Ce am învățat de la specialiștii în comerțul electronic de modă despre informații despre consumatori, design de produs și strategie de marketing

În ultima noastră rundă de interviuri UX (decembrie 2021) cu clienții noștri mai cunoscători de date (în domeniul comerțului electronic de modă) a continuat să apară un lucru: informații detaliate despre consumatori din datele clienților primari devin din ce în ce mai valoroase pentru designul de noi produse. și strategie de marketing durabilă. Așa că, pentru a înțelege mai bine clienții noștri, a trebuit să dezlegăm acest fir comun. Pentru început, de ce acum? Și cum contribuie platforma noastră? Dacă faceți parte dintr-o echipă de marketing în comerțul electronic cu amănuntul și deja credeți că acest lucru vă sună familiar, citiți mai departe, nu sunteți singuri.

Datele de la prima parte contează mai mult acum. De ce?

Cercetarea de piață și analiza concurenților contează în continuare, dar datele unice de la clienții reali vor conta mai mult în viitor din două motive:

1. Publicitatea prin intermediul datelor terților este făcută

Viitorul mult prezis fără prăjituri a sosit. Datele de la terți și chiar datele de la a doua parte și-au pierdut din valoare, iar echipele de marketing de comerț electronic lucrează mai mult pentru a valorifica traficul pe care îl au deja pentru o rentabilitate mai bună a cheltuielilor publicitare prin vânzare încrucișată mai mult prin recomandări personalizate.

2. Sunt așteptate experiențe personalizate

Tinerii nativi digitali nu au cunoscut altceva decât cumpărături personalizate online. Amazon și Netflix folosesc învățarea automată pentru a-și da seama ce le place cumpărătorilor individuali, iar acum cumpărăturile sociale prezintă articole plăcut familiare folosite de colegii lor într-un flux constant de conținut generat de utilizatori.

Acest titlu din 2020 pe această temă rezumă situația și atitudinea Gen-Z:

Informații despre consumatori și design de produs

Imaginați-vă o echipă de dezvoltare a produsului în primele zile ale unui nou produs: generarea ideii și etapa de proiectare. Scopul final este, desigur, să identificați un anumit produs care își atinge amprenta unui anumit public. Dar când vine vorba de proiectarea efectivă a produsului, de unde vin ideile?

Design centrat pe utilizator în industria modei

Clienții noștri din industria modei ne-au indicat un termen binecunoscut din lumea designului: UCD (design centrat pe utilizator).

Metoda UCD:

„Solicită implicarea utilizatorilor pe tot parcursul procesului de proiectare printr-o varietate de tehnici de cercetare și proiectare, astfel încât să se creeze produse foarte utilizabile și accesibile.” Sursa: International Design Foundation

Pare un plan bun!

O altă informație din interviurile noastre despre definirea cerințelor utilizatorilor a ieșit în evidență:

Modul în care un produs este vizualizat, evaluat și comparat cu alte produse pe baza caracteristicilor, prețului, sezonului etc., toți factorii în designul modei.

Aceste informații se adaugă procesului de dezvoltare a produsului, oferind designerilor de produs, managerului de produs și, într-adevăr, tuturor celor din echipa de produs, multe de luat în considerare atunci când își dau seama „contextul de utilizare”.

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

De ce au nevoie clienții noștri pentru design de produs

Ceea ce echipele noastre de comerț electronic cu cele mai mari cunoștințe de date tânjesc cel mai mult sunt informațiile consumatorilor despre cumpărători care deja revin des pentru a-și căuta drumul de-a lungul călătoriei clienților mărcii.

Aceștia sunt clienții VIP, 20 la sută din vechea regulă 80/20 în vânzări, care ne spune că cea mai mare parte a profitului tău provine de la VIP-urile care îți iubesc marca și experiența online pe care o oferă. După cum se dovedește, ceea ce echipele de comerț electronic doresc cu adevărat să știe este ceea ce le place clienților lor VIP individuali în timp ce navighează, în timp real, astfel încât design-urile și ofertele lor să poată fi de vârf.

