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  2. buzzorange.com › techorange › 2020/12/10【台灣零售版圖解析】實體轉線上為主流趨勢，2020 全年網路銷售 ...

    2020年12月10日 · 推升線上銷售額成長的關鍵力道主要來自於該項產業別中龍頭業者的大力投入與推動：以綜合零售業中的量販業為例， 台灣 4 大量販集團近年均已全數跨足線上銷售，其中遠東集團旗下愛買除自建購物網站外，也在 FriDay 購物、蝦皮商城、樂天市場、Yahoo ...

  3. buzzorange.com › techorange › 2020/11/25PChome、momo 誰強不是重點！電商該如何找到讓消費者「付錢」的 ...

    2020年11月25日 · 1. 搜尋產品結果，會影響購買. 2. 產品呈現資訊，會影響購買. 仔細想想，我認為這樣的推論，太過簡化於單一面向。 消費決策因子，有太多層面需要討論，單就呈現畫面就化作 m 家超車的結論，身為一個參與電商也滿多年的人，可能會抱持懷疑角度思考這件事情。 消費者呢？ 不外乎靠攏「便宜」、「信任」兩大因子。 沒有這兩點因素，很難完成最終的結帳之路。 每年雙 11，不….應該說每月的折扣時間，尤其是摸不透的 2020，隨著各平台不斷祭出折扣牛肉殺紅眼，「怎麼買、在哪買」成為消費者話題焦點，我想從兩個方向討論，第一個是像我一樣，下班後化身消費者；另一個是我所粗淺了解的電商平台內搜尋系統討論起。 消費者怎麼看待在電商平台上的購買決策？

  4. buzzorange.com › techorange › 2023/12/13【Z 世代現象】他們超愛買二手！商機熱到 5 年內市場將達 8 兆台 ...

    2023年12月13日 · 新零售. 【Z 世代現象】他們超愛買二手！ 商機熱到 5 年內市場將達 8 兆台幣. Ariel. 2023-12-13. 分享本文. 研究顧問公司 GlobalData 估計，光是在美國，每個家庭就有價值 4,517 美元的可重複使用商品，蘊含巨大的二手商機；轉售平台 OfferUp 的《2023年轉售市場報告》指出，過去一年中，有 85% 的購物者表示他們購買或出售過二手物品，該平台也預計到 2028 年，二手商品市場將成長到 2,760 億美元（約 8 兆新台幣）。 消費者愛二手商品，一方面省錢，又能體現「生活風格」

  5. buzzorange.com › techorange › 2024/02/16買東西常看到「先買後付 BNPL」？分析師揭 2 大原因 2024 年它會 ...

    2024年2月16日 · Ariel. 2024-02-16. 分享本文. 「分期付款」一直是小資族在購買高單價商品時，頗受歡迎的付款方式，可以有效的減輕消費者的帳單壓力，近年，有個類似的付費方式：「先買後付 BNPL 」（Buy Now Pay Later）崛起，它不僅 沒有利息或者利息很低，且過程不需要用信用卡，也不會檢核消費者的信用額度 ，獲得一眾年輕人的青睞。 從國外紅到台灣，「先買後付」用戶成長 24％！ 在歐美地區，先買後付已經流行了一陣子，去年感恩節假期期間，市場上使用 BNPL 服務進行線上購物較去年同期飆漲 42%。 根據國際清算銀行發布的最新報告顯示， 2019～2023 年全球 BNPL 的商品交易總值，預估成長超過 6 倍 ，達到 3,500 億美元，平均單日活躍用戶數更成長了 10 倍。

  6. buzzorange.com › techorange › 2023/10/06【TikTok Shop 正式上線美國】社群轉型網購平台，消費者就愛邊看 ...

    2023年10月6日 · 邊看 TikTok 邊下單，抓住消費者「衝動購物」心理. 《Quartz》分析，TikTok 想做的是高度沉浸式的瀏覽和消費旅程，用戶從瀏覽頁面、行銷廣告、查找商品到最後購買商品、使用後評論分享，消費者購物的每個階段都可以在 TikTok 上面進行互動， TikTok 將此 ...

  7. buzzorange.com › techorange › 2022/12/20【專訪】台灣電商巨頭將如何幫品牌賺錢？momo 富邦媒體科技總經 ...

    2022年12月20日 · 而電商手上掌握這些第一方數據，清楚知道消費者的購物習慣，可以大幅提升轉換率。 谷元宏表示：「用戶只要進到我們的網站，就是想要買東西，而我們清楚知道用戶到底想要買甚麼。

  8. buzzorange.com › techorange › 2024/04/11用 AI 趕走愛亂退貨的人！3 招讓退貨率大降，簡直電商福音

    2024年4月11日 · 方法 1：用 AI 分析，不打廣告給太常退貨的人. 其中，荷蘭線上服裝店 Omoda 跟 Google 與行銷公司 DEPT 合作，開發一個 AI 機器學習系統，將產品的退貨率和 Omoda 內部資料結合， 計算每個訂單最終產生的總利潤或損失，也能追蹤哪些客戶會選擇退貨 。. 之後 ...

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