通過個性化改善電子商務用戶體驗

您是否知道，通過電子商務個性化，您實際上可以引導客戶購買特定產品？

這就是所謂的電子商務個性化。 通過將此選項添加到您的電子商務平台，您可以讓每個客戶都覺得您關注他們的需求。

如果您查看 Facebook，您的信息流中充滿了您可能感興趣的內容。 這就是 Facebook 的個性化算法在起作用。 您的 Feed 可能會顯示大量來自您選定的朋友組的帖子，或者它甚至可以充滿來自您積極關注的頁面或群組的帖子。

許多其他網站也做同樣的事情； 不僅僅是社交媒體。 新聞網站還提供個性化瀏覽功能，引導讀者選擇新聞文章，提供他們通常閱讀的主題。

這種向受眾提供內容和產品的方式可以使用戶在網站上停留的時間更長，並最終考慮與您進行交易。 無論是在他們一直在尋找的一條緊身褲上享受折扣，還是訂閱他們喜歡閱讀的評論社論，這種對首選內容的麵包屑幫助他們促成交易。

雖然選擇退出個性化（出於數據隱私問題）的網站訪問者確實存在，但電子商務開發中的這一功能仍然受到企業的青睞。 如果您的目標是快速輕鬆地進行轉換，那麼個性化是您可以信賴的解決方案。

電子商務個性化的好處

個性化您的用戶使用您的平台的體驗將帶來許多變化。 但是，這並不是說在此過程中會有很多好處。 這裡是其中的一些。

1.提高客戶滿意度和忠誠度。

通過個性化您的電子商務體驗，您會讓您的客戶感覺他們是貴賓。 他們不必瀏覽您的產品目錄，而是能夠在主頁上選擇一個項目。

這可以提高滿意度，因為您的平台使用起來太方便了。 它還可以幫助他們在您的平台上停留更長時間，因為向他們展示的產品保證與他們的興趣相關。

關於這一點，Adobe 最近發布的一項調查顯示，67% 的受訪者希望根據他們的消費習慣提供個性化服務。 這導致他們實際上購買了比他們最初打算的更多的東西。 您還可以通過向他們發送個性化的時事通訊和其他忠誠度計劃來繼續建立您的客戶忠誠度。

2.促進網站轉化。

因為您的平台支持個性化體驗，您的用戶將被帶到他們感興趣的頁面。 如果他們在 Google 上尋找裙子並跳轉到您的平台，您可以使用他們的購買和搜索歷史來引導他們找到漂亮的太陽裙。 這就是行動中的個性化。

您還可以在此過程中引導您的用戶使用相關產品。 如果我們從吊帶裙示例繼續，您的平台可以推薦突出裙子的配飾。 從同一家商店購買多種產品會非常方便，因此很多用戶會選擇這樣做。

事實上，一家倫敦零售商報告稱，在其個性化推薦向客戶宣傳其他產品後，加入購物車的比率增加了 8.6%。

3.通過有針對性的活動吸引更多潛在客戶。

通過個性化內容接觸老客戶很容易。 但是，您可以做些什麼來吸引新客戶呢？

答案是：利用社交媒體算法。 這些網站存儲電子郵件地址和電話號碼，以便為其用戶提供個性化體驗（存儲在我們稱為“cookie”的內容中）。 這也意味著如果您選擇投放廣告活動，某些用戶將被引導至您的產品。

在線廣告與傳統廣告不同。 這是一種量身定制的體驗，對每個用戶來說都是不同的。 最好的部分是什麼？ 機器學習算法將根據感興趣的用戶歷史向他們宣傳您的平台。 這比製作必須迎合所有人的廣告要有效得多。

電子商務個性化策略示例

您還必須知道如何最好地利用 AI 來發揮您的優勢。 畢竟，您訪問客戶的電話號碼和電子郵件地址是為了幫助您的平台。 不負責任地使用此類個人信息將導致不良後果。

以下是電子商務平台上客戶個性化的一些最佳示例：

1.亞馬遜的商品推薦

觀察任何知名電子商務平台，您會立即看到基於您的搜索歷史的產品。 亞馬遜也不例外。 它的推薦功能是基於幾個因素：過去的購買、瀏覽歷史等。亞馬遜甚至會選擇類似用戶最近購買的產品。

這是因為與其他電子商務網站一樣，亞馬遜將用戶置於所謂的“用戶配置文件”中。 這些配置文件用於確定哪些產品在某些配置文件上流行，並將它們廣告給該配置文件中的所有用戶。

亞馬遜的推薦功能也會波動，每次訪問都會推薦不同的商品。 它還可以推薦您以前購買過的不同版本的書籍，看看您是否仍然對新版本感興趣。

2.有針對性的電子郵件活動

機器學習可以讓您根據客戶的個人資料和行為發送產品推薦。 使用有針對性的電子郵件活動的品牌包括 Adidas、Sephora 和 Asics。 讓我們簡要介紹一下它們中的每一個。

