Как улучшить персонализацию электронной коммерции
Posted: Wed Feb 19, 2025 10:22 am
Если вы все еще рассылаете массовые письма, вы направляете своих клиентов в объятия другого бренда. Более сорока процентов потребителей ценят персонализацию электронной коммерции. Сорок четыре процента из них рассмотрели бы возможность смены бренда, если бы другая компания лучше справилась с персонализацией.
Почему же тогда так много маркетологов все еще отправляют им нерелевантные сообщения? Разве не должны все уже персонализировать свои кампании eCommerce email-маркетинга ?
персонализация электронной коммерции
Благодаря развитию технологий программное обеспечение для персонализации теперь стало доступным для большинства брендов.
Что такое персонализация электронной коммерции?
В книге «Развитие персонализации электронной коммерции: структура процесса и пример » д-р Мауриц Каптейн и д-р Петри Парвинен определяют персонализацию электронной коммерции как «действие по целенаправленному выбору контента в виде веб-страницы или другого цифрового контента для отдельных клиентов на основе свойств клиента с целью улучшения бизнес-результатов для платформы электронной коммерции».
Другими словами, персонализация электронной коммерции означает показ разного контента каждому клиенту на основе его личной информации.
Ключевые моменты включают в себя:
Это помогает магазину достигать лучших результатов, обеспечивая каждому покупателю лучший опыт покупок.
Контент может быть любым: от рекомендаций по продуктам до персонализированной рекламы.
Цель — сделать процесс покупок более персонализированным и увеличить продажи интернет-магазина.
Персонализация может предоставить ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя маркетологам принимать решения на основе данных для оптимизации своих маркетинговых стратегий. В целом, персонализация электронной коммерции может быть ценным инструментом для маркетологов, желающих улучшить свои результаты и создать лучший клиентский опыт.
Примеры персонализированного маркетинга в электронной коммерции
Для персонализации электронной коммерции используется несколько методов и технологий, в том числе:
Рекомендательные системы. Они используют алгоритмы для предложения клиентам продуктов на основе их предыдущих покупок и истории просмотров.
Поведенческий таргетинг. Это подразумевает отслеживание поведения клиентов на веб-сайте и использование этой информации для показа им персонализированного контента и рекламы.
Персонализированный поиск. Это подразумевает показ клиентам результатов поиска на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированные рекомендации по продуктам. Это подразумевает показ клиентам рекомендаций по продуктам на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированное ценообразование. Это подразумевает предложение клиентам персонализированных цен на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированный email-маркетинг. Это подразумевает отправку клиентам персонализированных писем на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированные push-уведомления. Это подразумевает отправку клиентам персонализированных push-уведомлений на основе их личных предпочтений и истории.
Это всего лишь несколько примеров из множества методов и технологий, которые существуют для Список мобильных номеров Иордании персонализации электронной коммерции. Цель каждого из этих методов — создать более персонализированный опыт покупок для клиентов, что приведет к повышению вовлеченности, лояльности и продаж.
Почему следует сделать персонализацию электронной коммерции приоритетом?
Более 90 процентов потребителей продолжают получать неперсонализированный маркетинговый контент. Почему?
Это не потому, что персонализация не стоит усилий. Двадцать шесть процентов маркетологов сообщили, что видят возврат инвестиций в размере от трех до пяти долларов на каждый доллар, потраченный на персонализированные кампании, — девять процентов увидели возврат более двадцати долларов.
статистика персонализации
И дело не в том, что маркетологи не понимают важности персонализированной маркетинговой коммуникации: сорок три процента заявили, что это первое, что им нужно сделать для повышения эффективности своих кампаний email-маркетинга.
Нет, причина неудач в персонализации — нехватка данных. Маркетологи знают, что персонализация имеет решающее значение для успеха электронной коммерции, но у тридцати девяти процентов нет необходимых для этого данных.
Ты?
персонализация электронной коммерции
Почему так сложно собирать данные о покупателях?
Как может быть, что почти сорок процентов маркетологов испытывают нехватку данных? Разве это не век Больших Данных?
