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title: "站內行銷設計法：以個人化情境引導廣告導入顧客完成購買"
locale: zh-hant
category: how_to
category_name: "操作教學"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/onsite-marketing-personalization-conversion-guide
published_at: 2026-08-28T16:14:47+09:00
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# 站內行銷設計法：以個人化情境引導廣告導入顧客完成購買

> 站內行銷並非向所有訪客顯示相同的彈出式視窗，而是依據顧客的狀態、行為與導入情境，協助其採取下一步行動的轉換策略。本文整理從顧客分類、顯示條件、訊息、成效衡量到個人資料保護的實際設計流程與代表性情境。

## Key Points

- 運用會員狀態、購買紀錄、廣告導入資訊等實際可蒐集的資料來區分顧客群。
- 定義頁面瀏覽、加入購物車、進入結帳等顯示購買意圖的行為與介入時機。
- 針對各顧客群，逐一搭配能減少其猶豫的訊息，以及橫幅、彈出式視窗、諮詢等傳遞方式。
- 透過包含對照組的實驗，不僅確認購買轉換率，也檢視利潤、退貨、取消訂閱等後續指標。
- 僅擴大採用已驗證的情境，並管控重複顯示、過度折扣與未經同意的追蹤。

點擊廣告並不代表完成購買，而是意味著在自有商城內啟動了新的說服流程。站內行銷是根據訪客的導流情境、會員狀態、購買紀錄與當前行為，提供適當引導以協助其採取下一步行動的方法。

重點不在於大量顯示彈出視窗，而是要明確定義**向誰、何時、展示什麼**，並透過實驗驗證是否確實有助於轉換。

## 第1階段：定義要運用的資料與客群

首先，請確認目前能在自有商城穩定蒐集哪些資料。若依賴不存在或品質不佳的資料，就會設計出看似精密、實際上卻無法運作的情境。

### 劃分客戶的實用標準

| 分類維度 | 具體狀態 | 可設定的目的 |
|---|---|---|
| 會員狀態 | 非會員、新會員、既有會員、長期未造訪會員 | 註冊、首次購買、促進回訪 |
| 購買紀錄 | 未購買、首次購買、重複購買、購買特定商品 | 首次轉換、回購、交叉銷售 |
| 客戶價值 | 訂單次數、累計營收、最近購買日 | 優質客戶管理、預防流失 |
| 導流情境 | 廣告活動、素材、搜尋詞、合作內容 | 串聯廣告訊息與到達頁體驗 |
| 當前行為 | 瀏覽商品、探索深度、購物車、結帳階段 | 支援比較、防止流失、協助結帳 |
| 裝置與環境 | 行動裝置與桌上型電腦、App與網頁 | 最佳化畫面與操作方式 |

與其只因客戶價值高就斷定其為VIP，不如將符合自身業務的標準文件化。例如，可以綜合最近購買日、購買頻率與購買金額，但是否排除退貨與取消，以及採用哪一段期間計算，都必須另行決定。

### 剛開始時需要的最低限度事件

- 瀏覽商品列表或詳細頁面
- 加入與移除購物車
- 開始結帳
- 完成購買與訂單金額
- 完成登入或會員註冊
- 廣告活動、素材等廣告導流資訊

請將事件名稱、觸發條件、商品ID與金額格式記錄在資料規格文件中。若購買事件在重新整理時重複傳送，或廣告資訊在頁面跳轉後消失，可能會扭曲成效判斷。

## 第2階段：設定購買意圖與介入時機

不能只憑訪客做了某個行為就確定其意圖。瀏覽多個頁面可能代表高度興趣，也可能是因為找不到想要的商品。因此，應將行為訊號視為假設，並透過實驗加以確認。

### 可運用的行為訊號

- 重複瀏覽相同商品或分類
- 深入瀏覽商品說明或評論區域
- 已選擇選項，但未加入購物車
- 加入購物車後又瀏覽其他頁面
- 進入結帳頁面，但未完成購買
- 在可能回購的時間點再次瀏覽先前購買的商品

「瀏覽5個頁面」或「捲動50%」等數值只是起點，並非通用的標準答案。商品數量少的商城與需要長時間比較探索的商城，很難套用相同標準。請根據實際造訪工作階段的分布與轉換資料調整標準。

