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# 電子商務個性化：不僅僅是產品推薦

已發表: 2021-11-09

電子商務個性化並不是什麼新鮮事，儘管它已經從單純的個性化產品推薦發展而來。

多年來，零售商通常會使用技術和工具來確定客戶對特定類別、產品或主題的親和力，以便在這些客戶面前展示正確的產品和內容。親和力。 到目前為止，它已經取得了不同程度的成功。

通常，當我們談論這種電子商務個性化時，大多數人會想到產品推薦和內容，但我們很少看到有人走得更遠。

## 什麼是電子商務個性化：定義

電子商務個性化是指品牌如何在網站上為訪問者提供定制體驗的過程。

整體電子商務個性化不是單一的體驗，而是幫助品牌為訪問者和客戶提供獨特的體驗，以滿足他們的願望和偏好。

電子商務中的個性化使用用戶之前的活動、瀏覽行為、購買歷史和其他數據來動態交付：

1. 個性化產品推薦
2. 內容
3. 特別或特定優惠

全渠道和個性化如何使零售盈利

全渠道戰略包括用於銷售和客戶需求的渠道類型，使全渠道和個性化成為零售商的必備品。

## 閃點：電子商務個性化的好處

正確進行個性化意味著：客戶將更有可能從您的品牌購買——並成為回頭客。 消費者也願意為個性化體驗支付更多費用。

## 在正確的時間提供正確的產品

個性化產品推薦通常是許多人在談論個性化時想到的。

在最簡單的形式中，我們可以在產品輪播中看到這一點，這些輪播可以放置在網站的不同區域或電子郵件中。 輪播將包含一組產品，算法根據已收集的客戶數據確定客戶可能感興趣的產品。

這可能與基本的性別和地理信息以及他們之前購買的東西一樣簡單。 它還可能包括他們查看的產品、消費的內容，甚至他們在社交媒體上發布的關於品牌的內容的數據。

客戶數據的類型：定義、價值、示例

客戶數據的類型有不同的用途。 身份數據、描述性數據、態度數據、通過示例定義的行為數據。

小花絮：無論他們使用多少數據，無論他們的個性化引擎多麼複雜，品牌僅使用產品輪播只會看到有限的提升。

大多數輪播包含多達 10 種不同的產品，其中一種產品成為客戶在該時間點想要購買的產品的可能性相對較低——即使是通過算法策劃的。 這當然值得做，但如果這是唯一完成的個性化，我們就說它不會改變世界。

產品個性化的進一步發展是個性化搜索結果（包括目錄瀏覽）。 這意味著產品列表和搜索結果頁面是個性化的，確保客戶具有親和力的產品（由個性化算法確定）在頁面中向上推送，或者在確定訂單時使用不同的規則集這些頁面上顯示的產品。

這種技術沒有產品輪播那麼具體，因為它有效地為某些類型的產品添加了權重，以確保它們被進一步推向頁面頂部。

但是，與引入產品輪播相比，使用這種技術的零售商可能會看到更大的提升，因為客戶會更頻繁地看到與他們有更密切關係的產品。

通過產品內容管理掌握全渠道

通過強大的產品內容管理控制客戶體驗，使您能夠跨所有渠道提供引人入勝且一致的產品信息。

## 電子商務個性化：看到正確的內容

內容是品牌個性化的另一個領域，大量零售商正在使用豐富的內容來使他們比競爭對手更具優勢。

電子商務不僅僅是一個產品目錄，它是一種體驗，而豐富的內容通常是這種體驗的重要組成部分。

例如，一個品牌在他們的主頁上有一個大的英雄橫幅是很常見的； 通常指向特定的類別或產品範圍。

許多品牌現在通過創建橫幅的多個副本並根據收集到的有關該客戶的數據向每個客戶顯示最相關的橫幅來個性化這一點。

向客戶展示與他們最相關的內容而不是僅僅向所有人展示相同的內容是完全有意義的。

事實證明，這種技術可以提高轉化率等 KPI，幾乎總是值得做的，但就其本身而言，不會產生巨大的影響。

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## 超越個性化產品推薦：全面體驗體驗

雖然許多品牌專注於個性化產品推薦和內容，但很少有品牌專注於個性化整體體驗。

與網站交互是一種具有許多不同方面的體驗。 除了產品和內容，用戶還與：

- 導航
- 搜索
- 過濾器
- 一輛推車
- 結帳和許多其他區域

在大多數電子商務網站上，這些方面對於每個客戶來說都是完全相同的。 雖然客戶看到的產品和內容可能是個性化的，但體驗的所有其他部分往往是相同的——這就是整體體驗個性化的用武之地，可以帶來豐厚的回報。

