Jakie są typowe przykłady personalizacji w e-commerce?
Marketing spersonalizowany, spersonalizowane wyniki wyszukiwania i email marketingiem są przykładami. Wykorzystują twoje poprzednie interakcje, aby dobierać informacje lub przedmioty, którymi prawdopodobnie będziesz zainteresowany. Na przykład może istnieć sekcja o nazwie „Polecane dla Ciebie”, która jest dopasowana do ciebie w zależności od tego, co ostatnio kupiłeś, lub możesz otrzymywać e-maile ze zniżkami na produkty, które wcześniej przeglądałeś.
Czym różni się personalizacja od dostosowywania w e-commerce?
Personalizację można opisać jako dostosowywanie przez witrynę sposobu prezentacji w oparciu o przewidywane potrzeby użytkownika. Kiedy aktywnie wybierasz interesujące Cię funkcje, jest to kustomizacja. Personalizacja zakłada, który produkt będzie Ci potrzebny na podstawie posiadanych danych, podczas gdy kustomizacja zapewnia konkretne aspekty, nad którymi masz kontrolę. Na przykład, witryna internetowa wyświetlająca podpowiedzi ofert produktów powiązanych z Twoimi zainteresowaniami to personalizacja, a wybór języka lub waluty, których chcesz używać do interakcji z witryną, to kustomizacja.
Jakie korzyści personalizacja przynosi firmom e-commerce?
Prezentowanie klientom odpowiednich produktów i ofert koreluje z aktywnością zakupową i potencjalnymi przyszłymi wizytami w sklepie. Wykorzystanie personalizacji przez firmy jest często powiązane z różnymi współczynnikami konwersji i doświadczeniami klientów.
Jakie dane są zazwyczaj wykorzystywane do personalizacji w e-commerce?
Personalizacja e-commerce zazwyczaj wykorzystuje historię zakupów klienta, aktywność przeglądania, lokalizację i dane demograficzne. Takie informacje pozwalają stronie internetowej dostosować doświadczenia w oparciu o indywidualne zainteresowania i potrzeby klienta. Na przykład, jeśli w przeszłości kupiłeś buty do biegania, mogą zostać Ci zasugerowane inne produkty związane z bieganiem.
Jakie są kluczowe technologie lub narzędzia używane do wdrożenia personalizacji w e-commerce?
Kluczowe narzędzia to:
- Systemy rekomendacji;
- Platformy AI/uczenia maszynowego.
Systemy te analizują dane i automatyzują proces dostarczania spersonalizowanych treści i interakcji. Wiele platform e-commerce ma wbudowane opcje personalizacji, podczas gdy inne współpracują z wyspecjalizowanymi narzędziami firm trzecich.
Jakie są niektóre z wyzwań związanych z wdrażaniem personalizacji w e-commerce?
Zapewnienie prywatność danych, utrzymanie poprawności danych i unikanie nadmiernej natarczywości to niektóre z wyzwań. Firmy muszą ostrożnie obchodzić się z danymi klientów, aby ich próby personalizacji nie były odbierane jako inwazyjne. Znalezienie tej równowagi, jednocześnie zdobywając zaufanie klientów, jest niezbędne do skutecznej personalizacji.
Jak firmy e-commerce mogą rozpocząć personalizację?
Ciekawym podejściem byłoby, gdyby firmy zaczęły od zrozumienia danych swoich klientów. Platformy zazwyczaj oferują podstawowe funkcje związane z personalizacją. Klienci, na przykład, docenią przypomnienia o rzeczach, które ostatnio oglądali. Rozpoczęcie od jednego lub dwóch aspektów personalizacji pozwoli na stopniową poprawę bez poczucia przytłoczenia.
Jaka jest przyszłość personalizacji w e-commerce?
W przyszłości przewidywany jest rozwój sztucznej inteligencji (AI), interfejsów wieloplatformowych i prywatności danych. Zwiększona automatyzacja w personalizacji może wpłynąć na łatwość dokonywania zakupów, przy ciągłej dbałości o prywatność użytkowników. Można spodziewać się ewolucji metod gromadzenia indywidualnych potrzeb klientów poprzez responsywną personalizację i modyfikacje.
Podsumowanie
W odróżnieniu od tradycyjnego dostosowywania do potrzeb klienta, personalizacja w e-commerce wykorzystuje dane do automatyzacji dopasowywania doświadczeń, wpływając na zaangażowanie użytkowników, a także sprzedaż, na głębszych poziomach. Zaczyna się od dostępnych danych, stosuje AI i stale boryka się z kwestiami prywatności i dokładności danych. Dzięki spersonalizowanym wdrożeniom, witryny e-commerce modyfikują sposób interakcji z klientami. W ten sposób może to wpłynąć na zmiany w metrykach wydajności.
