Cosa abbiamo imparato dai marketer di e-commerce di moda su informazioni sui consumatori, design del prodotto e strategia di marketing

Nella nostra ultima tornata di interviste UX (dicembre 2021) con i nostri clienti più esperti di dati (nel settore dell'e-commerce di moda) una cosa ha continuato a emergere: le informazioni dettagliate sui consumatori provenienti dai dati dei clienti proprietari stanno diventando sempre più preziose per la progettazione di nuovi prodotti e strategia di marketing sostenibile. Quindi per capire meglio i nostri clienti abbiamo dovuto svelare questo filo conduttore. Tanto per cominciare, perché adesso? E come contribuisce la nostra piattaforma? Se fai parte di un team di marketing nella vendita al dettaglio di e-commerce e stai già pensando che questo suoni familiare, continua a leggere, non sei solo.

I dati di prima parte contano di più ora. Come mai?

Le ricerche di mercato e l'analisi della concorrenza contano ancora, ma i dati proprietari esclusivi dei clienti effettivi contano di più in futuro per due motivi:

1. Viene eseguita la pubblicità tramite dati di terze parti

Il futuro senza biscotti a lungo previsto è arrivato. I dati di terze parti e persino i dati di terze parti hanno perso il loro valore e i team di marketing dell'e-commerce stanno lavorando di più per capitalizzare il traffico che già hanno per un ritorno sulla spesa pubblicitaria migliore vendendo di più tramite consigli personalizzati.

2. Sono previste esperienze personalizzate

I giovani nativi digitali non hanno conosciuto altro che lo shopping online personalizzato. Amazon e Netflix utilizzano l'apprendimento automatico per capire cosa piace ai singoli acquirenti e ora lo shopping social presenta articoli piacevolmente familiari utilizzati dai loro colleghi in un flusso costante di contenuti generati dagli utenti.

Questo titolo del 2020 sull'argomento riassume la situazione e l'atteggiamento della Gen-Z:

Informazioni sui consumatori e design del prodotto

Immagina un team di sviluppo prodotto nei primi giorni di un nuovo prodotto: la generazione dell'idea e la fase di progettazione. L'obiettivo finale, ovviamente, è anche identificare un prodotto specifico che colpisce nel segno con un pubblico specifico. Ma quando si tratta di progettare effettivamente il prodotto, da dove vengono le idee?

Design incentrato sull'utente nel settore della moda

I nostri clienti nel settore della moda ci hanno suggerito un termine ben noto nel mondo del design: UCD (design centrato sull'utente).

Il metodo UCD:

"Invita a coinvolgere gli utenti durante tutto il processo di progettazione attraverso una varietà di tecniche di ricerca e progettazione in modo da creare prodotti altamente fruibili e accessibili". Fonte: International Design Foundation

Sembra un buon piano!

È emersa un'altra curiosità dalle nostre interviste sulla definizione dei requisiti degli utenti :

Il modo in cui un prodotto viene visualizzato, valutato e confrontato con altri prodotti in base alle caratteristiche, al prezzo, alla stagione, ecc., tutti fattori legati al design della moda.

Queste informazioni si aggiungono al processo di sviluppo del prodotto, offrendo ai designer di prodotto, al product manager e in effetti a tutti i membri del team di prodotto molto di più da considerare mentre individuano il "contesto di utilizzo".

tramite: https://www.interaction-design.org/literature/topics/user-centered-design

Di cosa hanno bisogno i nostri clienti per la progettazione del prodotto

Ciò che i nostri team di e-commerce più esperti di dati bramano di più sono le informazioni sui consumatori sugli acquirenti che stanno già tornando spesso per esplorare il percorso del cliente del marchio.

Questi sono i clienti VIP, il 20 percento dalla vecchia regola 80/20 nelle vendite che ci dice che la maggior parte del tuo profitto proviene dai tuoi VIP che amano il tuo marchio e l'esperienza online che offre. A quanto pare, ciò che i team di e-commerce vogliono davvero sapere è ciò che piace ai loro singoli clienti VIP mentre navigano, in tempo reale, in modo che i loro progetti e le loro offerte possano essere all'avanguardia.