Это так, но Большие данные не предлагают никакой помощи маркетологам, которые стремятся улучшить свои усилия по персонализации электронной коммерции. Они могут раскрыть закономерности и тенденции. Но большие наборы данных Больших данных анонимны и, следовательно, менее полезны для персонализации, если вы не можете позволить себе технологию, необходимую для действий на основе их идей посредством машинного обучения и автоматизации.
А как насчет всех их данных о клиентах? Разве у каждого интернет-магазина нет кладезя данных в их CRM?
Да, данные о клиентах есть, но по состоянию на третий квартал 2020 года средний коэффициент конверсии для магазинов электронной коммерции снизился до 2,06% (снижение почти на 10% по сравнению с предыдущим кварталом). Конечно, это не единственный способ сбора данных.
Но, хотя магазины могут создать свой список адресов электронной почты с помощью хорошей тактики приобретения адресов электронной почты , маловероятно, что они будут передавать много информации, когда они не совершают покупку. Средняя веб-форма содержит пять полей , и, в общем, чем меньше полей включено, тем выше коэффициент конверсии.
статистика персонализации
Как собрать необходимые данные, если посетители не совершают конверсии?
Однако существует более простой подход к генерации лидов B2C для электронной коммерции и других отраслей. Он называется идентификацией посетителей веб-сайта , и название говорит само за себя.
Технология идентификации посетителей веб-сайта основана на коротком скрипте, размещенном на веб-сайте, для сопоставления до сорока процентов посетителей сайта с их именем, почтовым адресом, адресом электронной почты и другими данными. Это программное обеспечение способствует лучшей персонализации, предоставляя бесценные данные, такие как:
Автомобильные данные. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с определенными марками или моделями автомобилей, а также для предложения им персонализированных рекомендаций по продуктам или акций для продуктов, связанных с их конкретными транспортными средствами.
Диапазон доходов домохозяйств. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их бюджета и финансового положения. Например, клиент с высоким доходом домохозяйства может быть более заинтересован в предметах роскоши, в то время как клиент с более низким доходом домохозяйства может быть более чувствителен к цене.
Возрастной диапазон. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью возрастных акций и рекомендаций по продуктам. Например, пожилой клиент может быть больше заинтересован в продуктах для планирования выхода на пенсию, в то время как молодой клиент может быть больше заинтересован в технических гаджетах.
Уровень образования. Эти данные можно использовать для предоставления клиентам образовательных материалов, рекомендаций по продуктам и рекламных акций, соответствующих их интересам и уровню знаний.
Пол. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью гендерно-специфических акций и рекомендаций по продуктам. Например, клиент-мужчина может быть больше заинтересован в продуктах, связанных со спортом или фитнесом, в то время как клиент-женщина может быть больше заинтересована в продуктах, связанных с модой и красотой.
Статус домовладельца. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на товары для дома, такие как товары для обустройства дома, мебель и бытовая техника.
Диапазон длительности проживания. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов, которые прожили в своем текущем местоположении определенное время. Например, клиент, который недавно переехал в новый район, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с обустройством в новом доме.
Диапазон чистого капитала. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их финансового положения. Например, клиент с высоким чистым капиталом может быть больше заинтересован в инвестиционных продуктах, в то время как клиент с более низким чистым капиталом может быть более чувствителен к цене.
Семейное положение. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их семейного положения. Например, клиент, который состоит в браке, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с семьей, в то время как клиент, который не состоит в браке, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с его личными интересами.
Наличие детей. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с предложениями и акциями на продукты, связанные с воспитанием детей и семейной жизнью.
Используя эти данные для создания персонализированных маркетинговых кампаний, маркетологи электронной коммерции могут повысить релевантность и эффективность своих маркетинговых усилий и увеличить вероятность получения положительных результатов.
После сбора данных они переходят в собственность маркетолога. Посетитель может получать персонализированные электронные письма и прямую почтовую рассылку вместо неперсонализированных сообщений, к которым он привык.
персонализация электронной коммерции
Работает ли идентификация посетителей сайта?