阿迪達斯根據性別發送個性化電子郵件。 例如，他們的電子郵件活動向男性客戶突出顯示男鞋，向女性客戶突出顯示女鞋。 這節省了客戶時間並減少了他們必須瀏覽的內容以查看他們感興趣的產品。

另一方面，絲芙蘭更進了一步。 它使用其人工智能通過用戶的名字來稱呼其用戶。 如果用戶過去曾在線購買過更多商品，AI 還會自動將用戶標記為 VIP。 這些 VIP 會收到更有針對性的優惠，而不是向其他用戶提供的通用產品。

Asics 採用了不同的方法。 它不是向客戶宣傳新產品，而是提醒用戶曾經在他們的購物車中的產品。 通過這樣做，它敦促客戶返回購買並完成它。 這可以使您的企業免於收入損失。

個性化電子郵件活動有許多不同的方法。 找到最適合您的品牌的方法並繼續努力。

3.個性化產品頁面或橫幅

您是否也注意到，每當有促銷或特殊橫幅時，您都會被引導至您可能感興趣的產品？ 這也是機器學習在起作用。

許多電子商務平台根據客戶的喜好推廣特定產品。 例如，如果有全站範圍的促銷活動，則被歸類為技術人員的用戶可能會比喜歡衣服的用戶看到更多與計算機相關的產品，反之亦然。 “熱門”產品和“最低價”產品也會根據客戶的喜好進行推廣。

人工智能 (AI) – 電子商務個性化技術

聘請一個團隊來準確了解您的用戶在做什麼是很困難的（而且很昂貴！）。 這就是公司採用人工智能 (AI) 和機器學習程序來為他們完成這項任務的原因。

AI 只是你的想像力（和科幻電影）的虛構物的日子已經一去不復返了。 現在，人工智能可以用作最大化電子商務增長的工具。 人工智能技術已被編程為讀取和挖掘客戶的數據以允許個性化內容。 在電子商務方面，您的客戶將被引導到他們可能感興趣的商品，並且他們可能會下線購買。

人工智能技術也不僅僅局限於商品推薦。 一些公司使用人工智能技術來設置聊天機器人，引導客戶訪問他們正在尋找的頁面。 這些聊天機器人使用類似的機器學習算法來獲取用戶的個人資料並將他們推送到某些產品。 在機器學習方面，您還可以使用 Google Analytics 等工具讀取大量數據並將其簡化為報告形式。

電子商務個性化的挑戰

誠然，這一切聽起來好得令人難以置信。 人工智能和機器學習不僅僅是可以讓電子商務在公園裡散步的簡單工具。 事實上，個性化廣告最大的問題是用戶對隱私的需求。 雖然消費者在獲得個性化推薦時確實更喜歡購物，但仍然存在將個人信息洩露給完全陌生的人的問題。

進一步閱讀：如何在數字營銷中保護客戶數據隱私

而且因為他們不知道究竟是誰在處理他們的數據，所以他們非常害怕他們的信息被不道德的團體用來對付他們。 畢竟，現在上網幾乎不可能不留下某種痕跡。 也就是說，如果要相信超過 60% 的美國人。

在更新客戶數據時，考慮何時劃清界線也很重要。 機器學習算法不僅可以根據用戶的瀏覽歷史或最近的購買記錄來跟踪用戶，還可以跟踪關鍵的人口統計點，例如他們居住在哪個城市或何時去度假。 如果有人問您對向互聯網陌生人提供此類敏感信息有何感想，您會作何反應？ 許多人可能只是想想就覺得不舒服。

這些擔憂目前可能還沒有根據，但他們都希望這不是問題的可能性仍然存在。 公司和政府應該意識到個性化和侵犯隱私之間的細微差別。 一些用戶甚至會認為個性化內容處於“跟踪”邊緣，並且會選擇退出或定期清除瀏覽器的 cookie 歷史記錄。

要點

歸根結底，只有您可以決定是否個性化您的用戶體驗。 這確實是一項有風險的業務，但如果您足夠贏得客戶的信任，這對您也有好處。 在您離開之前，這裡有一些關於個性化電子商務內容的要點：

• 通過建立信任和善意的歷史來確保用戶的隱私。 在線共享數據對某些人來說可能是一種關閉，因此請確保保護他們的數據並保持這種狀態。
• 探索個性化選項。 個性化內容可以採用多種形式，無論是有針對性的電子郵件還是在您的主頁上宣傳精選產品。
• 通過個性化內容接觸潛在客戶。 此選項可能會花費一大筆錢，但它是值得的，因為您可以吸引新用戶採取行動並從您的平台購買。

如果您渴望在您的電子商務平台上獲得個性化，您可以隨時聯繫 Proplerr。 只需通過我們的 Facebook、Twitter 或 LinkedIn 帳戶向我們發送消息即可。

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