Analisi delle preferenze in tempo reale

Tenendo presente le esigenze dei nostri clienti, il nostro team di Data Science ha ottimizzato la funzione Analisi delle preferenze in modo che i tag dei prodotti preferiti per ciascun acquirente siano ponderati con una percentuale che mostri la probabilità che un acquirente faccia clic su un articolo con un attributo descritto da quel tag.

Crea profili di acquirenti anonimi e conformi al GDPR da dati proprietari per capire quali attributi del prodotto gli acquirenti piacciono nelle immagini che stanno navigando.

Potrebbe essere il design della lunghezza, il colore, il motivo, il materiale o qualsiasi altro attributo personalizzato di cui hanno bisogno per analizzare le preferenze degli attributi in tempo reale dai loro dati proprietari.

Nel settore della moda in continua evoluzione, questo tipo di informazioni dettagliate sui consumatori a livello di attributo fornisce ai designer indicazioni sulla base dei dati dei clienti e li rassicura sul fatto che stanno sviluppando i prodotti giusti, in ogni momento.

Informazioni sui consumatori e strategia di marketing

L'ex CDO di L'Oreal, Lubomira Rochet, ha guidato molte campagne di marketing durante il suo periodo con l'azienda e ha sottolineato l'importanza della centralità del cliente e della costruzione di relazioni 1-to-1.

Le informazioni uniche sui consumatori sono la chiave. Sono essenziali per sviluppare una strategia di marketing che raggiunga gli acquirenti uno alla volta.

tramite: https://twitter.com/LOrealGroupe/status/1118423858338500609

In un'intervista del 2018 con il Commonwealth, Rochet ha spiegato:

“La tecnologia digitale ha cambiato il modo di commercializzare. Un obiettivo importante è avere la capacità di costruire relazioni con i consumatori ricche e personalizzate e di creare contenuti che coinvolgano i consumatori e li rendano felici di condividerli”. Fonte: Commonwealth

Ma di cosa si tratta di contenuti personalizzati così coinvolgenti?

Approfondimenti sui consumatori e deliziose sorprese

Se fatto bene, le informazioni sui consumatori possono fornire consigli personalizzati estremamente memorabili. Un esempio calzante è la decisione di acquisto deliziosamente non pianificata , come descritto da Hubspot Marketing Blogger, Amanda Zantal-Wiener:

“Chi mi conosce è consapevole della mia ossessione borderline per l'hip hop, che è anche la motivazione di gran parte del mio comportamento di acquisto online. Chiaramente, Amazon se ne è accorto... lo scopo della mia visita più recente su Amazon era quello di verificare le sue caratteristiche di personalizzazione per questo articolo. Ma poi, ho scoperto che Rapper's Delight: The Hip Hop Cookbook era nei miei libri consigliati. Ho comprato qualcosa che non mi serve? Sicuro. Ma sono anche rimasto deliziato dal fatto che sia stato portato alla mia attenzione con pochissimo sforzo... la parte migliore, per l'utente, è la scoperta che ne risulta di cose nuove che ci piacciono, che si tratti di un libro, uno strumento, o un articolo”. Fonte: Hubspot, questi 9 marchi portano il marketing personalizzato a un nuovo livello

via: Amazon

Personalizzare un'esperienza di acquisto con approfondimenti sui consumatori e deliziare gli acquirenti con consigli familiari è una strategia di marketing comprovata che Amazon utilizza da anni per invogliare gli acquirenti a tornare di più. E come esemplifica il ricettario Hip Hop sopra, condividere il piacere con gli altri.

Passare dalla strategia di marketing alla tattica

Il monitoraggio dei dati sulle transazioni e sui prodotti in vendita fa ancora parte del gioco e la piattaforma offre molte metriche utili a colpo d'occhio.

Ma il contributo davvero prezioso fornito dalla piattaforma, l'elemento che alimenta la strategia di marketing incentrata sul cliente, è l'analisi delle preferenze. E lo strumento che guida più vendite incrociate e un aumento delle vendite è il suggerimento personalizzato.

