依靠科技和创新的不断推进，商家开辟出了庞大的市场，消费者也拥有了更加多样化的购物选择，就业机遇和商业资源的丰富为经济发展注入了强劲的动力，科技的进步催生出了更多现代化的商业体验。
构建探索体验
推动销售增长
回溯漫长的商业发展史，促使人们发现和购买商品一直是永恒不变的主题，从最早的集市到如今的店铺和商场无一例外。随着互联网的盛行，搜索功能革命性地开辟了一条满足消费者需求的全新通道。尽管搜索和电商能够出色地满足人们的现有需要，但却并不擅于挖掘需求。简单来说，更大的机遇不在于捕捉消费者的意图或动机，而是要去为他们创造购物的想法。
一些敏锐的营销者已经意识到了其中的商机，并采取了多项强大的技术手段和现代化的营销方式，力求在消费者产生购物意向之前抢先行动。Meta 称之为“探索式电商”。埃森哲近期的一项研究发现，总值高达 $4920 亿美元的社交媒体电商产业预计将以传统电商 3 倍的速度增长，并将于 2025 年达到 $1.2 万亿美元的市场规模。1
营销者运用机器学习和机器创意等创新工具，将客户购物意向与自身产品进行对接，不断探索潜在的发展方向。对商家而言，探索式电商的精髓在于用现有产品精准触达新客户和现有客户。
而对用户来说，这种发现的瞬间同样其乐无穷。当某一种商品或服务能够基于用户的兴趣、意向和需求主动呈现在他们的眼前，他们就会油然而生一种“你懂我”的感受。由此也将使从发现到购买的整个体验变得更加行云流水。
面向未来
投资布局探索式电商
不难发现，一些善于变通的品牌已经做好了充分的准备，他们能够利用面向未来的技术手段调整营销策略，满足消费者不断变化的需求。
针对如今在探索式电商领域表现优异、增势强劲的多家企业，我们通过观察分析归纳了以下几点基本原则和优秀实践。
1、善用第一方数据
当今许多发展势头最为强劲的企业都善于通过了解客户来充分创造价值。他们利用营销自动化工具和机器学习技术，将客户在 CRM、商家网站和积分互动计划中选择分享的第一方数据进行整合，以此来打造个性化的客户体验和优化营销表现。
依托 Meta 技术解决方案，商家通过集成转化 API，可将他们收集的第一方数据与有助于优化广告表现的 Meta 技术解决方案无缝对接。他们的广告表现和成效衡量能力都由此实现了提升。
采用第一方数据带来的一项商机在于对消费历程建立更全面的认知 … 能够真正给用户一种[这家品牌]了解他们的体验，知道他们想要什么、对什么感兴趣，无论是价格和产品特性，还是购买时间和频率，都能精准把握。当然，许多品牌和企业都还在这条路上不断摸索，因为现有的数据和隐私格局依然变幻莫测，我们的运营策略也必须随之做出针对性的调整。
—Meta 全球客户与分类总监
Tawana Murphy Burnett
2、创意仍然是关键
成功的品牌普遍采用更加多样化的渠道、创意格式和概念来传递他们的营销信息。他们保持着开放的心态，乐于接纳新生事物——积极与创作者合作、打造视频内容、测试情感导向与产品导向型广告创意，寻找成效优异的创意方案。这些品牌非常清楚，打动人心、契合受众的广告创意对于触达成效和品牌喜爱度的建立具有重要影响，如果在这方面表现出色，甚至可以减少在媒体费用上的投入。
就 Meta 技术解决方案而言，创意和媒体工作的执行具有密切的内在联系。营销者深知，想要打造能够触达相关用户的优秀创意，需要的是内容与科技的有机结合。通过深入探究用户与自身产品之间的关系，品牌能够找到不同的动机导向型创意方向，并以更深层次的情感共鸣打动用户。在此过程中，他们也会运用强大的自动化工具，将各种优秀的创意与契合度最高的用户进行匹配。
将沉浸式的个性化消费体验与用户数据和信息进行匹配可谓一举三得，这样既可以衍生出更多相关的创意灵感，也有助于增进用户互动，以及推动购买量的提升。
—WPP 旗下公司 VMLY&R
Commerce 全球首席数字官
Debbie Ellison
3、流畅度至关重要
品牌深知，每一个触点都是获得忠诚客户的契机。无论是在网页端、应用端，还是在实体店铺中，他们都会及时优化各方面的客户体验。他们会消除各种阻碍因素，使客户从发现商品到完成购买的整个历程都能够无缝衔接。
依托 Meta 技术解决方案，商家采取灵活多变的格式，运用机器学习技术，力求在正确的时间面向正确的用户投放正确的广告。为了能向客户推送相关度最高的商品，广告主纷纷利用进阶赋能型目录广告 (Advantage+ Catalog Ad) 基于用户的兴趣、位置或购物意向，面向他们推送个性化的库存商品。
必须要不断消除各种阻碍因素，元宇宙和 NFT 无疑将彻底重塑市场格局，但如果连加载一个网页都需要 15 秒，那就先别想什么 NFT 了。
—RaccoonMonks 首席执行官
Andre Palis
4、迭代与创新手段
优秀的营销者永远充满求知欲，并始终以精益求精为己任。他们会以数据作为每一项决策的依据，并能准确把握时刻变化的环境，对哪些手段行之有效、哪些手段收效甚微建立清晰的认知。他们会提出各种“假如”来挑战自己的设想，并且善于运用各种衡量工具来总结测试经验，然后在此基础上继续进行新的测试。
依托 Meta 技术解决方案，商家往往会采用可控的随机化测试解决方案。他们会运用 A/B 测试和转化提升测试等多项工具对各个方面展开测试。
探索式电商依赖于 3 个要素，一是机器学习，用于在正确的时间面向正确的用户投放正确的广告。二是需要令人惊艳的广告创意来吸引相应的用户采取行动。三是在他们点击之后，还需要为其提供愉悦、美妙、无缝衔接的客户体验。
—Meta 全球商业团队副总裁
Simon Whitcombe
解锁强大的探索引擎
Meta 技术解决方案深谙探索之道，可基于用户汇聚的广阔空间，通过与之相关的体验助力商家触达新受众和非预期受众，高效地吸引他们走过从发现商品到完成购物的整个消费历程。正因如此，营销者们才会选择 Meta 探索式电商系统，志在为其当下乃至未来的营销活动注入强劲动力。
人们将不断追寻富于灵感、引人入胜并提供便捷沟通和购物渠道的优质购物体验。Meta 打造的技术解决方案基于用户理想的互动方式，构建了一个前所未有的强大探索引擎。依托 Meta 技术解决方案，36 亿用户2得以与他们中意的品牌、用户、小组、创作者、商家、非营利组织及与之相关的每一个社群联系在一起，共同汇聚成一个广阔的生态系统。鉴于其如此庞大的规模，难怪有 73% 的受访线上购物者表示会借助 Meta 技术解决方案去探索新的品牌或商品。3了解如何运用探索式电商实现业务发展。
资料来源
【1】Accenture Research, Social Commerce, 2021
【2】Meta Q2 2022 Earnings
【3】“Discovery-Led Shopping Study” by GFK (Meta-commissioned online survey of 12,000+ respondents ages 18-74 in the AU, BR, CA, FR, DE, IN, ID, MX, SK, JP, UK, US, Q2 2022. Qualifying respondents shop online at least twice a month and made an online purchase of beauty, furniture, electronics and/or apparel in the past 3 months at the time of the study)
