通过个性化客户体验，我们能够将人为因素带入电子商务，让客户感到轻松自在，就像在商店里遇到了友善的店主一样。请继续阅读，了解如何在网上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零售连锁店购物，也许我们已经不记得以前是什么样子了。
您在商店购物，真正的好处是店员的友善和乐于助人，他们不仅鼓励您完成购买，而且还鼓励您回来以积极的方式与您的朋友谈论这件事。商业以及营销的本质就包含在这几个要素中。显然，起根本性作用的是人的因素。
近年来商业已果断地转向数字渠道 个性化电子商务
而实际上将人为因素带到网上并不容易。然而，可以重新创建类似的东西，专注于个性化用户体验，也就是说，让潜在客户感到轻松，为他提供真正为他设计的内容和产品，并像前面提到的店员那样为他提供建议。如果不是将人为因素转移到冰冷的分析数字世界，那么个性化又是什么？
高级分析和细分
为了实现这一目标，技术会介入，即使是由人类巧妙地引导。目的是尽可能多地了解潜在客户，收集数据，将其系统化并使用算法进行处理，甚至可以预测他的下一步行动。当专业推销员发现自己面对新客户时，或多或少会做这样的事情：他 上下 个性化电子商务 打量他，试图了解他是什么类型，提出可能适合他的产品。高级分析和细分在数字世界中提出了同样的路径。
通过分析， 我们收集尽可能多的有关用 哈萨克斯坦电话号码数据 户的数据：年龄、性别、购买和浏览习惯，以及兴趣、品味、生活方式、价值观和需求。借助一些平台，人们可以整合线上线下、不同渠道的各种数据源，。这就好像来自同一连锁店不同商店的销售人员正在互相交谈并与顾客讨论他们的最新体验。事实上，这正是所发生的情况，所有数据最终都会进入CRM，这是一个收集用户数据的数据库，对于参与营销的人员来说特别有价值的材料。
那么细分呢？根据收集的数据，概述了理想的客户模型，即买家角色。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。
另一种了解客户并提取对我们的业务非常有用的数据的技术是RFM 矩阵。缩写词代表：
新近度
频率
货币
根据这三个因素对潜在客户进行评估，这些因素与他们的购买习惯有关，特别是自上次购买以来经过的天数、周年纪念日和消费金额。我们使用这些数据给用户打分，并了解哪些对我们的业务最有利可图。我们可能会简单地认为最好的客户是花费最多的客户，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好的客户。
基于客户终身价值，我们可以进一步细分客户，创建新的集群并规划有针对性的、更有效的策略。想象一下前面提到的经验丰富的推销员，他向新手传授交易的基础知识，并解释如何从可能只是来浏览的顾客中识别出有能力消费的顾客。
卖家的经验如
这是纯粹的人性吗？事实并非如此，我们拥 如何通过博客赚钱——英国的工作案例 有机器学习和人工智能，通过收集数据能够建立某种历史记忆并“学会了解”潜在客户。
定制化在电子商务中的重要性
将潜在客户转变为真正客户的最重要因素是购买体验。一些知名品牌想到了改善实体店体验的具体策略，这并非巧合。想象一下当你踏入某些商店的门槛时，音乐和香水就将你包围（或锤击你），你听说过嗅觉营销吗？另一方面，这种对感官方面的关注是以客户为导向的营销的正常结果。顾客作为人的一生都在经历，因此营销也变得“体验化”。
那么为什么要投资个性化客户体验呢？
能够实施有效的交叉销售和追加销售策略
提高客户保留率
提高客户满意度
因此最终能够增加销售并优化投资。这不仅仅是理论，数据也证实了这一点。让我们用数字来说话：
投资于客户体验的公司利润提高了 60%
关心客户体验的品牌的费用是不关心客户体验的品牌的5.7 倍
84% 决定改善客户体验的公司表示收入有所增加
麦肯锡研究表明，个性化用户体验可以将投资回报率提高约 5/8 倍，将销售额提高 20%。
Dimension Data报告称，适当的客户个性化策略可将客户忠诚度提高 92%，收入提高 84%，并节省
79% 的成本
个性化 CTA转化率比传统 CTA 高 42% ，交易平均价值增长，转化率也随之增长
亚马逊是比其他公司更多地利用客户体验个性化策略的公司之一，并且似乎从中获利颇丰。如果您曾经在该网站上搜索过，您会注意到个性化的弹出窗口、根据您的搜索历史记录的购买建议以及随后包含临时优惠的电子邮件。从小事做起，采取预防措施，让用户感到被考虑和倾听。今天，这是一个成功的组合。
定制工具和功能
没有必要成为亚马逊，只需研究适 bj 线索 合我们业务的策略即可。我们有多种可用工具，您无需全部使用。风险在于对用户变得过于激进，我们会得到与预期相反的效果。
正如预期的那样，我们从数据的收集和分析开始，通过分析更好地了解我们的潜在客户。然后，通过细分，我们将受众分组，并概述将成为我们营销策略目标的典型客户类型。对于每个买家角色，我们都确定了需求、恐惧、价值观、需求和品味。
通过内容个性化，我们可以根据用户类型规划差异化的沟通。我们将根据其所属的细分市场在我们的网站上显示横幅、幻灯片和不同的通信内容。
产品推荐特别适合商业领域
包括通过追加销售和交叉销售策略向潜在客户展示最适合他的产品。亚马逊是这个领域的大师。专业的推销员永远不会向一对带着孩子的夫妇出价 500 美元，他也许会选择一辆旅行车。销售助理会根据顾客的身体状况和使用场合给出建议。
行为消息是通过横幅或弹出窗口向用户显示的通信，与用户在网站上执行的操作严格相关。某些动作会触发反应，在这种情况下是实时的。我们可以尝试说服那些犹豫不决的人，阻止他们离开网站。如果店内的顾客靠近儿童图书区，专业的销售员就会上前告知该类型图书正在进行促销，并实时观察顾客在店内的走动。
电子邮件和短信活动旨在通
过基于客户偏好和搜索历史记录的个性化优惠，在客户离开网站后尝试重新吸引客户。
推送通知是一个强大的工具，因为它们是我们可以为匿名用户（即那些没有留下联系方式的用户）规划的唯一通信类型。它们直接显示在用户设备的主页上，无需用户执行任何操作，即使应用程序当时未打开也是如此。
看来，通过算法，可以在数字世界中重现店内购买的感官体验。我们可以精心设计网站，使其更具吸引力，通过个性化消息跟踪客户，就像店员或推销员所做的那样。我们可以了解我们正在与什么类型的客户打交道，他们愿意花多少钱，他们的可用性如何。