Migliorare l'esperienza del cliente nell'e-commerce attraverso la personalizzazione basata sui dati

Poiché i consumatori si rivolgono sempre più allo shopping online, le aziende di e-commerce si trovano ad affrontare una concorrenza feroce che gareggia per attirare la loro attenzione. Per differenziarsi e favorire relazioni durature con i clienti, le aziende devono concentrarsi sulla fornitura di customer experience (CX) senza precedenti. Un metodo efficace per raggiungere questo obiettivo è utilizzare strategie di personalizzazione basate sui dati progettate per rispondere ai gusti, alle azioni e ai desideri distinti di ciascun cliente. Sfruttare i dati per l'e-commerce consente alle organizzazioni di creare esperienze curate, aumentando così il coinvolgimento, i tassi di conversione e la soddisfazione a lungo termine.

Definizione della personalizzazione basata sui dati

Fonte immagine: https://fastercapital.com/content/The-Power-of-Data-Mining-in-Personalization-Tactics.html

La personalizzazione basata sui dati si riferisce alla pratica di utilizzare le informazioni dei consumatori per generare materiale, suggerimenti e offerte speciali su misura adatti ai profili degli individui e al coinvolgimento con il proprio marchio. Questa strategia consente alle aziende di e-commerce di stabilire scambi pertinenti e accattivanti che rafforzano la fedeltà al marchio e incoraggiano transazioni ripetute. Esempi di personalizzazione basata sui dati comprendono:

1. Suggerimenti sui prodotti: utilizzo di cronologie di navigazione, record di transazioni e indicatori aggiuntivi per proporre articoli in linea con le inclinazioni e le predilezioni dei clienti.

2. Iniziative di marketing su misura – Suddividere i mercati target in base alla posizione socioeconomica, alla composizione psicologica o alla condotta storica e diffondere comunicazioni su misura attraverso numerose reti.

3. Elementi del sito dinamicamente adattivi: modifica dei componenti del sito, come intestazioni, elementi visivi e testo, in base ad aspetti come la regione geografica, le condizioni meteorologiche locali o le tendenze di utilizzo.

4. Sconti e premi personalizzati: offerta di riduzioni o vantaggi personalizzati in base alle tendenze di acquisto, al valore del carrello o ai livelli di abbonamento degli acquirenti.

Il potere dei dati per l'e-commerce

Per realizzare in modo efficace la personalizzazione basata sui dati è necessario accumulare ed esaminare dati di e-commerce di prim'ordine raccolti da diverse origini, tra cui:

· Risorse analitiche online

· Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti

· Fasi pubblicitarie tramite posta elettronica

· Strumenti di osservazione dei social network

· Fornitori di statistiche esterne

L'integrazione dei dati per l'e-commerce consente alle aziende di ricavare conoscenze fruibili relative alle abitudini, alle scelte e agli ostacoli degli acquirenti, consentendo loro di mettere a punto ogni fase del viaggio CX. Ad esempio, l'esame accurato dei progetti di attività in rete potrebbe esporre sezioni prevalentemente frequentate da gruppi particolari, guidando di conseguenza le priorità di miglioramento o le promozioni. Inoltre, il monitoraggio delle valutazioni degli utenti multipiattaforma facilita l’individuazione delle regioni che necessitano di assistenza, suggerendo così misure preventive per aumentare la qualità della CX.

Implementazione delle migliori pratiche nella personalizzazione basata sui dati dell'e-commerce

Durante l'applicazione dei metodi di personalizzazione basati sui dati, attenersi alle seguenti procedure ottimali:

1. Mantieni la riservatezza degli utenti: garantisci la conformità ai requisiti normativi come GDPR e CCPA acquisendo l'autorizzazione prima di raccogliere e sfruttare le informazioni sui clienti. Mantieni la trasparenza riguardo agli obiettivi di utilizzo dei dati e concedi agli utenti il ​​controllo sulle loro configurazioni delle preferenze.

2. Iniziare gradualmente – Intraprendere attività di personalizzazione di base, come saluti personalizzati o avvisi di carrello abbandonato, procedendo successivamente verso iniziative complesse una volta che l'abilità nella gestione dei dati si espande.

3. Convalida e ottimizzazione: misurazione costante di parametri di efficienza come percentuali di clic, rapporti di trasformazione e dimensioni tipiche delle trattative per valutare l'efficacia degli schemi di personalizzazione. Applica test A/B e analisi multivariabili per affinare gli approcci e amplificare i risultati.

