바자 보이스

현대 소비자가 원하는 것은 무엇입니까? 품질이 좋은 제품. 물론 훌륭한 고객 서비스입니다. 그러나 고객 경험 과 수익을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 수십 개의 작은 행동으로 전개되는 단 하나의 단어, 바로 개인화가 있습니다. 그러나 상황화를 통해 이를 다른 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

사람들은 자신의 선호도, 필요 사항, 행동에 맞춰 쇼핑할 때 원활한 경험을 원합니다. 그리고 브랜드가 이러한 기대치를 충족한다면 인플레이션이 상승하고 경제적 불확실성이 있는 시기에도 충성도와 수익으로 보상받을 수 있습니다.

Salesforce에 따르면 소비자의 65%는 회사가 더욱 개인화된 경험을 제공한다면 회사에 대한 충성도를 유지할 것이라고 말합니다. 그리고 최근 Twilio Segment 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 80%는 경험이 개인화될 때 소비자가 더 많은 비용을 지출한다고 밝혔습니다(평균 38%).

그러나 많은 브랜드는 여전히 이러한 측면에서 어려움을 겪고 있습니다. Salesforce 연구에서는 또한 소비자가 가장 많이 느끼는 불만 사항이 단절된 경험(40%)부터 자신과 관련 없는 제품 제공(33%)에 이르기까지 다양하다는 사실을 발견했습니다.

그렇다면 귀하와 귀하의 고객 기반 모두에게 보상을 제공하는 맞춤형 고객 여정에 대한 요구에 어떻게 효과적으로 응답할 수 있습니까? 적절한 메시지를 적절한 장소에 적절한 시간에 어떻게 전달할 수 있습니까? 상황화와 함께.

장:

1. 상황화란 무엇인가?
2. 디지털 신체 언어의 역할
3. 개인 정보 보호 문제 및 자사 데이터
4. 상황화 전략의 실행
5. 상황별 솔루션으로 전체 고객 여정을 개인화하세요

상황화란 무엇인가?

상황화는 쇼핑객이 어떤 채널에 있는지, 구매 과정의 어느 단계에 있는지에 관계없이 전자상거래 쇼핑 기회를 쇼핑객의 일상 생활에 완벽하게 통합하는 관행입니다. 상황화를 통해 쇼핑객은 앱, 소셜 플랫폼, 이메일 등 어디에 있든 자신이 발견한 맥락 내에서 제품을 찾고 구매할 수 있습니다. 실제로 이는 Amazon Echo에 대한 음성 명령일 수도 있고 Instagram이나 제품 페이지의 "지금 구매" 링크일 수도 있습니다.

이러한 고도로 개인화된 프로세스는 고객(및 잠재 고객)에게 더 많은 구매를 유도하는 향상된 쇼핑 경험을 제공합니다.

그러나 개인화는 이전에 수집한 고객 정보에 의존하는 반면, 상황화는 구매자 행동을 예측하고 이 예측을 기반으로 반응합니다. 이는 친구나 가족의 신체 언어를 읽는 디지털 버전과 같습니다.

디지털 신체 언어의 역할

친구와 커피를 마시며 나누었던 마지막 대화를 생각해 보세요. 아마도 말은 서로 의사소통하고 이해하는 방법의 한 부분일 뿐입니다. 무언의 신체 언어 요소도 중추적인 역할을 했습니다. 고개를 기울이는 것, 눈썹을 찌푸리는 것, 편안한 자세 등 이러한 비언어적 신호는 종종 우리에게 말보다 더 많은 것을 말해 줍니다.

우리가 그렇게 한다는 사실을 인식하지 못하더라도 우리는 본능적으로 이러한 신호를 읽고, 해석하고, 반응하여 접근 방식, 어조, 심지어 단어까지 조정합니다. 이 조용한 피드백은 우리가 어떻게 관계를 구축해야 하는지, 언제 앞으로 나아갈 것인지, 언제 물러날 것인지를 안내합니다.

전자상거래에서는 안내할 신체적 움직임이나 표정이 없습니다. 대신에 똑같이 말하는 가상의 신체 언어인 디지털 신체 언어가 있습니다. 고객 여정 전반에 걸쳐 방문자가 머무르는 페이지부터 확대한 제품, 읽은 리뷰에 이르기까지 방문자가 취하는 모든 행동은 디지털 신체 언어의 한 형태입니다. 이러한 상황별 신호는 통찰력이 풍부하며 개인적인 상호 작용에서 우리가 의존하는 무언의 단서를 반영합니다.