Analiza preferințelor în timp real

Având în vedere nevoile clienților noștri, echipa noastră de Data Science a modificat funcția Preference Analytics, astfel încât etichetele de produs preferate pentru fiecare cumpărător să fie ponderate cu un procent care arată probabilitatea ca un cumpărător să facă clic pe un articol cu ​​un atribut descris de acea etichetă.

Creează profiluri de cumpărători anonime, conforme cu GDPR, din date primare, pentru a afla ce atribute de produs le place cumpărătorilor în imaginile pe care le navighează.

Ar putea fi designul lungimii, culoarea, modelul, materialul sau orice alt atribut personalizat de care au nevoie pentru a analiza preferințele atributelor în timp real din datele lor primare.

În industria modei în continuă schimbare, aceste tipuri de informații detaliate despre consumatori la nivel de atribut le oferă designerilor o direcție bazată pe datele clienților și îi asigură că dezvoltă produsele potrivite, tot timpul.

Informații despre consumatori și strategie de marketing

Fostul CDO al L'Oreal, Lubomira Rochet, a condus multe campanii de marketing pe parcursul timpului petrecut în companie și a subliniat importanța orientării către client și a construirii unor relații 1-la-1.

Informațiile unice ale consumatorilor sunt cheia. Ele sunt esențiale pentru dezvoltarea unei strategii de marketing care să ajungă pe rând la cumpărători.

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

Într-un interviu din 2018 pentru Commonwealth, Rochet a explicat:

„Tehnologia digitală a schimbat modul de comercializare. Un obiectiv important este abilitatea de a construi relații bogate și personalizate cu consumatorii și de a crea conținut care să implice consumatorii și să-i facă fericiți să-l distribuie.” Sursa: Commonwealth

Dar ce este atât de captivant la conținutul personalizat?

Informații despre consumatori și surprize încântătoare

Dacă sunt făcute bine, informațiile despre consumatori pot informa recomandări personalizate care sunt extrem de memorabile. Un exemplu în acest sens este decizia de cumpărare încântător de neplanificată , așa cum este descrisă de bloggerul de marketing Hubspot, Amanda Zantal-Wiener:

„Cei care mă cunosc sunt conștienți de obsesia mea limită pentru hip hop, care este și motivația pentru o mare parte din comportamentul meu de cumpărături online. În mod clar, Amazon a observat... scopul celei mai recente vizite mele la Amazon a fost să verific funcțiile sale de personalizare pentru acest articol. Dar apoi, am descoperit că Rapper's Delight: The Hip Hop Cookbook era în cărțile recomandate de mine. Am cumpărat ceva de care nu am nevoie? Sigur. Dar am rămas și încântat de faptul că mi-a fost adus în atenție cu foarte puțin efort... partea cea mai bună, pentru utilizator, este descoperirea rezultată a lucrurilor noi care ne plac - fie că este o carte, un instrument, sau un articol.” Sursa: Hubspot, Aceste 9 mărci duc marketingul personalizat la un nou nivel

via:Amazon

Personalizarea unei experiențe de cumpărături cu informații despre consumatori și încântarea cumpărătorilor cu recomandări familiare este o strategie de marketing dovedită pe care Amazon a folosit-o de ani de zile pentru a-i face pe cumpărători să revină pentru mai multe. Și, așa cum exemplifica cartea de bucate Hip Hop de mai sus, împărtășind bucuria cu ceilalți.

Trecerea de la strategie de marketing la tactică

Urmărirea datelor despre tranzacții și despre produsele vândute este încă parte din joc, iar Platforma oferă o mulțime de valori utile dintr-o privire.

Dar contribuția cu adevărat valoroasă pe care o oferă Platforma - lucrul care alimentează strategia de marketing centrată pe client - este Preference Analytics. Iar instrumentul care generează mai multe vânzări încrucișate și creșterea vânzărilor este recomandatorul personalizat.

