Zwiększanie doświadczenia klientów w handlu elektronicznym poprzez personalizację opartą na danych

W miarę jak konsumenci coraz częściej decydują się na zakupy online, firmy zajmujące się handlem elektronicznym stają w obliczu ostrej konkurencji walczącej o ich uwagę. Aby wyróżnić się i wspierać trwałe relacje z klientami, firmy muszą skoncentrować się na zapewnianiu niezrównanych doświadczeń klientów (CX). Skuteczną metodą osiągnięcia tego celu jest wykorzystanie strategii personalizacji opartych na danych, zaprojektowanych tak, aby współgrać z odrębnymi gustami, działaniami i pragnieniami każdego klienta. Wykorzystywanie danych do celów handlu elektronicznego umożliwia organizacjom tworzenie wyselekcjonowanych doświadczeń, zwiększając w ten sposób zaangażowanie, współczynniki konwersji i długoterminową satysfakcję.

Definicja personalizacji opartej na danych

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

Personalizacja oparta na danych odnosi się do praktyki wykorzystywania informacji konsumenckich do generowania dostosowanych do indywidualnych potrzeb materiałów, sugestii i ofert specjalnych dostosowanych do profili poszczególnych osób i ich zaangażowania w markę. Strategia ta umożliwia przedsiębiorstwom handlu elektronicznego nawiązywanie trafnych, urzekających wymian, które wzmacniają lojalność wobec marki i zachęcają do powtarzania transakcji. Przykłady personalizacji opartej na danych obejmują:

1. Propozycje produktów – Wykorzystanie historii nawigacji, zapisów transakcji i dodatkowych wskaźników w celu zaproponowania produktów dostosowanych do skłonności i upodobań klientów.

2. Inicjatywy marketingowe dostosowane do indywidualnych potrzeb – Podział rynków docelowych według sytuacji społeczno-ekonomicznej, sytuacji psychologicznej lub postępowania historycznego oraz rozpowszechnianie zindywidualizowanych komunikatów w wielu sieciach.

3. Dynamicznie dostosowujące się elementy witryny — modyfikowanie elementów witryny — takich jak nagłówki, elementy wizualne i treść tekstowa — w oparciu o takie aspekty, jak region geograficzny, lokalne warunki pogodowe lub trendy użytkowania.

4. Indywidualne rabaty i nagrody – zapewnianie spersonalizowanych obniżek lub korzyści zależnych od tendencji zakupowych kupujących, wartości koszyka lub poziomów subskrypcji.

Siła danych w handlu elektronicznym

Skuteczna aktualizacja personalizacji opartej na danych wymaga gromadzenia i analizowania najwyższej jakości danych e-commerce pochodzących z różnych źródeł, obejmujących:

· Zasoby analityczne online

· Systemy zarządzania relacjami z klientami

· Etapy reklamy elektronicznej

· Instrumenty obserwacji sieci społecznościowych

· Zewnętrzni dostawcy statystyk

Integracja danych na potrzeby handlu elektronicznego pozwala firmom uzyskać praktyczną wiedzę na temat zwyczajów, wyborów i przeszkód kupujących, umożliwiając im dopracowanie każdego etapu podróży CX. Przykładowo, analiza projektów działań sieciowych może ujawnić najczęściej odwiedzane sekcje w poszczególnych kohortach, odpowiednio wyznaczając priorytety ulepszeń lub promocje. Co więcej, monitorowanie ocen patronów na różnych platformach ułatwia wykrywanie regionów wymagających pomocy, co skłania do podjęcia działań zapobiegawczych w celu poprawy jakości CX.

Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie personalizacji opartej na danych w handlu elektronicznym

Stosując metody personalizacji opartej na danych, należy przestrzegać kolejnych optymalnych procedur:

1. Zachowaj poufność użytkownika – Zagwarantuj zgodność z wymogami regulacyjnymi, takimi jak RODO i CCPA, uzyskując autoryzację poprzedzającą gromadzenie i wykorzystywanie informacji o klientach. Zachowaj przejrzystość w zakresie celów wykorzystania danych i przyznaj klientom kontrolę nad konfiguracjami preferencji.

2. Rozpoczynaj stopniowo – rozpocznij podstawowe działania personalizacyjne, takie jak spersonalizowane powitania lub powiadomienia o opuszczonym koszyku, a następnie, gdy rozwinie się biegłość w zarządzaniu danymi, przejdź do skomplikowanych inicjatyw.

3. Sprawdzaj i optymalizuj — stale mierz wskaźniki efektywności, takie jak procent kliknięć, współczynniki transformacji i typowe wymiary transakcji, aby ocenić skuteczność schematów personalizacji. Stosuj testy A/B i analizy wielu zmiennych, aby udoskonalić podejście i wzmocnić wyniki.