### 介入優先順序

1. 優先修正結帳錯誤、選項缺貨、運費不確定等阻礙購買的結構性問題。
2. 接著補充尺寸、相容性、預計送達日等決策所需資訊。
3. 對於無法只靠資訊解決的猶豫，提供諮詢或優惠。
4. 將價格折扣作為最後手段。

若一開始就顯示折扣，也會對原本願意以原價購買的客戶付出成本。此外，還可能讓客戶養成反覆造訪就會獲得優惠券的認知。

## 第3階段：串聯訊息與顯示形式

請為每個客群設定一項目標與一則核心訊息。若在同一畫面上同時要求註冊、安裝App、使用折扣與進行諮詢，客戶會不清楚該採取什麼行動。

### 6種代表性情境

| 對象與情況 | 想解決的猶豫 | 提案範例 | 合適形式 | 主要指標 |
|---|---|---|---|---|
| 首次造訪的非會員 | 尚不了解品牌與優惠 | 說明會員優惠與註冊後的使用條件 | 浮動橫幅、行內區塊 | 註冊完成率、首次購買率 |
| 由特定廣告導入的訪客 | 廣告與到達頁面的連結薄弱 | 延續呈現廣告中看到的商品、效益與內容 | 到達頁橫幅、相關影片 | 跳出率、商品瀏覽率、購買率 |
| 比較多項商品的訪客 | 缺乏選擇標準 | 比較表、推薦標準、諮詢說明 | 行內卡片、工具提示 | 加入購物車率、諮詢後購買率 |
| 購物車內有商品的訪客 | 忘記已加入的商品，或正在確認條件 | 引導返回購物車，並說明配送與庫存資訊 | 浮動按鈕、迷你購物車 | 開始結帳率、購買完成率 |
| 未達免運門檻的下單者 | 在支付運費與加購之間猶豫 | 顯示距離門檻尚差的金額與相關低價商品 | 購物車進度條 | 客單價、購買率、利潤率 |
| 處於預計回購時間點的既有客戶 | 錯過耗材更換時機 | 提供先前購買商品與簡易回購流程 | 個人化橫幅、登入後推薦 | 回購率、回購間隔 |

### 串聯廣告與到達頁訊息的方法

請確保訪客在到達頁面的首屏也能確認廣告中強調的商品、問題解決點或促銷條件。若廣告主打特定商品，卻將訪客導向一般首頁，或顯示與廣告不同的條件，訪客可能會認為自己進錯了頁面。

不過，只是機械式複製文案並不足夠。到達頁面還應額外提供以下資訊。

- 廣告承諾內容的適用條件
- 支持商品特點的具體說明
- 價格、配送、換貨與退款等購買判斷資訊
- 能確認真實來源與情境的評論或評價
- 引導至期望行動的明確按鈕

### 高涉入商品應提供決策支援，而非折扣

對於價格較高或需要安裝、諮詢的商品，相較於立即折扣，以下方式可能更為實用。

- 商品比較表與選擇指南
- 確認規格、相容性與安裝條件
- 配送或到府日程說明
- 預約諮詢或連結聊天
- 清楚標示保固、換貨與退款條件

即時購買人數、庫存不足等社會證明與急迫性措辭，必須以實際資料為依據。若顯示不存在的購買活動或人為設定的截止時間，可能會損害信任，並違反管轄地區的消費者保護規定。

## 第4階段：對照組實驗與成效衡量

活動曝光後，即使營收增加，也不能只憑這一事實就斷定是站內訊息的效果。因為廣告投放量、星期、價格、庫存與季節性也可能同時產生影響。

### 基本實驗架構

- **對照組：**維持原有畫面。
- **實驗組：**顯示個人化訊息或功能。
- 維持分組結果，避免訪客在實驗期間於不同組別之間變動。
- 每次實驗只變更一個核心變數，較容易解讀結果。
- 開始前先設定主要指標、輔助指標與結束條件。

