Что мы узнали от маркетологов модной электронной коммерции о потребительском опыте, дизайне продукта и маркетинговой стратегии

В нашем последнем раунде UX-интервью (декабрь 2021 г.) с нашими более разбирающимися в данных клиентами (в сфере электронной коммерции в сфере моды) постоянно всплывал один вопрос: подробные сведения о потребителях из первых данных о клиентах становятся все более и более ценными для дизайна новых продуктов. и устойчивая маркетинговая стратегия. Поэтому, чтобы лучше понять наших клиентов, нам пришлось распутать эту общую нить. Для начала, почему сейчас? И какой вклад вносит наша платформа? Если вы работаете в маркетинговой команде розничной электронной коммерции и уже думаете, что это звучит знакомо, читайте дальше, вы не одиноки.

Собственные данные сейчас важнее. Почему?

Исследования рынка и анализ конкурентов по-прежнему важны, но уникальные исходные данные от реальных клиентов будут иметь большее значение в будущем по двум причинам:

1. Реклама с использованием сторонних данных завершена

Давно предсказанное будущее без файлов cookie наступило. Сторонние данные и даже сторонние данные потеряли свою ценность, и маркетинговые команды электронной коммерции усерднее работают над тем, чтобы извлечь выгоду из трафика, который они уже имеют для повышения ROAS, за счет увеличения перекрестных продаж с помощью персонализированных рекомендаций.

2. Ожидается индивидуальный подход

Молодые люди, рожденные в цифровом мире, не знали ничего, кроме персонализированных онлайн-покупок. Amazon и Netflix используют машинное обучение, чтобы выяснить, что нравится отдельным покупателям, и теперь социальные покупки представляют приятно знакомые товары, используемые их сверстниками, в постоянном потоке пользовательского контента.

Этот заголовок 2020 года на эту тему резюмирует ситуацию и отношение поколения Z:

Понимание потребителей и дизайн продукта

Представьте себе команду разработчиков продукта на начальном этапе создания нового продукта: на этапе генерации идеи и проектирования. Конечная цель, конечно же, также состоит в том, чтобы определить конкретный продукт, который понравится определенной аудитории. Но когда дело доходит до разработки продукта, откуда берутся идеи?

Ориентированный на пользователя дизайн в индустрии моды

Наши клиенты в индустрии моды познакомили нас с хорошо известным термином из мира дизайна: UCD (дизайн, ориентированный на пользователя).

Метод УДК:

«Призывает вовлекать пользователей на протяжении всего процесса проектирования с помощью различных методов исследования и проектирования, чтобы создавать удобные и доступные продукты». Источник: Международный фонд дизайна.

Звучит как хороший план!

Еще один лакомый кусочек из наших интервью об определении пользовательских требований :

То, как продукт рассматривается, оценивается и сравнивается с другими продуктами на основе характеристик, цены, сезона и т. Д., Все факторы, влияющие на дизайн одежды.

Эти идеи дополняют процесс разработки продукта, давая дизайнерам продукта, менеджеру по продукту и всем членам команды продукта гораздо больше возможностей для размышлений, когда они выясняют «контекст использования».

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

Что нужно нашим клиентам для дизайна продукта

Наши команды электронной коммерции, которые больше всего разбираются в данных, больше всего жаждут получить информацию о покупателях, которые уже часто возвращаются, чтобы просмотреть свой путь клиента бренда.

Это VIP-клиенты, 20 процентов от старого правила продаж 80/20, которое говорит нам, что большая часть вашей прибыли поступает от ваших VIP-клиентов, которые любят ваш бренд и онлайн-опыт, который он предоставляет. Как оказалось, на самом деле команды электронной коммерции хотят знать, что нравится их отдельным VIP-клиентам, когда они просматривают сайт в режиме реального времени, чтобы их проекты и их предложения могли быть на переднем крае.

Аналитика предпочтений в реальном времени

Помня о потребностях наших клиентов, наша команда по науке о данных настроила функцию Preference Analytics таким образом, чтобы предпочтительные теги продуктов для каждого покупателя взвешивались с процентным соотношением, которое показывает вероятность того, что покупатель нажмет на товар с атрибутом, описанным этим тегом.

Он создает анонимные профили покупателей, соответствующие GDPR, на основе данных из первых рук, чтобы выяснить, какие атрибуты продуктов нравятся покупателям на изображениях, которые они просматривают.

Это может быть дизайн длины, цвет, узор, материал или любой другой настраиваемый атрибут, необходимый им для анализа предпочтений атрибутов в реальном времени на основе их собственных данных.

В постоянно меняющейся индустрии моды такие детальные сведения о потребителе на уровне атрибутов дают дизайнерам указания, основанные на данных о клиентах, и убеждают их в том, что они все время разрабатывают правильные продукты.

Понимание потребителей и маркетинговая стратегия

Бывший CDO L'Oreal Любомира Роше возглавляла множество маркетинговых кампаний во время работы в компании и подчеркивала важность клиентоориентированности и построения отношений один на один.

Ключевым моментом является уникальное понимание потребителей. Они необходимы для разработки маркетинговой стратегии, направленной на каждого покупателя.

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

В интервью Commonwealth в 2018 году Роше объяснил:

«Цифровые технологии изменили то, как мы работаем на рынке. Важная цель — иметь возможность строить богатые, персонализированные отношения с потребителями и создавать контент, который привлекает потребителей и делает их счастливыми, чтобы поделиться им». Источник: Содружество.

Но что такого интересного в персонализированном контенте?

