Hogyan lehet releváns termékajánlatokat eljuttatni az e-kereskedelmi ügyfelek számára

2021-ben a személyre szabott termékajánlások kicsit „Digitális Marketing 101”-nek tűnhetnek, de érdemes megismételni a személyre szabott marketing előnyeit . Végtére is, a személyre szabott termékajánlatok növelik annak valószínűségét, hogy a fogyasztó lépéseket tegyen az Ön e-kereskedelmi webhelyén – akár több időt kell töltenie a böngészéssel, elmenteni egy tételt későbbre, vásárolni, vagy akár visszatérni ismételt üzlethez.

A kutatás ezt bizonyítja: az Accenture által megkérdezett fogyasztók 91%-a azt mondta, hogy nagyobb valószínűséggel vásárol olyan márkákkal, amelyek releváns személyre szabást kínálnak. Ezenkívül az Adobe felfedezte , hogy a rendszeres vásárlók 34%-a többet böngészne, ha vásárlási előzményeik alapján javasolt termékeket mutatnának meg. Ha azonban nem ajánl megfelelő termékajánlatokat, a fogyasztók csaknem fele (47%) lemond az Amazonról – a személyre szabás vitathatatlan vezetőjéről.

Fokozott digitális fogyasztói élmény megteremtéséhez, valamint releváns és személyre szabott termékajánlások biztosításához online ügyfelei számára, kövesse az alábbi három lépést:

1. Használja ki az adatok erejét

Az adatok a kulcsa annak, hogy jobban megismerje ügyfeleit, mint ők maguk. Ahhoz azonban, hogy valóban megértsék őket, a marketingszakembereknek túl kell lépniük az egyszerű demográfiai adatokon (például életkoron és nemen), hogy megvizsgálják a fogyasztók attitűdjét, érdeklődését és viselkedését – és azt, hogy ezek a tényezők hogyan befolyásolják vásárlási döntéseiket. Vegye figyelembe a következő adattípusokat:

• Kontextuális adatok: A kontextuális adatok helyzetfüggőek (gondoljunk csak az időjárásra, időre, dátumra és helyre). Röviden, minden olyan információ, amely segít pillanatfelvételt készíteni a fogyasztóról abban a pillanatban.
• Valós idejű adatok: Ide tartoznak a kontextuális adatok, de a kettő nem cserélhető fel. Például, ha valós idejű adatokat vizsgál, megtekintheti a viselkedési adatokat is; Ez magában foglalja, hogy a vásárló éppen milyen oldalt néz meg, milyen eszközt használ, milyen oldalakról érkezett, rákattintott-e egy e-mailben lévő kuponra, és hogyan jutott el az Ön webhelyére.
• Történelmi adatok: Ezek az adatok segítenek megtalálni a mintákat és azonosítani a fogyasztói magatartás tendenciáit. Ha kontextuális adatokkal párosítja, akkor rendelkezik a releváns fogyasztói élmények valós idejű létrehozásához szükséges információkkal.

Tegyük fel, hogy valaki egy Chianti vörösbort keres 12 GBP áron. A megfelelő adatok birtokában a bor- és italkereskedők olyan termékeket is ajánlhatnak, amelyek érdekelhetik a keresőt, még akkor is, ha nem keresett rájuk kifejezetten (pl. más 12 GBP-os vörösborok, egyéb olasz borok vagy borokhoz kapcsolódó bárok szerszámok, például fóliavágó vagy dugóhúzó). A kereskedők személyre szabhatják a készletet, a haszonkulcsot, a webhelyen tapasztalható fogyasztói magatartást vagy ezek bármely kombinációját.

A beállítások gyorsan változnak a környezeti adatok, például az időjárás és a hely alapján, így a kereskedők ezt szem előtt tartva testreszabhatják az üzeneteket. Például egy olyan termék ajánlása, amely nem kapható a közeli kereskedőknél, frusztráló lehet a fogyasztó számára, és elűzheti őket a vállalkozástól. A vásárlás előzményadatainak felhasználásával a kereskedő láthatja, hogy a vásárló milyen termékeket vásárolt a múltban, hol vásárolta azokat, és milyen gyakran vásárolja meg őket, majd ezen információk alapján valóban releváns és személyre szabott termékajánlatokat állíthat össze.