若流量較少，請勿只根據短期購買率波動下結論。所需樣本數與實驗期間會依既有轉換率、希望偵測的效果大小及流量而異。透過統計工具或分析負責人計算條件會較為安全。

### 只看轉換率時會遺漏的指標

| 指標領域 | 確認項目 | 必要原因 |
|---|---|---|
| 直接轉換 | 加入購物車率、開始結帳率、購買率 | 確認目標行為是否增加 |
| 經濟效益 | 客單價、折扣成本、毛利 | 確認營收增加是否轉化為實際利潤 |
| 客戶品質 | 回購率、購買間隔、每位客戶營收 | 確認因短期優惠而來的客戶是否發展為長期關係 |
| 副作用 | 關閉彈出視窗、跳出、取消訂閱、退貨 | 確認干擾與低品質訂單是否增加 |
| 營運品質 | 載入速度、錯誤率、重複曝光 | 確認活動是否損害網站體驗 |

成效應盡可能以**增量效果**判斷。例如，應查看實驗組轉換率減去對照組轉換率的差異，並納入已提供的折扣與解決方案成本。若將曝光後發生的所有購買都計入活動成效，就會連原本就會購買的客戶也包含在內。

## 第5階段：擴展經驗證的情境並持續營運

不要從一開始就建立數十條規則，而應從資料穩定的1至2個情境著手。例如，串聯廣告訊息與到達頁面的活動，或購物車返回引導等對象與目標明確的項目都很合適。

### 分階段擴展方法

1. 選擇一個客群與一項目標。
2. 將原有體驗保留為對照組。
3. 設定曝光次數與排除條件。
4. 同時檢視實驗結果與副作用。
5. 只保留確認有效的規則。
6. 依序擴展至回購、交叉銷售、喚回休眠客戶。

在카페24、아임웹、고도몰等建置環境中，可以確認是否有相容的CRM或站內工具。選擇工具時，與其比較彈出視窗設計的數量，更應優先比較以下功能。

- 事件與訂單資料的串接範圍
- 客群及排除條件設定
- 對照組與隨機實驗支援
- 曝光頻率限制
- 對行動版畫面與網站速度的影響
- 反映個人資料刪除與撤回同意
- 匯出原始成效資料

## 無折扣的站內行銷設計

若將站內行銷等同於優惠券營運，可能會壓縮毛利，並只留下價格敏感型客戶。降低阻礙購買的資訊成本與不安，也是重要的個人化方式。

可在不提供折扣的情況下測試以下方法。

- 縮短符合造訪目的的商品探索路徑
- 復原先前瀏覽的商品與比較清單
- 依尺寸、用途與預算提供選擇指南
- 提前說明預計送達日與退貨條件
- 顯示與已購商品相容的耗材與配件
- 連結符合客戶情況的FAQ或諮詢
- 通知購物車內商品的選項與庫存狀態

這些方法能直接解決客戶延後決策的原因，因此即使不降價，也值得進行實驗。

## 保護個人資料並避免過度說服

個人化並不是資料蒐集得越多就越好的工作。應只使用達成目的所需的最低限度資料，並確認適用的個人資料、Cookie與電子商務規定。同意要求可能會依訪客所在地區、資料種類、使用技術及業者的法律地位而有所不同。

### 營運前應檢查的項目

- 是否以容易理解的方式告知Cookie與追蹤技術的用途
- 法律要求取得同意的技術，是否在同意後才運作
- 撤回同意是否也會反映在個人化系統中
- 是否避免不必要地推測健康、金融、政治傾向等敏感特徵
- 是否未使用欺騙客戶的虛假截止時間、虛假庫存或隱藏費用
- 是否設定優先順序，避免同一訪客收到重疊的活動訊息
- 登入前後的客戶識別與資料整合標準是否已文件化
- 是否刪除超過保存期限的行為資料

個人化的目的不應是向客戶施壓，而應是減少其當前決策所需的資訊負擔，並提出合適的下一步行動。

## 實務用情境規格表

不要將構想直接設定到工具中，請先將以下項目整理成一頁文件。

| 項目 | 填寫內容 |
|---|---|
| 目標 | 註冊、返回購物車、購買、回購擇一 |
| 對象 | 要納入之客戶的資料條件 |
| 排除對象 | 已購買客戶、已使用該優惠者等 |
| 行為條件 | 瀏覽、購物車、進入結帳等 |
| 曝光時機 | 滿足條件後立即顯示或於下一頁顯示等 |
| 訊息 | 要解決的猶豫與提案內容 |
| 形式 | 橫幅、行內卡片、工具提示、諮詢等 |
| 頻率 | 每個工作階段、每日、每週的最高曝光次數 |
| 對照組 | 不會看到訊息的比較組別 |
| 主要指標 | 決定實驗是否成功的單一核心指標 |
| 保護指標 | 跳出、退貨、利潤、網站速度等 |
| 結束條件 | 期間、樣本、庫存或促銷結束條件 |