Raccomandazioni personalizzate

Al di fuori dei mercati, i siti Web di grandi marchi utilizzano la stessa strategia di marketing ma spesso creano i propri sistemi di raccomandazione interni, impiegando piccoli eserciti di ingegneri di back-end specializzati in data science e machine learning.

Ultimamente, tuttavia, alcuni marchi hanno adottato l'approccio SaaS senza codice e esternalizzando il lavoro di back-end a sistemi automatizzati che possono essere facilmente aggiunti come plug-in ai loro siti Web esistenti. Un team di marketing senza esperienza di codifica può utilizzare questi strumenti di marketing per ottenere una comprensione più profonda delle informazioni sui consumatori dai visitatori del proprio sito.

Sito web multimarca di moda coreana, Codibook

Codibook compila automaticamente le informazioni sui consumatori con il loro abbonamento alla Rosetta AI Personalization Experience Platform.

Il plug-in di raccomandazione del carosello in-page effettua le vendite incrociate di articoli che corrispondono agli attributi visualizzati in precedenza mentre l'acquirente sfoglia le immagini dei prodotti. Questo strumento ha aumentato del 38% il valore medio degli ordini per Codibook.

Il sito web di Shu Uemura a Taiwan

Shu Uemura ha anche messo in pratica la sua strategia di marketing con i consigli sui prodotti personalizzati. Hanno personalizzato l'aspetto del suggeritore in modo che corrisponda all'aspetto di Shu Uemura e lo hanno ottimizzato per i dispositivi mobili nelle pagine Aggiungi al carrello. Le entrate sono aumentate del 149% nel 2021.

Hanno anche utilizzato il plug-in Hesitant Customer Promotions per coinvolgere gli acquirenti al momento giusto (prima che intendano rimbalzare) con popup di sconti personalizzati in base alle loro preferenze individuali.

E per fidelizzare i clienti che se la cavano senza effettuare un acquisto, estraggono le informazioni sui consumatori dai propri dati proprietari e quindi inviano messaggi personalizzati tramite e-mail o SMS utilizzando il plug-in di marketing multicanale personalizzato.

Per la ripartizione completa dei risultati dell'incursione di Shu Uemura nella personalizzazione, dai un'occhiata al case study.

Pensieri finali

Quindi, secondo i nostri clienti, le informazioni sui consumatori sono centrali per il successo dell'e-commerce al giorno d'oggi per lo sviluppo del prodotto e la strategia di marketing.

• I dati proprietari sono fondamentali per massimizzare il ritorno sulla spesa pubblicitaria e la personalizzazione è diventata comune online e gli acquirenti si aspettano di vederla.
• Ciò è particolarmente vero per i nativi digitali Generazione Z e i Millennial, che sono disposti e in grado di pagare di più per esperienze online che li raggiungono come individui.
• I team di e-commerce più basati sui dati tengono traccia delle metriche transazionali, ma il vero valore sta nelle informazioni sui consumatori sugli attributi dei prodotti dai dati proprietari.

Per i team di e-commerce di moda che cercano di completare la loro ricerca di mercato con approfondimenti sui consumatori in tempo reale e gli strumenti di conversione per mettere in atto una strategia di marketing incentrata sul cliente, il momento è giunto.

A proposito di Rosetta AI

La Rosetta AI Personalization Experience Platform rileva le preferenze degli acquirenti dai dati proprietari e fornisce consigli sui prodotti 1 a 1, promozioni per i clienti esitanti e marketing omnicanale.

I nostri algoritmi di intelligenza artificiale sono scritti appositamente per i commercianti di e-commerce di abbigliamento, bellezza e accessori e li serviamo con passione perché il loro successo è il nostro successo.

In media, i nostri clienti raddoppiano il valore dell'ordine e triplicano il tasso di conversione perché i loro acquirenti sono più genuinamente coinvolti dalle esperienze fornite dalla nostra piattaforma.

Rosetta.ai è stata inclusa nelle prime 25 startup di ML di Forbes e nelle prime 10 aziende di Analytics Insights.