Потребительские идеи и восхитительные сюрпризы

Если все сделано правильно, потребительские инсайты могут дать персонализированные рекомендации, которые будут чрезвычайно запоминающимися. Показательным примером является восхитительно незапланированное решение о покупке , описанное блогером Hubspot Marketing, Амандой Зантал-Винер:

«Те, кто меня знает, знают о моей пограничной одержимости хип-хопом, что также является мотивацией для многих моих покупок в Интернете. Очевидно, что Amazon обратил на это внимание… Целью моего последнего посещения Amazon было проверить его функции персонализации для этой статьи. Но потом я обнаружил, что «Восторг рэпера: кулинарная книга хип-хопа» была в моих рекомендуемых книгах. Я купил что-то, что мне не нужно? Конечно. Но я также был в восторге от того факта, что он был доведен до моего сведения с очень небольшими усилиями… лучшая часть в этом для пользователя — это обнаружение в результате новых вещей, которые нам нравятся — будь то книга, инструмент, или статью». Источник: Hubspot. Эти 9 брендов выводят персонализированный маркетинг на новый уровень.

через: Амазонка

Персонализация покупательского опыта с помощью информации о потребителе и восхищение покупателей знакомыми рекомендациями — это проверенная маркетинговая стратегия, которую Amazon использует в течение многих лет, чтобы покупатели возвращались снова и снова. И, как показано в поваренной книге хип-хопа выше, делиться радостью с другими.

Переход от маркетинговой стратегии к тактике

Отслеживание данных о транзакциях и о том, какие продукты продаются, по-прежнему является частью игры, и платформа предлагает множество удобных показателей с первого взгляда.

Но действительно ценный вклад Платформы — то, что подпитывает клиентоориентированную маркетинговую стратегию — это Preference Analytics. И инструмент, который стимулирует больше перекрестных продаж и увеличение продаж, — это персонализированный рекомендатель.

Персональные рекомендации

За пределами маркетплейсов крупные брендированные веб-сайты используют ту же маркетинговую стратегию, но часто создают свои собственные системы рекомендаций, нанимая небольшие армии бэкэнд-инженеров, специализирующихся на науке о данных и машинном обучении.

Однако в последнее время некоторые бренды используют подход SaaS без кода и передают бэкэнд-работу автоматизированным системам, которые можно легко добавить в виде плагинов на свои существующие веб-сайты. Маркетинговая команда, не имеющая опыта программирования, может использовать эти маркетинговые инструменты, чтобы получить более глубокое представление о потребителях от посетителей своего сайта.

Мультибрендовый веб-сайт корейской моды, Codibook

Codibook автоматически собирает информацию о потребителях с их подпиской на платформу Rosetta AI Personalization Experience Platform.

Плагин рекомендательной карусели на странице перекрестно продает товары, которые соответствуют атрибутам, ранее просмотренным, когда покупатель просматривает изображения продукта. Этот инструмент увеличил среднюю стоимость заказа для Codibook на 38%.

Веб-сайт Shu Uemura на Тайване

Shu Uemura также использовала свою маркетинговую стратегию для персонализированных рекомендаций по продуктам. Они настроили внешний вид рекомендателя, чтобы он соответствовал внешнему виду Shu Uemura, оптимизировав его для мобильных устройств на своих страницах «Добавить в корзину». Выручка увеличилась на 149% в 2021 году.

Они также использовали плагин Hesitant Customer Promotions, чтобы привлекать покупателей в нужное время (до того, как они собираются отказаться) с помощью всплывающих окон со скидками, персонализированных в соответствии с их индивидуальными предпочтениями.

А чтобы удержать клиентов, которые уходят, не совершив покупки, они извлекают информацию о потребителях из своих собственных данных из первых рук, а затем отправляют персонализированные сообщения по электронной почте или SMS с помощью плагина Personalized Omnichannel Marketing.

Полную информацию о результатах эксперимента Шу Уемура по персонализации см. в тематическом исследовании.

Последние мысли

Таким образом, по мнению наших клиентов, понимание потребителей играет центральную роль в успехе электронной коммерции в настоящее время для разработки продуктов и маркетинговой стратегии.

• Первичные данные являются ключом к максимизации рентабельности инвестиций в рекламу, а персонализация стала обычным явлением в Интернете, и покупатели ожидают ее увидеть.
• Это особенно верно в отношении цифрового поколения Z и миллениалов, которые готовы и могут платить больше за онлайн-опыт, доступный им лично.
• Команды электронной коммерции, в большей степени ориентированные на данные, охотно отслеживают транзакционные показатели, но реальная ценность заключается в понимании потребителями атрибутов продукта из сторонних данных.

Для команд электронной коммерции в сфере моды, которые хотят завершить свое исследование рынка с помощью информации о потребителях в режиме реального времени и инструментов конверсии, чтобы претворить в жизнь ориентированную на клиента маркетинговую стратегию, сейчас самое время.

О Розетте ИИ

Платформа персонализации Rosetta AI определяет предпочтения покупателей на основе ваших данных из первых рук и предоставляет индивидуальные рекомендации по продуктам, нерешительные рекламные акции для клиентов и многоканальный маркетинг.

Наши алгоритмы искусственного интеллекта написаны специально для продавцов одежды, косметики и аксессуаров, и мы страстно обслуживаем их, потому что их успех — это наш успех.

В среднем наши клиенты удваивают стоимость своего заказа и утраивают коэффициент конверсии, потому что их покупатели более искренне вовлечены в опыт, который предоставляет наша платформа.

Rosetta.ai входит в список 25 лучших стартапов машинного обучения Forbes и 10 лучших компаний Analytics Insights.