使用這份規格表，能讓行銷、設計、開發與資料負責人理解相同條件，即使活動增加，也更容易管理彼此之間的衝突。

## 重點整理

站內行銷並不是一律向透過外部廣告取得的訪客提供優惠。它是一種購買旅程設計，根據客戶狀態與行為推測其猶豫原因，並在適當時機提供所需資訊或下一步行動。

若要提升成效，請將客戶分類、行為條件、訊息、對照組與利潤指標整合為同一個情境管理。從小型實驗開始，只擴展經確認具有增量效果的體驗，會比一次導入複雜的個人化規則更為安全。

## FAQ

### 站內行銷與一般彈出式視窗的運作有何不同？
一般彈出式視窗通常會向所有訪客顯示相同內容。站內行銷則會依據會員狀態、導流廣告、購買紀錄、購物車等條件，區分目標對象與顯示時機，並衡量各個活動的增量效果。

### 剛開始進行站內行銷時，適合採用哪些情境？
請從資料明確且只有一個目標的情境開始。像是串聯廣告素材與到達頁面訊息、引導非會員註冊、提醒返回購物車等，容易定義目標對象、條件與行動的1至2個項目較為合適。

### 訪客瀏覽幾個頁面後才應顯示彈出式視窗？
沒有適用於所有購物網站的固定標準。應分析頁面數、停留時間、捲動深度的分布與購買率，訂定初步標準後，再透過對照組實驗確認效果。

### 應立即向放棄購物車的顧客提供折價券嗎？
不一定。請先檢視運費、預計到貨日、選項、付款錯誤、退貨條件等放棄購物車的原因。先進行不提供折扣，而是釐清資訊或縮短返回購物車流程的實驗，可減少不必要的成本。

### 站內活動的成效是以哪些指標衡量？
依據活動目標，將註冊率、加入購物車率、開始結帳率或購買率定為主要指標。也必須一併確認客單價、折扣成本、毛利、退貨率、回購率、關閉彈出式視窗的比率與離開率。

### 活動曝光後產生的所有購買，都可以計為成效嗎？
不可以。其中可能包含即使沒有訊息也會購買的顧客。必須維持隨機對照組，並比較實驗組與對照組的轉換差異，以估算活動額外產生的增量效果。

### 非會員訪客也可以進行個人化嗎？
可以運用單次工作階段內瀏覽過的商品、導流活動、購物車狀態等獲准使用的情境資料。但使用Cookie或識別碼時，必須確認適用地區的同意與告知要求，並只處理必要的最少資料。

### 多個站內活動同時顯示時，該怎麼辦？
請依據購買階段與重要性訂定優先順序，並限制單一畫面或單次工作階段的最高顯示次數。應排除已完成目標行動的訪客，並檢查彈出式視窗、橫幅與諮詢訊息是否提出彼此不同的優惠。

### 不提供折扣也能進行站內行銷嗎？
可以。可針對商品比較、尺寸選擇、相容性確認、預計到貨日、退貨條件、恢復先前瀏覽內容、連結客服諮詢等購買決策所需的資訊與路徑進行個人化。

### 該如何決定回購時機？
與其任意設定固定時間，不如確認各商品實際訂單間隔的分布。由於用量與購買週期因顧客而異，應排除時間過早的提醒；如果重複購買資料不足，在較廣的範圍內進行實驗會比較安全。

## Sources

- [Google Analytics：衡量電子商務](https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/ga4/ecommerce)
- [Google Analytics 說明：目標對象](https://support.google.com/analytics/answer/9267572)
- [Baymard Institute：購物車放棄率統計資料](https://baymard.com/lists/cart-abandonment-rate)
- [資訊專員辦公室：Cookie 與類似技術](https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/online/cookies-and-similar-technologies/)

## Images

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