실제 매장에서 웃는 얼굴이나 찡그린 표정이 고객의 감정을 전달하는 것처럼 디지털 행동도 비슷한 메시지를 전달합니다. 일련의 빠른 클릭은 흥분이나 긴박함을 나타낼 수 있는 반면, 장기간 활동이 없으면 혼란이나 무관심을 나타낼 수 있습니다. 디지털 신체 언어를 해석하는 것은 브랜드가 고객의 요구와 선호도를 이해하고 예측하며 보다 개인화되고 직관적이며 만족스러운 쇼핑 여정을 만들 수 있게 해줍니다.

디지털 신체 언어를 분석하고 대응하는 방법

쇼핑객은 귀중한 디지털 이동 경로를 남기고 있지만 이를 해독하고 그에 따라 대응해야 합니다. 이는 방대한 사용자 데이터를 캡처하고, 눈에 띄지 않을 수도 있는 행동 패턴을 식별하는 도구인 머신 러닝 소프트웨어를 통해 가장 잘 달성됩니다.

예를 들어, 결제 시 마우스 움직임이 느린 것으로 나타나는 고객의 주저함을 즉시 인식할 수 있습니다. 그런 다음 기술 담당자는 제품 품질, 풍부한 리뷰 또는 기간 한정 할인 제안에 대한 안심 메시지를 표시하여 즉시 응답할 수 있습니다.

머신러닝의 중요한 장점 중 하나는 사용자 로그인 없이 행동을 분석할 수 있다는 것입니다. 쇼핑객이 처음 방문자이든 재방문 고객이든 관계없이 사이트에서의 상호 작용을 통해 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 웹사이트 트래픽의 97~98%는 익명입니다. 즉, 이전 소비자 데이터에만 기반한 개인화로는 거의 모든 사이트 방문자에게 상황에 맞는 경험을 제공하지 못할 수 있습니다.

데이터 처리 및 해석에 시간이 필요한 기존 분석과 달리 머신러닝은 실시간으로 작동합니다. 이러한 즉각성은 디지털 쇼핑의 맥락에서 매우 중요합니다. 여기서 몇 분의 지연은 판매 완료와 장바구니 포기 사이의 차이를 의미할 수 있습니다.

개인 정보 보호 문제 및 자사 데이터

이제 여러분은 디지털 신체 언어가 본질적으로 고객 데이터이며 이에 대한 조치(쇼핑 경험 개인화라고도 함)에는 필연적으로 해당 데이터 수집이 포함된다는 점을 깨달았습니다. 2024년 말까지 최종 쿠키가 삭제될 예정인 타사 쿠키를 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 어떻게 처리할 수 있나요? 이것이 자사 데이터가 들어오는 곳입니다.

자사 데이터는 클릭을 통해 웹사이트, 거래, 제품 검색 등 브랜드와의 상호작용을 통해 고객으로부터 직접 수집된 정보입니다. 제3자 데이터와 달리 이 정보는 귀하의 브랜드만이 소유하고 고객이 직접 제공하므로 데이터 수집자나 제3자 도메인에 의존할 필요가 없습니다. 그리고 소스에서 직접 얻은 정보이기 때문에 타사 데이터보다 신뢰성도 높습니다.

자사 데이터에 관해 이야기할 때 핵심 개념은 동의 입니다. 즉, 규정을 준수하려면 고객이 귀하와 상호 작용하는 방식에 대한 정보를 수집할 수 있도록 고객의 명시적인 허가가 필요합니다. 웹사이트에서 귀하의 브라우저에 자사 쿠키를 저장할 수 있는 권한을 요청하는 동시에 데이터 수집을 선택하거나 거부할 수 있는 옵션을 제공하는 것을 직장에서 본 적이 있을 것입니다.

웹사이트 방문자가 동의하도록 하려면 투명성을 확보하고 윈윈(win-win) 상황임을 분명히 하십시오. 수집하는 데이터와 그 이유를 알려주십시오. 쇼핑객의 67%는 브랜드가 자신의 경험을 향상할 수 있도록 자신의 행동 데이터를 제공하는 것을 편안하게 생각합니다. 따라서 수락하면 자신의 정보가 정확하게 해당 목적으로 사용된다는 점을 설명하세요.