4. Połącz automatyzację z interwencją człowieka – chociaż automatyzacja znacząco przyczynia się do skalowalności, nigdy nie lekceważ znaczenia prawdziwych interakcji. Kształć specjalistów ds. obsługi klienta, aby sprawnie rozwiązywali problemy, okazując jednocześnie współczucie i zrozumienie.

5. Rozsądnie przydzielaj zasoby — rozważ wykorzystanie specjalistycznych rozwiązań do personalizacji lub współpracę z partnerami zewnętrznymi w celu uproszczenia operacji i zagwarantowania spójnej funkcjonalności we wszystkich mediach.

Wniosek

Podnoszenie jakości obsługi klientów w handlu elektronicznym poprzez rozsądne aplikacje do obsługi danych wymaga przemyślanego planu, strategii skoncentrowanej na danych, skupionej wokół indywidualnych użytkowników końcowych. Umiejętnie wykorzystując dane na potrzeby e-commerce, firmy mogą kultywować autentyczne więzi ze swoimi klientami, stymulować rozwój i utrzymywać przewagę konkurencyjną w dzisiejszym szybko rozwijającym się wirtualnym krajobrazie.

Często zadawane pytania

P: Jakiego rodzaju dane wykorzystuje się w handlu elektronicznym?

Odp.: Różne typy danych pełnią podstawowe funkcje w ustawieniach handlu elektronicznego. Zasadniczo w handlu elektronicznym występują dwa główne rodzaje danych: ilościowe i jakościowe. Pierwsza składa się z mierzalnych liczb uzyskanych na podstawie analityki witryny, takich jak wizyty na stronie, współczynniki odrzuceń, przychody i ilość zapasów. Te wskaźniki liczbowe pomagają firmom w dokonywaniu świadomych ocen związanych z utrzymaniem klientów, innowacjami produktowymi i inicjatywami marketingowymi. Z drugiej strony dane jakościowe reprezentują fakty nieliczbowe zebrane ze źródeł takich jak kwestionariusze, referencje i nastroje w sieciach społecznościowych. Takie szczegółowe spostrzeżenia odgrywają również kluczową rolę w kształtowaniu wszechstronnych strategii biznesowych dla przedsięwzięć z zakresu handlu elektronicznego.

P: Jakie dane są przetwarzane w kontekście handlu elektronicznego?

Odp.: Podczas działań e-commerce przetwarzanych jest wiele form danych, obejmujących indywidualne zachowania użytkowników, transakcje handlowe i szersze trendy branżowe. Konkretne przypadki obejmują ścieżki nawigacji, wybór artykułów, zdarzenia dodania do koszyka, realizację transakcji, przetwarzanie płatności, logistykę wysyłki, obsługę zwrotów i komunikację po zakupie. Przetwarzanie takich danych pomaga sprzedawcom detalicznym zrozumieć preferencje konsumentów, ulepszać ofertę towarów, optymalizować modele cenowe i opracowywać segmentowane strategie marketingowe.

P: W jaki sposób gracze e-commerce powinni wykorzystywać dane?

Odpowiedź: Właściwe wykorzystanie danych dotyczących handlu elektronicznego wymaga dokładnej oceny dostępnych informacji i możliwych zastosowań. Firmy powinny strategicznie wykorzystywać dane, aby osiągnąć cele, takie jak optymalizacja zarządzania zapasami, przewidywanie wahań popytu, udaremnianie oszukańczych działań, ograniczanie utraty danych, szacowanie długości życia klientów i generowanie modeli wybiegających w przyszłość. Ponadto wdrożenie technologii AI może wywołać automatyczne reakcje oparte na transmisjach na żywo, jednocześnie przyspieszając procesy wewnętrzne i podnosząc ogólne doświadczenia użytkowników.

P: W jaki sposób odbywa się gromadzenie danych dotyczących handlu elektronicznego?

Odpowiedź: Istnieje kilka mechanizmów gromadzenia danych dotyczących handlu elektronicznego, które obejmują głównie dwie grupy – metody jawne i ukryte. Jawne środki obejmują aktywny wkład użytkowników, taki jak wypełnianie formularzy rejestracyjnych, przeprowadzanie wyszukiwań, pozostawianie recenzji lub udział w ankietach. Tymczasem metody ukryte wychwytują pasywne zachowania użytkowników bez bezpośredniej interwencji i obejmują techniki takie jak nagrania sesji, mapy cieplne, śledzenie ruchu myszy, identyfikacja adresu IP i przechowywanie plików cookie. Względy etyczne narzucają pełne ujawnienie i przejrzystość wszelkich zastosowanych mechanizmów gromadzenia danych.