Η εξατομίκευση στο shopping είναι η διαδικασία παροχής προσωπικών εμπειριών σε τοποθεσίες e-commerce και στο κατάστημα, με δυναμική εμφάνιση προτάσεων προϊόντων και εξατομικευμένων προσφορών με βάση ιστορικού αγορών ,ιστορικού Loyalty , ιστορικού περιηγήσεων στο e-shop και άλλων δεδομένων που έχουμε για τον πελάτη.
Η εξατομίκευση είναι ολοένα και πιο σημαντική για επιχειρήσεις που επιδιώκουν όχι μόνο να προσελκύσουν καταναλωτές , αλλά να αυξήσουν τις επαναλαμβανόμενες αγορές , τις πωλήσεις τον μέσω όρο αγοράς και τις μετατροπές. Παρέχεται σε πολλές διαφορετικές μορφές:
Εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων στην αρχική σελίδα ενός e-shop.
Στη σελίδα λεπτομερειών προϊόντος.
Στο καλάθι κατά την τοποθέτηση προϊόντος.
Στο email μάρκετινγκ μετά την εγκατάλειψη καλαθιού
Στα σεμινάρια υποδοχής που παρέχουν μια εξατομικευμένη αίθουσα παρουσιάσεων στους καταναλωτές, μεταξύ πολλών άλλων εφαρμογών.
Στην είσοδο στο κατάστημα.
Πριν από την έκρηξη του e-commerce, οι πελάτες απλά έμπαιναν σε καταστήματα και έβρισκαν έναν φιλικό υπάλληλο που τους βοηθούσε να βρουν αυτό που ήθελαν.
Πολύ απλό, σωστά;
Δυστυχώς, αυτού του είδους η προσωπική προσοχή των πελατών παραμένει εξαιρετικά σπάνια στον ψηφιακό χώρο και στο κατάστημα σήμερα.
Ακόμη και στην “εποχή του πελάτη”, οι επιχειρήσεις , οι μάρκες και οι εταιρείες B2B μιλούν πολύ για την ανάγκη εξατομίκευσης της εμπειρίας του πελάτη.
Ας ρίξουμε μια ματιά στα πλεονεκτήματα της εξατομίκευσης για τις επιχειρήσεις με e-commerce και φυσικά καταστήματα.
・ Οι επιχειρήσεις διαπιστώνουν μέση αύξηση 20% στις πωλήσεις όταν χρησιμοποιούν εξατομικευμένες εμπειρίες.
・ το 80% των αγοραστών είναι πιο πιθανό να αγοράσουν από μια εταιρεία που προσφέρει εξατομικευμένες εμπειρίες. (Epsilon)
・ Το 44% των καταναλωτών αναφέρει ότι ενδέχεται να γίνουν επαναληπτικοί αγοραστές μετά από εξατομικευμένη εμπειρία αγοράς με μια συγκεκριμένη εταιρεία.
・ το 77% των καταναλωτών έχουν επιλέξει, συστήσει ή πληρώσει περισσότερο για ένα εμπορικό σήμα που παρέχει εξατομικευμένη υπηρεσία ή εμπειρία. (Forrester)
・ Ωστόσο, σε μια άλλη έρευνα του Forrester survey , το 53% των επαγγελματιών του τομέα του Digital Marketing είπαν ότι δεν έχουν τη σωστή τεχνολογία για να εξατομικεύσουν τις εμπειρίες των πελατών.
Σχεδιασμός εξατομικευμένων εμπειριών στο e-commerce και Φυσικά καταστήματα
Η αναζήτηση προϊόντων στο e-shop , τα δεδομένα περιήγησης , οι προηγούμενες αγορές , οι συστάσεις προϊόντων, οι σελίδες προσγείωσης ,τα προϊόντα που έβαλε στην Wish List ,τα προϊόντα που έβαλε στο καλάθι ,οι επισκέψεις στο κατάστημα ,τα προϊόντα που είδε η δεν είδε εκεί και όλα τα άλλα σημεία αλληλεπίδρασης θα πρέπει να λειτουργούν συλλεκτικά για να διαμορφώσουν μια πλήρη εικόνα σε κάθε επισκέπτη κατά τη διάρκεια του ταξιδιού του.
Οι εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη αι Machine Learning με mobiplus shopping Recommendation systems αποτελούν σημαντικό παράγοντα εξατομίκευσης.
Οι υπολογιστές μπορούν να πραγματοποιούν γρήγορη ανάκτηση δεδομένων, επιτρέποντας συστάσεις (recommendations) πραγματικού χρόνου και δυνατότητα κλιμάκωσης.
Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα Δεδομένα αγορών πελατών και άλλα στοιχεία τους για να προτείνουν εξατομικευμένα προϊόντα σε κάθε πελάτη σε πραγματικό χρόνο και έτσι να σχεδιάσουν μια ατομική, προσανατολισμένη στο χρήστη εμπειρία αγορών.
Στόχευση & δημιουργία Clusters
Μπορείτε σχεδόν να συνοδεύσετε τους επισκέπτες σας καθώς αυτοί επισκέπτονται το e-shop σας, όπως ένας πωλητής αυτοκινήτων ακολουθει έναν πελάτη γύρω από τον εκθεσιακό χώρο.
Καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδρομής, ένας καλός πωλητής βρίσκει στοιχεία για το τι είδους αυτοκίνητου ταιριάζει στους πελάτες του, τι χρώμα θέλουν, τι μπορούν να αντέξουν οικονομικά και πόσο σύντομα θέλουν το όχημα.