상황화 전략 실행

귀하는 고객의 데이터를 자유롭게 수집할 수 있는 권한을 가지고 있습니다. 이제 마법을 일으키고 정보를 사용하여 각 상호 작용을 원하는 대로 개인화할 때입니다.

관련 제품 추천 표시

진열된 모든 제품이 당신을 위해 직접 고른 매장에 왈츠를 추고 들어갈 수 있다면 어떨까요? 색상은 귀하의 취향에 맞고, 크기도 딱 맞으며, 모든 품목이 귀하의 고유한 취향을 불러일으키는 것 같습니다. 무언가 눈에 띌 때까지 선별해야 하는 일반적인 항목 더미에 직면했을 때보다 잠시 머물면서 훨씬 더 많은 돈을 지출하게 될 것입니다. 전자상거래 시나리오에도 동일한 논리를 적용할 수 있습니다.

검색 기록, 구매 패턴, 검색어 등의 데이터를 활용하여 각 쇼핑객의 마음에 쏙 드는 맞춤형 제품 제안을 선별할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 아웃도어 장비를 자주 보는 경우 최신 캠핑 장비나 하이킹 의류를 보여주면 쇼핑 경험이 향상됩니다.

고객 데이터를 기반으로 표시할 수 있는 제품 추천 유형은 다음과 같습니다.

• 유사 상품: 특정 운동화를 검색하는 쇼핑객에게 다양한 스타일의 운동화를 보여주는 등 고객이 현재 보고 있는 것과 유사한 상품을 제안합니다.

• 이전에 본 항목: 고객이 과거에 본 항목을 상기시켜 구매를 유도하는 데 특히 효과적일 수 있습니다.

• 교차판매: 스마트폰을 구매하는 고객에게 휴대폰 케이스를 추천하는 등 고객의 현재 선택을 보완하는 품목을 제안합니다.

• 상향 판매 권장 사항: 고객이 관심을 갖는 제품의 프리미엄 또는 업그레이드 버전을 제공합니다.

• 위치 기반 추천: 고객의 위치를 ​​기반으로 맞춤 추천을 제공하면 관련성을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어, 따뜻한 기후의 고객에게는 가벼운 옷을 제안하고, 추운 지역의 고객에게는 방한용품을 제안합니다.

온라인 마켓플레이스 Vinted는 구매자가 이전에 구매한 품목을 기반으로 제품을 제안합니다.

웹사이트 요소 개인화하기

웹사이트는 역동적이고 각 쇼핑객의 공감을 불러일으키는 동적으로 업데이트되는 콘텐츠로 맞춤화할 수 있는 요소가 풍부합니다. 고객이 귀하의 페이지를 방문하는 순간부터 레이아웃, 콘텐츠 및 제안이 고객의 관심과 행동에 맞춰지도록 만들 수 있습니다.

효과적인 접근 방식 중 하나는 재방문 고객을 인식하고 이에 맞는 서비스를 제공하는 것입니다. 이는 할인을 표시하고 마지막 방문 시 보았지만 구매하지 않은 품목의 인기를 강조하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 이와 같은 기능은 쇼핑객의 시간을 절약해 줄 뿐만 아니라 브랜드가 쇼핑객의 관심과 시간을 소중히 여긴다는 것을 보여줍니다.

다른 주요 웹사이트 영역은 방문자의 선호도와 행동에 따라 동적으로 조정될 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 홈페이지 배너: 방문자의 과거 상호 작용과 관련된 제품이나 제안을 선보이도록 맞춤화합니다. 처음 방문자인 경우 베스트셀러 또는 추천 제품을 강조하여 브랜드가 제공하는 제품을 맛볼 수 있도록 하세요.

• 제품 페이지: 방문자가 이전에 관심을 보인 내용을 기반으로 제품 설명 및 이미지를 조정합니다.

• 제품 카테고리: 사용자의 검색 기록이나 해당 카테고리 내 제품의 인기도를 기반으로 카테고리 표시 순서를 사용자 정의하거나 특정 카테고리를 강조 표시합니다.

