新冠肺炎疫情對產業經濟造成嚴重影響，使得消費者的生活型態、消費習慣及行為常模均已產生變化，對於面向消費者的產業及業者而言，也是一大挑戰。在過往的商業獲利模式受到衝擊下，業者面臨：缺少消費市場訊息(目標客群特性、服務需求偏好、價格需求、行銷溝通方式等)、科技技術(個人化推薦引擎、產品推薦引擎)、商業模式設計，因此，我們從台灣在地生活情境與需求出發，結合跨世代的消費光譜，深入研究目標族群生活樣態與消費行為模式，並近一步挖掘各族群潛在未滿足需求，如何透過了解消費者生活型態及新興消費行為，重啟與其的對話，是企業的重要課題。而OMO是以消費者為核心。隨著5G世代來臨更加提升，而AI的加入讓真實世界數據化、經營等各方面展開自動化、消費行為預測。以人為核心的新服務時代掌握「O2O」，是當前數位轉型的重要關鍵。臺灣自2016~2021年預期數位轉型能為GDP增加150億美元，每年額外貢獻GDP成長率0.5%。2020年世界形勢時好時壞，新冠肺炎疫情影響到所有人，新興消費習慣及生活型態不斷湧現，消費者的行為、支出及消費方式一直都在改變，2021年企業在面對多變的消費模式下的最重要的競爭力為「彈性及適應性」。
針對某一段時期出生的一批人群，因生長環境、次文化、行為特徵具代表特色，如1944~1964年代稱為戰後嬰兒潮；X世代指的是1965 ~1979年出生的群體；1980~1994年出生的Y世代，也稱千禧世代，是平均學歷最好但資源相對剝奪感強烈的世代；1995~2009年出生的Z世代，則擁有獨特的文化與自我認同，在臺灣大約有378萬人，占全台人口16%。對品牌業者而言，及早布局與各世代做溝通，不僅需要克服挑戰，甚至要理解他們的消費喜好。品牌經營不同世代消費者，要讓他們歡欣成為忠誠會員是一大難題。
鑑於上述消費趨勢及生活型態的變化，企業需要有資訊瞭解目標消費者OMO偏好，將消費者分類標籤，針對不同類型的會員量身訂製行銷活動，進行精準的溝通。線上線下融合的可能性大增，而OMO則重視精準行銷模式，強調針對「對的人」溝通「對的事」，以消費者偏好為核心，強調提高會員黏著度，整體推升營業額，是需要針對疫後跨世代消費者的消費行為及生活型態進行全面了解，協助產業掌握消費者偏好，避免資源配置錯誤，對產業發展來說，了解疫後消費者虛實融合的生活型態及消費行為偏好等資訊是產業發展新產品、新服務，及開拓新市場之重要參考依據。
運用四大構面OMO模型，掌握新型消費者的用戶旅程
過去10年財團法人商業發展研究院人工智慧服務綜合研究所在經濟部技術處科技專案計畫支持下建置跨世代消費者消費與生活型態追蹤池，解構生活型態、分析不同世代消費者消費偏好差異（Consumer Lifestyle Panel Data & Persona OMO Database），囊括了9個東亞國家、53個城市、93個商圈落地驗證所淬煉出「線上＆線下人物誌」歸納出「78類Persona Type」，更在今年更細緻區分各世代消費者在七大類消費領域中所展現的主要性格及次要性格，同步觀測消費者在四大構面28種OMO行為偏好、64種消費者特徵等，建構出37,632種OMO資源分配常模，以此為基礎來規劃個別化的資源分配、深度體驗與商業模式。「兩步驟三模式」，AI助力快速建置個人化推薦引擎
在應用上，不論您是已有開發服務內容且已有會員之企業、已有開發內容但尚未有會員之企業或正準備進入某個產業之企業，我們將採用「兩步驟三模式」的服務協助企業發展具體策略及行動方案，以下我們舉「健身器材與健身課程」為例。把會員資料、交易資料、產品資料、網站或APP Access Log等資料，透過顧客個人化標籤映射技術，取得會員的個人化標籤(Tag)，例如消費光譜Persona屬性、OMO導流習慣、會員福利偏好、通路偏好、媒體接觸偏好，業者可藉由顧客的標籤，規劃整體OMO資源分配、消費者體驗模式與未來商業模式，例如訂閱制設計等。
針對各世代消費者對於科技健身產品、服務及產品帶服務的需求及偏好，其包含擬定相對應的定價策略，同時，針對各世代對健身有消費需求的目標族群應如何開啟線上及線下的對話。接著透過特徵工程法將健身課程服務內容拆解，並萃取出「服務特徵」，結合消費者生理健康資訊，並運用相關演算法所建置出「個人化推薦引擎」及「健身課程推薦引擎」，將服務特徵與目標族群進行配適，找出對應的產品及服務。甚至針對疫後虛實整合科技健身服務的商業模式，「粉絲經濟模式」設計到「訂閱制服務」中，進而提出虛實融合的訂閱經濟經營模式。
現由財團法人商業發展研究院與北祥科技服務股份有限公司 AI 團隊共同開發與推廣，意者請洽下方聯絡資訊。
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