Recomandări personalizate

În afara piețelor, site-urile web de marcă mare folosesc aceeași strategie de marketing, dar adesea își creează propriile sisteme de recomandare interne, angajând armate mici de ingineri backend specializați în știința datelor și învățarea automată.

Cu toate acestea, în ultimul timp, unele mărci au adoptat abordarea SaaS fără cod și au externalizat munca de backend către sisteme automate care pot fi adăugate cu ușurință ca pluginuri pe site-urile lor existente. O echipă de marketing fără experiență de codificare poate folosi aceste instrumente de marketing pentru a obține o înțelegere mai profundă a informațiilor despre consumatori de la vizitatorii site-ului lor.

Site-ul web cu mai multe mărci de modă coreeană, Codibook

Codibook compila automat informațiile despre consumatori cu abonamentul lor la Platforma de experiență de personalizare Rosetta AI.

Pluginul de recomandare a caruselului în pagină vinde încrucișat articole care se potrivesc cu atribute vizualizate anterior în timp ce cumpărătorul răsfoiește imaginile produselor. Acest instrument a crescut valoarea medie a comenzii pentru Codibook cu 38%.

Site-ul web Shu Uemura din Taiwan

Shu Uemura și-a pus, de asemenea, strategia de marketing să lucreze cu Recomandări de produse personalizate. Ei au personalizat aspectul recomandatorului pentru a se potrivi cu aspectul Shu Uemura, l-au optimizat pentru dispozitivele mobile pe paginile lor Adaugă în coș. Veniturile au crescut cu 149% în 2021.

Ei au folosit, de asemenea, pluginul Hesitant Customer Promotions pentru a angaja cumpărătorii la momentul potrivit (înainte de a intenționa să iasă) cu ferestre pop-up cu reduceri care sunt personalizate în funcție de preferințele lor individuale.

Și pentru a păstra clienții care scapă fără să facă o achiziție, își extrag informațiile despre consumatori din propriile lor date primare și apoi trimit mesaje personalizate prin e-mail sau SMS folosind pluginul de marketing omnicanal personalizat.

Pentru defalcarea completă a rezultatelor incursiunii lui Shu Uemura în personalizare, consultați studiul de caz.

Gânduri finale

Deci, potrivit clienților noștri, informațiile despre consumatori sunt esențiale pentru succesul comerțului electronic în zilele noastre pentru dezvoltarea de produse și strategia de marketing.

• Datele primare sunt cheia pentru maximizarea rentabilității cheltuielilor publicitare, iar personalizarea a devenit obișnuită online, iar cumpărătorii se așteaptă să o vadă.
• Acest lucru este valabil mai ales pentru nativul digital Generația Z și pentru Millennials, care sunt dispuși și capabili să plătească mai mult pentru experiențele online care ajung la ei ca indivizi.
• Echipele de comerț electronic bazate mai mult pe date urmăresc cu nerăbdare valorile tranzacționale, dar valoarea reală se află în informațiile consumatorilor asupra atributelor produselor din datele primare.

Pentru echipele de comerț electronic de modă care doresc să-și completeze cercetarea de piață cu informații în timp real despre consumatori – și instrumentele de conversie pentru a pune în aplicare o strategie de marketing centrată pe client – ​​momentul este acum.

Despre Rosetta AI

Platforma de experiență de personalizare Rosetta AI descoperă preferințele cumpărătorilor din datele dvs. primare și oferă recomandări de produse 1-la-1, promoții ezitante pentru clienți și marketing omnicanal.

Algoritmii noștri de inteligență artificială sunt creați special pentru comercianții de comerț electronic cu îmbrăcăminte, frumusețe și accesorii și îi servim cu pasiune pentru că succesul lor este succesul nostru.

În medie, clienții noștri își dublează valoarea comenzii și își triplează rata de conversie, deoarece cumpărătorii lor sunt mai sincer implicați de experiențele oferite de platforma noastră.

Rosetta.ai a fost prezentat în Top 25 de startup-uri ML din Forbes și în Top 10 companii din Analytics Insights.