Последние исследования ясно показывают, что персонализация электронной коммерции эффективна, но эта технология, которая облегчает этот процесс, является новой. Лучший способ определить, будет ли она работать для вашей компании, — попробовать ее.
Почему же тогда так много маркетологов все еще отправляют им нерелевантные сообщения? Разве не должны все уже персонализировать свои кампании eCommerce email-маркетинга ?
персонализация электронной коммерции
Благодаря развитию технологий программное обеспечение для персонализации теперь стало доступным для большинства брендов.
Что такое персонализация электронной коммерции?
В книге «Развитие персонализации электронной коммерции: структура процесса и пример » д-р Мауриц Каптейн и д-р Петри Парвинен определяют персонализацию электронной коммерции как «действие по целенаправленному выбору контента в виде веб-страницы или другого цифрового контента для отдельных клиентов на основе свойств клиента с целью улучшения бизнес-результатов для платформы электронной коммерции».
Другими словами, персонализация электронной коммерции означает показ разного контента каждому клиенту на основе его личной информации.
Ключевые моменты включают в себя:
Это помогает магазину достигать лучших результатов, обеспечивая каждому покупателю лучший опыт покупок.
Контент может быть любым: от рекомендаций по продуктам до персонализированной рекламы.
Цель — сделать процесс покупок более персонализированным и увеличить продажи интернет-магазина.
Персонализация может предоставить ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя маркетологам принимать решения на основе данных для оптимизации своих маркетинговых стратегий. В целом, персонализация электронной коммерции может быть ценным инструментом для маркетологов, желающих улучшить свои результаты и создать лучший клиентский опыт.
Примеры персонализированного маркетинга в электронной коммерции
Для персонализации электронной коммерции используется несколько методов и технологий, в том числе:
Рекомендательные системы. Они используют алгоритмы для предложения клиентам продуктов на основе их предыдущих покупок и истории просмотров.
Поведенческий таргетинг. Это подразумевает отслеживание поведения клиентов на веб-сайте и использование этой информации для показа им персонализированного контента и рекламы.
Персонализированный поиск. Это подразумевает показ клиентам результатов поиска на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированные рекомендации по продуктам. Это подразумевает показ клиентам рекомендаций по продуктам на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированное ценообразование. Это подразумевает предложение клиентам персонализированных цен на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированный email-маркетинг. Это подразумевает отправку клиентам персонализированных писем на основе их личных предпочтений и истории.
Персонализированные push-уведомления. Это подразумевает отправку клиентам персонализированных push-уведомлений на основе их личных предпочтений и истории.
Это всего лишь несколько примеров из множества методов и технологий, которые существуют для Список мобильных номеров Иордании персонализации электронной коммерции. Цель каждого из этих методов — создать более персонализированный опыт покупок для клиентов, что приведет к повышению вовлеченности, лояльности и продаж.
Почему следует сделать персонализацию электронной коммерции приоритетом?
Более 90 процентов потребителей продолжают получать неперсонализированный маркетинговый контент. Почему?
Это не потому, что персонализация не стоит усилий. Двадцать шесть процентов маркетологов сообщили, что видят возврат инвестиций в размере от трех до пяти долларов на каждый доллар, потраченный на персонализированные кампании, — девять процентов увидели возврат более двадцати долларов.
статистика персонализации
И дело не в том, что маркетологи не понимают важности персонализированной маркетинговой коммуникации: сорок три процента заявили, что это первое, что им нужно сделать для повышения эффективности своих кампаний email-маркетинга.
Нет, причина неудач в персонализации — нехватка данных. Маркетологи знают, что персонализация имеет решающее значение для успеха электронной коммерции, но у тридцати девяти процентов нет необходимых для этого данных.
Ты?
персонализация электронной коммерции
Почему так сложно собирать данные о покупателях?
Как может быть, что почти сорок процентов маркетологов испытывают нехватку данных? Разве это не век Больших Данных?
Это так, но Большие данные не предлагают никакой помощи маркетологам, которые стремятся улучшить свои усилия по персонализации электронной коммерции. Они могут раскрыть закономерности и тенденции. Но большие наборы данных Больших данных анонимны и, следовательно, менее полезны для персонализации, если вы не можете позволить себе технологию, необходимую для действий на основе их идей посредством машинного обучения и автоматизации.