讓我們考慮一個非常簡單的場景，其中一家多品類零售商銷售服裝和家居用品。 雖然他們會有從多個類別購買的客戶，但他們也會有其他主要從單一類別購買的客戶。

大多數品牌會根據許多因素決定在主導航中首先顯示哪個類別——通常關注哪個產品類別產生的總收入最多——但這對於訪問該網站的每個人來說通常都是相同的。 但是，如果品牌知道我主要從服裝類別購買，那麼有一個強有力的論據可以在導航中首先向我顯示該類別。 僅此一項不會對 KPI 產生顯著影響，但結合體驗的其他變化，它可以開始產生重大影響。

整體個性化的一個更複雜的示例可能是根據用戶的行為更改分面導航（位於產品列表和搜索結果頁面上的過濾選項）的順序。

也許特定訪問者使用價格滑塊的頻率要高於按顏色過濾的頻率。 如果是這樣，零售商應考慮將價格滑塊推向多面導航的頂部。 許多品牌將有大量可供客戶過濾的方面，但總是以相同的順序向每位客戶顯示相同的方面。 為什麼不在頂部顯示每個人最常用的方面？

您可以對排序選項執行相同的操作，甚至根據每個人之前與網站的交互方式，在產品列表頁面的每一行中自動顯示一定數量的產品。

送貨偏好如何？ 如果用戶最常選擇點擊並提貨，請先顯示該選項，然後再顯示其他交付方式。

付款方式也是如此。 如果他們總是使用 PayPal，請將其作為首選。 當您開始考慮它時，電子商務個性化體驗的許多不同部分可以進行更改以完美匹配個人。

這種體驗個性化水平是超越內容個性化和個性化產品推薦的一步。 它根據用戶的感知偏好調整網站的整體體驗； 使他們旅程的各個方面都個性化，以提供完全適合他們想要與品牌互動的方式的體驗。

與產品推薦和內容個性化一樣，單獨個性化體驗不會突然顯著提高您的轉化率，但如果一起完成，品牌應該會看到顯著的收益。
通過客戶數據管理減少購物車放棄

信不信由你，購物車??遺棄是可靠的客戶數據管理方法可以解決的另一件事。 放棄購物車是在線零售商面臨的主要挑戰。 作為購物者，我們都時不時地為此感到內疚。 我們在線瀏覽，將商品添加到我們的購物車，出於某種原因……

## 如何提供全面的電子商務個性化

品牌可以用來提供整體、個性化電子商務體驗的一些最佳工具最初是作為 A/B 測試工具，但已經發展成為體驗個性化平台。 Dynamic Yield、Monetate 和 Optimizely 等工具的工作原理是在 HTML 被用戶瀏覽器加載之前攔截它，根據某些規則對其進行操作，然後向用戶展示改變後的體驗。

這項技術允許這些工具改變網站的幾乎任何方面，從產品、內容、導航到幾乎任何部分的體驗。 一個品牌可以同時測試多種不同的體驗，並衡量哪種體驗效果最好。

在最初開發時，這些工具對個人用戶知之甚少，並且會根據品牌配置的百分比隨機選擇向哪些用戶展示哪些體驗。

然而，隨著時間的推移，它們已經演變成個性化平台，收集每個用戶行為的數據； 他們查看了哪些產品和類別、他們消費了哪些內容、他們搜索了什麼、他們購買了什麼以及用戶行為的許多其他方面。 然後，他們使用人工智能和機器學習來計算用戶對某個類別、產品或品牌可能想要考慮的任何其他方面的親和力。 然後，系統將根據這種行為和親和力對客戶進行動態細分，然後品牌就能夠定義哪個細分市場將看到哪種體驗。

甚至可以將其與來自其他接觸點的數據相結合，例如產品退貨、社交互動，甚至從實體店購買。

所有這些數據可用於提供客戶的 360 度視圖，並可進一步用於提供個性化體驗，例如確保在線和電子郵件產品推薦考慮到店內操作。

使用這項技術將使品牌能夠為每個客戶提供完全個性化的在線體驗，將正確的產品內容和整體體驗呈現在每個人面前——並對 KPI 產生最大的積極影響。

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