伴隨企業行銷成本日益上揚，對行銷預算成本的精準掌握也日漸重視，更期望以低行銷成本達到最精準的受眾行銷，深知企業主心聲，域動早早致力於此，不僅擁有自有的 MULTIFORCE 聯播網，並整合電信數據、線下發票消費數據等混血資料源，期以提供企業主更完整的受眾行為數據，並完整剖析潛在客戶、尚未登入會員的客戶等，謹慎分析每個群體的整體行為傾向，進而萃出更精準的消費意圖標籤，協助顧客於聯播網環境中觸及精準受眾，進而導引其完成後續的商品轉換，完善更流暢的購物體驗。
域動的消費意圖標籤搭配 MF 聯播網的文本資料庫 (Contextual)、廣告的點擊偏好(User Behavior)與線下常出沒地點判讀（CHT Location），不僅能描繪出商品受眾的特徵，並達成以下廣泛應用：
一、消費意圖人群受眾分析
1. 消費者輪廓分析：
藉由發票數據結合 ＭULTIFORCE 聯播網、電信數據等，分析出消費者年齡層、性別分布、消費時間與線下出沒的生活軌跡，使企業能全方位掌握各項人口屬性、消費時段與線下的行為區間等。
2. 消費品關聯性分析：
透夠分析消費品項，針對客戶購入商品進行熱銷排行，並透過關聯性交叉比對，深化了解在購買產品的同時，其他一併消費的品項清單，如在買了 A商品同時還會買哪些東西 (尿布與啤酒)
3. 購買通路地域分析：
使企業了解產品於各大通路的銷售分佈、以及全台各縣市之銷售分布
二、消費意圖人群推薦標籤
1. 基於商品內容的推薦：
以商品為客觀體，分析商品特徵，進而分析相似度較高的商品作為推薦結果，如：由於商品 A、B相似度高，即推測喜歡商品Ａ消費者，也可能喜歡商品Ｂ。
2. 基於購物偏好的推薦：
透過演算法分析商品消費偏好相近的使用者，將其喜歡的商品作為推薦結果，如：購買 A商品的使用者中有 85%也喜歡B，因此若有消費過 Ａ商品，系統會自動推薦B。
三、消費意圖人群目前支援各大聯播網投放使用
目前可投遞至 MULTIFORCE、Google Ads、Google DV360、Meta Business(FB/IG)、Line 等。
上述的應用模式皆能因應使用目的、客戶產品之多樣性，以域動演算後的自動推薦標籤，加以進行分眾行銷，發票數據之應用不僅以實際消費行為，更提供客戶擬定行銷策略的參考依據，且所有的分眾結果，皆能在不同渠道上進行數位廣告投遞，做出最精準的廣告應用，也因此更能貼近企業行銷預算及目標。
域動的消費意圖標籤搭配 MF 聯播網的文本資料庫 (Contextual)、廣告的點擊偏好(User Behavior)與線下常出沒地點判讀（CHT Location），不僅能描繪出商品受眾的特徵，並達成以下廣泛應用：
一、消費意圖人群受眾分析
1. 消費者輪廓分析：
藉由發票數據結合 ＭULTIFORCE 聯播網、電信數據等，分析出消費者年齡層、性別分布、消費時間與線下出沒的生活軌跡，使企業能全方位掌握各項人口屬性、消費時段與線下的行為區間等。
2. 消費品關聯性分析：
透夠分析消費品項，針對客戶購入商品進行熱銷排行，並透過關聯性交叉比對，深化了解在購買產品的同時，其他一併消費的品項清單，如在買了 A商品同時還會買哪些東西 (尿布與啤酒)
3. 購買通路地域分析：
使企業了解產品於各大通路的銷售分佈、以及全台各縣市之銷售分布
二、消費意圖人群推薦標籤
1. 基於商品內容的推薦：
以商品為客觀體，分析商品特徵，進而分析相似度較高的商品作為推薦結果，如：由於商品 A、B相似度高，即推測喜歡商品Ａ消費者，也可能喜歡商品Ｂ。
2. 基於購物偏好的推薦：
透過演算法分析商品消費偏好相近的使用者，將其喜歡的商品作為推薦結果，如：購買 A商品的使用者中有 85%也喜歡B，因此若有消費過 Ａ商品，系統會自動推薦B。
三、消費意圖人群目前支援各大聯播網投放使用
目前可投遞至 MULTIFORCE、Google Ads、Google DV360、Meta Business(FB/IG)、Line 等。
上述的應用模式皆能因應使用目的、客戶產品之多樣性，以域動演算後的自動推薦標籤，加以進行分眾行銷，發票數據之應用不僅以實際消費行為，更提供客戶擬定行銷策略的參考依據，且所有的分眾結果，皆能在不同渠道上進行數位廣告投遞，做出最精準的廣告應用，也因此更能貼近企業行銷預算及目標。
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