2. Fektessen be a megfelelő eszközökbe és folyamatokba

Ha ezeknek az adatoknak az összegyűjtése és elemzése (nem beszélve a releváns termékajánlások ezek alapján történő kiszolgálásáról) rengeteg munkának tűnik, az azért van, mert az. A jó hírek? A megfelelő mesterséges intelligencia megoldás gondoskodik erről Ön helyett.

Manapság a gépi tanuláson és az AI-n alapuló személyre szabó eszközök hatalmas mennyiségű vásárlási viselkedést és más kulcsfontosságú adatpontokat képesek feldolgozni, és személyre szabott termékajánlatokat nyújtanak az egyes ügyfelek számára.

Tekintsük ezt a példát: A mesterséges intelligencia megoldása olyan betekintést nyújthat, amely arra utal, hogy amikor a felhasználók közvetlenül a hétvége előtt vásárolnak, hajlamosak nagyobb mennyiségű árut hozzáadni alacsonyabb áron, mint a szokásos vásárlásaik. Azáltal, hogy beállítja az algoritmusokat, amelyek releváns, alacsonyabb árú tételeket ajánlanak a felhasználóknak ezekben a munkamenetekben, javíthatja a fizetést; segít nekik abban, hogy pontosan azt találják, amit az adott pillanatban keresnek.

Fontos az is, hogy olyan folyamatokat hozzon létre, amelyek biztosítják az összegyűjtött adatok felhasználását. Meglepő módon nem elég szervezet teszi ezt. Bár az e-kereskedelmi marketingszakemberek 45%-a szeretne több időt tölteni az adatok elemzésével, kevesebb mint 40%-uk mondja azt, hogy jelenleg a legtöbb döntést adatok alapján hozzák meg – derül ki egy friss felmérésből. Ez rengeteg fejlődési lehetőséget hagy maga után.

3. Határozzon meg konkrét üzleti célokat, és kösse hozzájuk személyre szabott termékajánlásokat

A világ összes adata, eszköze és folyamata semmit sem fog jelenteni, ha nem használja őket az üzleti eredmények előmozdítására. Itt fontos az emberi hozzájárulás – az AI-algoritmusok nem értik meg automatikusan az Ön vállalkozását, felhasználóit vagy a kívánt eredmények elérésének módjait.

Amikor üzleti céljairól van szó, fontos, hogy céljait leképezzék a fogyasztóira, majd alkalmazzák ezeket a célokat a mesterséges intelligencia alapú eszközére. Az első lépés az, hogy kitalálja, hol szeretné, hogy a fogyasztók legyenek, és milyennek szeretné a fogyasztói élményt kinézni. A mesterséges intelligencia elemzi a felhasználói viselkedéssel kapcsolatos információkat tartalmazó adatkészleteket, így az adatok segítségével egyértelműen azonosíthatja, hol tartózkodnak fogyasztói. Ezután megkezdheti az adatok és az AI-megoldás munkába állítását, áthidalva ezzel a szakadékot.

Például, ha a célja a Chianti-eladások növelése, létrehozhat egy szabályt, amely arra utasítja az AI-t, hogy vegye fel az adott terméket a termékkörhintaba a közönség egy bizonyos szegmensében lévő minden fogyasztó számára, aki valószínűleg megvásárolja az adott terméket, és minden fogyasztó számára. webhely vagy több szegmens. Ez azt jelenti, hogy a céltermék bekerülhet a „Te is kedvelhetsz” körhinta elejébe, majd egy sor olyan termék következhet, amelyeket a felhasználói adatok és viselkedés alapján ajánlunk.

Ha csökkenteni szeretné a lemorzsolódást, növelni szeretné a konverziókat, és szeretné elérni, hogy az ügyfelek még többért térjenek vissza, az e-kereskedelmi élménynek nagyszerűnek kell lennie. Ez nem azt jelenti, hogy tologatni kell az árut. Ez azt jelenti, hogy bármikor segítünk az embereknek megtalálni, amit keresnek – még akkor is, ha az igényeik és preferenciáik megváltoznak. Minél személyre szabottabbak és relevánsabbak a termékajánlatok, annál valószínűbb, hogy javítja az ügyfélélményt, fokozza az elköteleződést és a befektetés megtérülését.

Leave a Reply

Your email address will not be published.