Γνωρίζοντας τα αυτοκίνητα που έχει στην διάθεση του , μπορεί να τους δείξει ένα αυτοκίνητο που να ανταποκρίνεται στις ανάγκες τους.
Μπορείτε να υιοθετήσετε μια αντίστοιχη προσέγγιση στο e-commerce και στο κατάστημα σας .
Ένα κλειδί για να γίνει αυτή η εργασία είναι να επιτρέψετε στον υπολογιστή να επεξεργαστεί όλες αυτές τις πληροφορίες και να τις αντιστοιχίσει με το απόθεμα σας σε πραγματικό χρόνο.
Το Machine Learning μπορεί όχι μόνο να βοηθήσει την επιχείρηση να καθοδηγήσει τους πελάτες με εκπληκτικές ταχύτητες, αλλά μπορεί επίσης να προσφέρει επιλογές που ένας άνθρωπος θα μπορούσε να έχει χάσει.
Αναγνωρίζει clusters με την προηγούμενη συμπεριφορά του πελάτη ή ταιριάζει τον πελάτη με άλλη ομάδα πελατών που έχουν αγοράσει και έχουν δει έως σήμερα παρόμοια προϊόντα.
Το Machine Learning με mobiplus recommendation engineering μπορεί ακόμη και να εντοπίσει εντελώς νέα τμήματα πελατών.
Με τις κατάλληλες λύσεις εξατομίκευσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν Big Data , για να παρέχουν εξατομίκευση 1:1 μέσω αναζήτησης, περιήγησης, διάταξης και περιεχομένου.
Μπορείτε να επιστρέφετε ακριβή αποτελέσματα για κάθε επισκέπτη, βασιζόμενοι σε Artificial Intelligence , και να διασφαλίσετε ότι η Μηχανή Σύστασης – Recommendation Engine – μαθαίνει και βελτιώνεται συνεχώς.
Μπορείτε να παρέχετε ακριβείς συστάσεις προϊόντων με βάση τις αγορές του πελάτη , την συμπεριφορά αναζήτησης και το ιστορικό περιήγησης.
“Μπορεί να σας αρέσει…” και “Άλλοι που επίσης έχουν αγοράσει…” είναι συνηθισμένα μηνύματα σε e-shops που σηματοδοτούν Recommendation Engine .
Για παράδειγμα, εάν έχετε μια πελάτη που κοιτάζει πολύ ψηλά τακούνια, τότε μπορείτε να προτείνετε αυτόματα παπούτσια με τακούνια στιλέτο και παπούτσια με τακούνια τεσσάρων ή πέντε ιντσών.Αν ένας πελάτης περιηγηθεί σε διάφορα παπούτσια με ψηλά τακούνια Louboutin , τότε οι Δυναμικές Κατηγορίες μπορεί να προτείνουν τα υποδήματα του Christian Louboutin ή τα Βραδινά Φορέματα του Christian Louboutin και να εμφανίζουν προϊόντα που ταιριάζουν με αυτές τις κατηγορίες.
Εξατομικευμένη αναζήτηση στο e-shop σας.
Η σχετική σπανιότητα της εξατομικευμένης αναζήτησης είναι μια τεράστια χαμένη ευκαιρία, καθώς οι επισκέπτες που χρησιμοποιούν αναζήτηση μετατρέπονται με 1,8 φορές υψηλότερο ρυθμό από το μέσο επισκέπτη.
Το περιβάλλον αναζήτησης είναι το πιο σημαντικό στοιχείο σε οποιαδήποτε e-shop.
Δυστυχώς, πολλές από τις λειτουργίες αναζήτησης σε e-shop σήμερα μπορεί να πληγώσουν όσο και να βοηθήσουν, επειδή επικεντρώνονται σε λέξεις κλειδιά αντί στο νόημα αυτών των λέξεων στην περιρρέουσα ατμόσφαιρα του πελάτη.
Τα ορθογραφικά λάθη, η χρήση ευρέων όρων, οι διαφορές στον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι περιγράφουν το ίδιο προϊόν μπορούν να κάνουν τα αποτελέσματα αναζήτησης ανακριβή.
Οφέλη εξατομίκευσης στο shopping.
Αύξηση εσόδων 30%
Αυτόματη δημιουργία σειράς ταξινόμησης προϊόντων στο e-shop με τον καλύτερο τρόπο βασισμένα σε δεδομένα αγορών και επιδόσεων των πελατών.
Μεγαλύτερη ευελιξία της ομάδας σας για να ανταποκρίνεται στις ανάγκες των πελατών.
Ως αποτέλεσμα αυτού, η καθημερινή ζωή του marketing περιστρέφεται πολύ περισσότερο γύρω από την εξερεύνηση της συμπεριφοράς των πελατών και το πώς μπορεί να προσαρμοστεί σε αυτές!
Οι ενδιαφερόμενοι μπορούν να επικοινωνήσουν με το mobiplus shopping recommendation platform για να δουν τις παραπάνω δυνατότητες και να αυξήσουν τα έσοδά τους 30%, σύμφωνα με την εταρεία.
Διαβάστε ακόμη:
Εθνικό Σχέδιο Ανάκαμψης: Τα επόμενα βήματα – Πότε θα έρθουν τα πρώτα χρήματα στην Ελλάδα
S&P: Αναβάθμισε την πιστοληπτική ικανότητα των ελληνικών τραπεζών
Θεμιστοκλέους: Επόμενη ομάδα που θα εμβολιάζεται με όλα τα εμβόλια οι 40-44 ετών