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Caring Pharmacy 採用 Appier 的 AIQUA 和 BotBonnie 解決方案，串接大量的線下數據和線上用戶互動數據，打造個人化的多渠道體驗。Caring Pharmacy 運用 Appier 的解決方案部署 WeChat 優化站內顧客旅程，並建立利基分眾客群以強化精準行銷。另一方面，該品牌也運用 AI 推薦模型及 A/B 測試功能，實現個人化的體驗。透過精準行銷，Caring Pharmacy 成功帶動行銷內容點擊率（CTR）提升 215%，以及回覆率提升 66%。此外，A/B 測試也帶來超過 130% 的 CTR 增幅。
品牌故事
Caring Pharmacy 是以實體據點為主的品牌，因此亟需消除線下營運和線上平台之間日益擴大的數據斷層。
Caring Pharmacy 行銷主管 Loo Jooi Leng 表示：「新冠疫情爆發後，我們必須改變數位策略，找出方法將實體商店的豐富數據整合至網站等線上平台。」
對於數位轉型和整合的迫切需求，是 Caring Pharmacy 與 Appier 展開合作的契機。
發掘並發揮數據的力量
Caring Pharmacy 已知其實體商店每日產生的豐富線下數據深具價值，卻難以將這些線下數據與來自數位渠道的線上數據整合，並產生實用的洞察。
為解決此問題，Appier 團隊推薦 Caring Pharmacy 採用 AIQUA AI 個人化行銷雲。AIQUA 解決方案不僅能蒐集所有數位渠道的線上消費數據，還能儲存並整合線下 CRM 數據，將所有資訊集中一處，讓品牌輕鬆解鎖數據的潛在效益。
整合數據後，Caring Pharmacy 便使用 AIQUA 建立利基分眾客群，改善精準行銷，並為每位顧客打造個人化體驗。
Loo Jooi Leng 表示：「透過 AIQUA，我們成功將線上及線下數據無縫整合，建立全方位顧客輪廓，並在銷售平台上提供豐富的個人化體驗，提升整體品牌忠誠度。」
根據利基客群提供個人化體驗讓品牌取得了極佳成效，帶動行銷內容點擊率（CTR）提升 215%，以及回覆率提升 66%。
AI 驅動商品推薦
Caring Pharmacy 推出的個人化體驗之所以能脫穎而出，關鍵在於商品推薦能夠非常貼近線上消費者的需求。
該品牌善用了 AIQUA 提供的 AI 推薦模型和 A/B 測試功能，為每一位顧客打造最佳的個人化體驗。
針對 A/B 測試功能，Caring Pharmacy 電子商務主管 Zheng Yao Theng 表示：「運用 Appier 的 AI 驅動 A/B 測試功能，我們測試了不同行銷活動內容，找出最能引起顧客共鳴的內容，成功創造超過 130% 的點擊率增幅。」
隨著線上購物的消費者日漸增加，個人化體驗將是優質品牌在市場競中獨樹一幟的關鍵要素。有了 AIQUA，Caring Pharmacy 便能採取行動，確保購買藥品、營養品和其他個人保健商品的冗長過程能夠變得輕鬆又直覺。
與 Appier 攜手打造最佳顧客體驗
除了 AIQUA 之外，Caring Pharmacy 也採用了 Appier 的 BotBonnie 對話式行銷平台。
品牌可根據需求自訂 BotBonnie 的 WebChat 並部署於網站上，以便立即回應任何顧客服務需求。使用 BotBonnie 後，Caring Pharmacy 成功地在顧客旅程的每一個階段為顧客打造最佳體驗。
Caring Pharmacy 和 Appier 的合作大獲成功，Zheng Yao Theng 更強調：「Appier 的強大工具在所有應用情境中都發揮了價值。自從使用這些工具後，我們的各項行銷指標都持續穩定成長。」