А как насчет всех их данных о клиентах? Разве у каждого интернет-магазина нет кладезя данных в их CRM?
Да, данные о клиентах есть, но по состоянию на третий квартал 2020 года средний коэффициент конверсии для магазинов электронной коммерции снизился до 2,06% (снижение почти на 10% по сравнению с предыдущим кварталом). Конечно, это не единственный способ сбора данных.
Но, хотя магазины могут создать свой список адресов электронной почты с помощью хорошей тактики приобретения адресов электронной почты , маловероятно, что они будут передавать много информации, когда они не совершают покупку. Средняя веб-форма содержит пять полей , и, в общем, чем меньше полей включено, тем выше коэффициент конверсии.
статистика персонализации
Как собрать необходимые данные, если посетители не совершают конверсии?
Однако существует более простой подход к генерации лидов B2C для электронной коммерции и других отраслей. Он называется идентификацией посетителей веб-сайта , и название говорит само за себя.
Технология идентификации посетителей веб-сайта основана на коротком скрипте, размещенном на веб-сайте, для сопоставления до сорока процентов посетителей сайта с их именем, почтовым адресом, адресом электронной почты и другими данными. Это программное обеспечение способствует лучшей персонализации, предоставляя бесценные данные, такие как:
Автомобильные данные. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с определенными марками или моделями автомобилей, а также для предложения им персонализированных рекомендаций по продуктам или акций для продуктов, связанных с их конкретными транспортными средствами.
Диапазон доходов домохозяйств. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их бюджета и финансового положения. Например, клиент с высоким доходом домохозяйства может быть более заинтересован в предметах роскоши, в то время как клиент с более низким доходом домохозяйства может быть более чувствителен к цене.
Возрастной диапазон. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью возрастных акций и рекомендаций по продуктам. Например, пожилой клиент может быть больше заинтересован в продуктах для планирования выхода на пенсию, в то время как молодой клиент может быть больше заинтересован в технических гаджетах.
Уровень образования. Эти данные можно использовать для предоставления клиентам образовательных материалов, рекомендаций по продуктам и рекламных акций, соответствующих их интересам и уровню знаний.
Пол. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью гендерно-специфических акций и рекомендаций по продуктам. Например, клиент-мужчина может быть больше заинтересован в продуктах, связанных со спортом или фитнесом, в то время как клиент-женщина может быть больше заинтересована в продуктах, связанных с модой и красотой.
Статус домовладельца. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на товары для дома, такие как товары для обустройства дома, мебель и бытовая техника.
Диапазон длительности проживания. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов, которые прожили в своем текущем местоположении определенное время. Например, клиент, который недавно переехал в новый район, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с обустройством в новом доме.
Диапазон чистого капитала. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их финансового положения. Например, клиент с высоким чистым капиталом может быть больше заинтересован в инвестиционных продуктах, в то время как клиент с более низким чистым капиталом может быть более чувствителен к цене.
Семейное положение. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с помощью предложений и акций на основе их семейного положения. Например, клиент, который состоит в браке, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с семьей, в то время как клиент, который не состоит в браке, может быть больше заинтересован в продуктах, связанных с его личными интересами.
Наличие детей. Эти данные можно использовать для таргетирования клиентов с предложениями и акциями на продукты, связанные с воспитанием детей и семейной жизнью.
Используя эти данные для создания персонализированных маркетинговых кампаний, маркетологи электронной коммерции могут повысить релевантность и эффективность своих маркетинговых усилий и увеличить вероятность получения положительных результатов.
После сбора данных они переходят в собственность маркетолога. Посетитель может получать персонализированные электронные письма и прямую почтовую рассылку вместо неперсонализированных сообщений, к которым он привык.
персонализация электронной коммерции
Работает ли идентификация посетителей сайта?
Последние исследования ясно показывают, что персонализация электронной коммерции эффективна, но эта технология, которая облегчает этот процесс, является новой. Лучший способ определить, будет ли она работать для вашей компании, — попробовать ее.