电子商务客户体验的个性化

tasnim783

我们能够将人性化因素引入电子商务，让顾客感觉就像在商店里遇到友好的销售人员一样舒适。继续阅读以了解如何在线做类似的事情并增加销售额。

如今，我们已经习惯了在网上或大型连锁店购物，以至于我们可能不记得以前是什么样子。

您在商店购买商品，真正的优点是卖家的友善和乐于助人，他不仅鼓励您完成购买，还鼓励您回来并与您的朋友积极地谈论它。这几个要素概括了商业的本质，因而也概括了营销的本质。显然，起根本作用的是人的因素。

近年来，商业坚定地走向数字化渠道，将人为因素 哥斯达黎加 TG 粉末 引入线上并不容易。然而，可以重新创建类似的东西，专注于个性化用户体验，即让潜在客户感到安心，为他提供真正为他设计的内容和产品，像前面提到的卖家一样向他推荐。如果不是将人的因素转移到冷冰冰、分析性强的数字世界，那么个性化又是什么呢？

高级分析和分割

为了实现这一目标，尽管由人类熟练驾驶，但技术还是进行了干预。目标是尽可能多地了解潜在客户，收集数据、系统化数据并用算法处理数据，甚至可以预测他的下一步行动。这或多或少与专业销售员面对新客户时所做的一样：他与客户沟通，试图了解客户的类型，然后推荐可能适合他的产品。分析和高级分割在数字世界中复制了同样的路径。

通过分析，可以收集用户的最大数据：年龄、性别、购买和浏览习惯，还有兴趣、品味、生活方式、价值观和需求。借助某些平台，可以整合来自不同渠道的线上、线下各种数据源，并在所有可用的接触点收集数据。这就像同一连锁店的不同商店的销售人员正在互相交谈并讨论最新的客户体验。事实上，情况就是这样的，所有数据最终都会进（一个收集用户数据的数据库），这对于营销人员来说是特别有价值的材料。

那么分割又如何呢？根据收集的数据，定义理想的客户模型、买家角色。用户被分为具有某些共同因素的宏观群体：相同的购买习惯、相同的工作等等。

另一种构建客户并为我们的业务绘制非常有用的数据的技术是RFM 矩阵。该缩写代表：

• 新奇
• 频率
• 货币
  

我们会根据与潜在客户的购买习惯相关的这三个因素来对其进行评估，包括自上次购买以来的天数、生日和消费金额。我们利用这些数据为用户提供一种“分数”，并了解哪些用户对我们的业务最有利。人们可能简单地认为最好的顾客就是花钱最多的顾客，但事实并非如此。根据该矩阵的标准，支出、频率和自上次购买以来的时间的组合可以揭示谁是最佳客户。