| 作品介紹 |
資通訊科技的蓬勃發展，讓網路購物蓬勃發展，逐漸成為民眾購物的主要管道之一。為了達成精準行銷，賣家或電商平台必須深入了解買家對於產品的喜好。然而，網路環境限制了電商賣家對於網路買家的觀察。相對而言，實體購物環境中的銷售人員，可以在現場觀察買家與陳列商品的互動，或者透過買家表情或肢體語言推測其產品情緒，進而有效促成銷售。因此，若能在電商環境中蒐集買家對賣家賣場網頁及其商品的互動行為，包含產品圖片或規格的瀏覽時間，甚至推測出與產品互動時的觀看情緒，便有機會減少資訊不對稱，有助提升電商行銷的精準度。
因此，本系統應用瀏覽器外掛技術，結合大數據圖形分析，運用顧客關係管理的衡量指標，形塑本系統的三項特色。在取得買家同意之後，瀏覽器外掛蒐集買家瀏覽賣場與產品網頁的互動行為，並記錄於本系統後端資料庫。本系統的大數據圖形分析功能，讓賣家比較買家對商品頁面的瀏覽行為，以評估頁面不同元素對於買家的吸引力，協助賣場改善，提升銷售績效。此外，本系統亦應用顧客關係管理的評估指標，讓賣家評估其買家的顧客價值，也讓電商商城分析旗下賣家的顧客經營績效。最後，本系統應用兩篇頂尖期刊文章的研究結論，藉由抓取滑鼠軌跡來預測使用者情緒，用來評估買家瀏覽產品時所引發的情緒。藉由情緒資料的彙整，賣家可以推估買家的產品態度，而電子商城也可以比較分析買家於各賣場瀏覽時所引發的產品情緒，進而評估賣家的顧客管理績效。 |