• 결제 또는 장바구니 페이지: 장바구니에 있는 항목을 기반으로 마지막 순간에 추가한 항목으로 이러한 페이지를 개인화하거나 얼마나 많은 돈을 절약했는지 강조하여 쇼핑객이 자신의 선택에 대해 기분 좋게 느낄 수 있도록 합니다.

Amazon은 고객이 중단한 부분을 선택하도록 권장하고 이전 웹 사이트 활동을 기반으로 가장 관련성이 높은 상품 카테고리를 눈에 띄게 표시합니다.

동적 가격 책정 활성화

동적 가격 책정에는 수요, 경쟁업체 가격, 재고 수준과 같은 요소를 기반으로 가격을 조정하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 연휴 등 수요가 많은 기간에는 가격이 소폭 상승할 수 있습니다. 개인화 측면에서 동적 가격 책정이란 고객의 구매 내역과 참여 수준을 활용하여 실시간으로 가격을 조정하는 것을 의미합니다.

과거 구매 데이터는 고객의 선호도와 지출 습관에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어 고객이 고급 제품을 자주 구매하는 경우 약간 더 높은 가격대의 프리미엄 제품을 더 잘 받아들일 수 있습니다.

반대로, 일반적으로 딜이나 예산 품목을 찾는 고객은 가격에 더 민감할 수 있으며, 경쟁력 있는 가격의 제품을 제공하면 반복 구매 가능성이 높아질 수 있습니다.

고객 참여는 동적 가격 책정의 또 다른 중요한 요소입니다. 빈번한 방문, 뉴스레터 가입, 지속적인 검색 등을 통해 귀하의 사이트와 정기적으로 상호 작용하는 고객은 귀하의 제품에 더 높은 관심을 보입니다. 이러한 참여는 개인화된 할인이나 거래를 제공하는 신호가 될 수 있으며 탐색에서 구매로 전환하도록 장려할 수 있습니다.

신뢰를 유지하고 잠재적인 불만을 방지하려면 투명성을 유지하는 것이 중요합니다. 고객은 가격이 수요, 계절성, 쇼핑 행동 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있다는 점을 인지해야 합니다.

트리거 메시징 채택

트리거된 메시지는 고객이 웹사이트를 정독하는 동안 수행한 특정 작업에 대한 자동 응답입니다. 일반적으로 Diigtla 신체 언어를 사용하는 대신 전자 상거래 팀에서 미리 설정하지만 여전히 쇼핑 경험을 향상시킵니다.

누군가 장바구니에 항목을 추가하든, 특정 제품 페이지에서 시간을 보내든, 심지어 웹사이트를 떠날 조짐을 보이든, 각 행동은 여행을 계속하도록 격려하는 맞춤형 메시지를 유발할 수 있습니다.

트리거된 메시지는 다음과 같습니다.

• 환영 메시지: 신규 구독 또는 계정 생성 직후 전송되며, 고객 관계의 분위기를 조성합니다. (종종 처음 방문자를 위한 할인이 포함됩니다.)

• 버려진 장바구니 알림: 장바구니에 상품을 추가했지만 아직 구매를 완료하지 않은 고객을 대상으로 천천히 재방문하도록 유도합니다. 일반적으로 고객이 웹사이트를 떠나려고 할 때 팝업이 표시되지만 누군가가 다시 돌아올 때도 나타날 수도 있습니다.

• 구매 후 후속 조치: 고객이 구매를 완료한 후 고객에게 감사 인사, 배송 정보 제공, 관련 상품 제안 등의 메시지를 보냅니다.

• 특별 할인: 고객이 제품 페이지에 머무르는 경우 팝업을 통해 할인 코드, 번들 딜 또는 구매를 유도하는 유사한 전략을 표시할 수 있습니다.

• 시간에 민감한/재고 부족 메시지: 이러한 경고는 고객에게 기간 한정 제안에 대해 알리거나, 관심을 보인 항목의 재고가 부족해지거나 방문자가 페이지를 떠나려고 할 때 알려줍니다.

트리거된 메시지의 경우 타이밍이 중요합니다. 메시지가 관련성이 있고 더 큰 영향을 미칠 수 있도록 고객과의 상호작용이 아직 신선할 때 전송되어야 합니다.

패션 브랜드 Cider는 처음 방문자가 특정 제품 페이지에 액세스할 때 트리거된 메시지를 사용하여 특별 할인을 제공합니다.

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