„Semalt“ vadovas: kaip pritaikyti savo elektroninės komercijos verslo strategiją

Elektroninės komercijos pritaikymas yra vis labiau populiarėjantis elektroninės komercijos strategijos aspektas. Ja siekiama sukurti visiškai patikimą apsipirkimo internete patirtį planuojant veiksmus, kuriais švelniai pritraukiama pirkėjų į pirkinį.

Igoris Gamanenko, atsakingas už „ Semalt“ klientų sėkmę , dalijasi patirtimi, kaip pritaikyti savo elektroninės prekybos praktiką ir kuo geriau panaudoti savo verslą.

Įsivaizduokite, kad žinotumėte visus savo klientus su jų vardais, žinotumėte, kokie yra jų mėgstamiausi produktai, ir suprastumėte, į kokius pasiūlymus ir kalbas jie reagavo. O kas, jei žinočiau, kai jiems reikėjo nusipirkti produktą, kurį jie pirko praeityje? Jums tikrai bus sėkminga versle.

Nors neįmanoma žinoti visų šių dalykų apie kiekvieną savo klientą, tai yra pagrindinė el. Komercijos suasmeninimo idėja. Viskas apie tai, kaip suprasti savo klientų pirkimo elgsenos ypatumus ir pritaikyti savo pasiūlymus kiekvienam klientui.

Statistika rodo, kad yra daugybė puikių elektroninės komercijos suasmeninimo pranašumų. Dabar pernelyg sudėtingas klientas mano, kad personalizuotos internetinės parduotuvės turi įdomių produktų. Dauguma pirkėjų tikriausiai peržiūri svetainę, kurioje rekomenduojami atitinkami produktai, o maždaug 45% yra linkę užsisakyti produktų iš svetainės, kurioje suasmenintos rekomendacijos.

Galimi e-komercijos tinkinimo būdai

E-komercijos tinkinimas gali būti atliekamas įvairiais būdais. Čia pateikiami keli labiausiai paplitę būdai, kaip perduoti pirkėjams rekomendacijas:

1. Navigacijos personalizavimas

Tai reiškia, kad reikia peržiūrėti kliento naršymo elgseną ir pirkimo istoriją bei pritaikyti tai, kaip vartotojai naršo svetainėje. Pvz., Jei klientas dažnai rodo produkto kategoriją, bet faktiškai neperka tos kategorijos produkto, naršymo e-komercijos personalizavimas naudojamas produktų kategorijai išdėstyti strategiškai taip, kad kiekvieną kartą klientas apsilankytų svetainėje, produkto kategorija yra tai, ką matote pirmiausia.

2. Į ateitį orientuotos rekomendacijos

Rekomendacijos varikliai gali naudoti kitų vartotojų pirkimo elgseną numatyti produktus, kuriuos ateityje žmogus norėtų nusipirkti. Tada rekomendacijos pateikiamos potencialiems klientams per programas ir atliekant operacijas. Tokios rekomendacijos gali žymiai padidinti pardavimus.

3. Duomenų bazės segmentavimas

Tai apima jūsų el. Pašto sąrašo padalijimą ir skirtingų apeliacijų siuntimą skirtingoms el. Pašto pogrupių grupėms, remiantis jų istorija. Šis segmentas gali būti pagrįstas datomis, ankstesniais pirkimais ir vidutine užsakymo verte.

4. Trečiųjų šalių duomenų naudojimas

Galite gauti auditorijos duomenis iš tikslinių duomenų teikėjų. Šis metodas padeda skelbimus pateikti reikiamiems žmonėms tinkamu metu.

5. Temos ir turinio pritaikymas

El. Laiškų su pritaikytomis personalizuotomis linijomis atviroji norma yra didesnė. Nors ši koncepcija atrodo labai paprasta, ji gali magiškai paveikti pardavimus. Individualizuota personalizuota linija turi didelį potencialą supažindinti klientą su produktu ir pritraukti juos jį įsigyti. Turinys taip pat turi būti pritaikytas. Naudodami lankytojų pirkimo elgseną ir demografinius rodiklius galite tinkinti turinį, kad paskatintumėte juos imtis teigiamų veiksmų versle.

Kiti el. Prekybos tinkinimo tipai yra kainų siūlymas realiuoju laiku, kontekstiniai pranešimai ir dinaminė pakartotinė rinkodara. Tačiau norint pritaikyti el. Prekybą reikia tiksliai analizuoti klientų duomenis, kad būtų nustatyti naudingi rekomendacijų modeliai. Tai daro šį pratimą gana sudėtingą. Apskritai, el. Prekybos tinkinimas yra neabejotinai vienas iš galingiausių būdų padidinti savo konversijų rodiklius ir pardavimus.

Augant elektroninės komercijos pritaikymo populiarumui, kiekviena įmonė turi užtikrinti, kad informacija apie klientus būtų renkama tiksliai ir greitai. Svarbu atsiminti, kad tinkinimas turi trūkumų - tinkinant trūkumus atsiranda blogų rekomendacijų. Rengiant personalizavimo kodus, reikia visiškai išvengti klaidų.

mass gmail