4. Combinare l'automazione con l'intervento umano – Sebbene l'automazione contribuisca in modo significativo alla scalabilità, non sottovalutare mai l'importanza delle interazioni autentiche. Educare gli specialisti dell'assistenza clienti ad affrontare i problemi in modo competente dimostrando compassione e comprensione.

5. Allocare saggiamente le risorse – Considera l'idea di sfruttare soluzioni di personalizzazione specializzate o di collaborare con partner esterni per semplificare le operazioni e garantire funzionalità coerenti su tutti i mezzi.

Conclusione

Migliorare l'esperienza del cliente nell'e-commerce attraverso un'applicazione giudiziosa dei dati richiede uno stratagemma attentamente pianificato e incentrato sui dati incentrato sui singoli utenti finali. Gestendo abilmente i dati per l’e-commerce, le aziende possono coltivare legami autentici con i propri elettori, stimolare l’espansione e mantenere un vantaggio competitivo nel panorama virtuale in rapido sviluppo di oggi.

Domande frequenti

D: Che tipo di dati vengono utilizzati per l'e-commerce?

R: Vari tipi di dati svolgono funzioni essenziali nelle impostazioni dell'e-commerce. Essenzialmente, ci sono due tipi principali di dati coinvolti nell’e-commerce: quantitativi e qualitativi. Il primo è costituito da numeri misurabili ottenuti dall'analisi del sito, come visite alle pagine, frequenze di rimbalzo, entrate e quantità di scorte. Questi indicatori numerici aiutano le aziende a formulare giudizi consapevoli relativi alla fidelizzazione dei clienti, alle innovazioni di prodotto e alle iniziative di marketing. D'altra parte, i dati qualitativi rappresentano fatti non numerici raccolti da fonti come questionari, testimonianze e sentimenti sui social network. Tali intuizioni sfumate svolgono anche un ruolo fondamentale nella definizione di strategie aziendali a tutto tondo per le iniziative di e-commerce.

D: Quali dati vengono elaborati nei contesti di e-commerce?

R: Durante le attività di e-commerce vengono elaborate numerose forme di dati, che spaziano dai comportamenti dei singoli utenti, alle transazioni commerciali e alle tendenze più ampie del settore. Istanze specifiche includono percorsi di navigazione, selezione di articoli, eventi di aggiunta al carrello, completamento del pagamento, elaborazione dei pagamenti, logistica di spedizione, gestione dei resi e comunicazione post-acquisto. L'elaborazione di tali dati aiuta i rivenditori a comprendere le preferenze dei consumatori, a migliorare l'offerta di prodotti, a ottimizzare i modelli di prezzo e a sviluppare strategie di marketing segmentate.

D: Come dovrebbero utilizzare i dati gli operatori dell’e-commerce?

R: L'utilizzo appropriato dei dati sull'e-commerce implica una valutazione approfondita delle informazioni accessibili e degli usi praticabili. Le aziende dovrebbero applicare strategicamente i dati per raggiungere obiettivi come l’ottimizzazione della gestione delle scorte, l’anticipazione delle fluttuazioni della domanda, il contrasto di attività ingannevoli, la mitigazione dell’attrito, la stima della longevità della clientela e la generazione di modelli lungimiranti. Inoltre, l’implementazione della tecnologia AI può generare reazioni automatiche basate sui feed live, accelerando contemporaneamente i processi interni e migliorando l’esperienza generale degli utenti.

D: Come avviene la raccolta dei dati dell'e-commerce?

R: Esistono diversi meccanismi per la raccolta dei dati sull'e-commerce, che rientrano principalmente in due categorie: metodi espliciti e impliciti. I mezzi espliciti implicano input attivi da parte degli utenti, come compilare moduli di registrazione, condurre ricerche, lasciare recensioni o partecipare a sondaggi. Nel frattempo, i metodi impliciti catturano il comportamento passivo degli utenti senza intervento diretto, incorporando tecniche come registrazioni di sessioni, mappe di calore, tracciamento dei movimenti del mouse, identificazione dell’indirizzo IP e archiviazione dei cookie. Considerazioni etiche impongono la piena divulgazione e trasparenza riguardo a qualsiasi meccanismo di acquisizione dati utilizzato.