輸出日期的資料，當「月」或「日」為單位數時，請記得在 excel 點選 [格式] —> [欄位] 確認日期格式的「月」或「日」為兩個字元 (ex. 2021-01-01 而不是 2021-1-1)
💡 小提醒2：如果需要刪除 excel 內的資料，請記得刪除整個列，不要留下空的欄位。 否則系統會認定資料內含有空值並在上傳時產生錯誤訊息
含有中文字資料集
⚠️ 注意：若直接把 Excel 檔儲存成 .csv ，會遇到中文字無法顯示/亂碼問題，請參考以下方法避免此問題
- 方法1（支援版本：Excel 2016 後）
- 開啟要轉換的 Excel 檔案，選擇 [檔案] —> [另存新檔]
- 在 [存檔類型] 選擇 “csv UTF-8 (逗號分隔) ” （要選擇有 “UTF-8” 這個 csv 檔案選項 ）
- 點選 “儲存”
- 方法2（支援版本：Excel 2016 前）
- 開啟要轉換的 Excel 檔案，選擇 [檔案] —> [另存新檔]
- 在 [存檔類型] 選擇 “csv (逗號分隔) (*.csv)”
- 設定完檔案類型後，接著選擇要輸出的編碼 : 點選右下方 [工具] —> [Web 選項]
- 點選 [編碼] 分頁 ， 把 [將這份文件另存成] 選項 改成 “Unicode (UTF-8)” —> [儲存]
- Excel 接著會詢問 “部分功能可能會遺失，是否要繼續?” —> 請點選 [是] 完成檔案輸出
- 方法3（安全性較低）
- 開啟要轉換的 Excel 檔案，選取您要的資料範圍
- 複製資料，貼上到 Google Sheets（⚠️ 請自行衡量資安問題）
- 在 Google Sheets 選取 [檔案] —> [下載] —> “.csv 檔”即可完成轉換
範例資料下載
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