通过个性化客户体验，我们可以将人性化因素引入电子商务，就像我们在商店中发现友好的销售人员一样。继续阅读，了解如何在线实现类似的目标并增加销售额。
如今，我们已经习惯了在网上或在大型零售连锁店购物，以至于我们可能不记得以前是什么样子。
以前我们在商店购物时真正的优点是卖家的关注和热情，他们不仅鼓励您完成购买，还鼓励您再次光临并向朋友积极评价这家商店。商业的本质，以及营销的本质，都包含在这几个要素中。显然，人的因素起着关键作用。
近年来，商业已果断转向数字渠道，事实上，将人为因素引入线上并不容易。但可以重新创建类似的东西，专注于个性化用户体验，让潜在客户感到舒适，为他们提供为他们设计的内容和产品，像前面提到的店员一样为他们提供建议。如果不是将人的因素转移到冷冰冰、分析性强的数字世界，那么个性化又是什么呢？
高级分析和分割
为了实现这一目标，尽管技术是由人类巧妙引导的，但它仍被使用。目标是尽可能多地了解潜在客户，收集数据、系统化数据并用算法进行处理，甚至可以预测他们的下一步行动。这或多或少是一个经验丰富的销售人员在面对新客户时所做的事情：他走近他们，试图了解他们是什么类型的客户，并提出可能适合他们的产品。先进的分析和分割在数字世界中重新提出了同样的路径。
分析收集有关用户的所有可能的数据：年龄、性别、购买和浏览习惯，还有兴趣、品味、生活方式、价值观和需求。借助一些平台，可以整合来自不同渠道的线上和线下的多个数据源，并在所有可用的接触点收集数据。这就像同一连锁店内不同商店的销售人员互相交谈并比较顾客的最新体验。事实上，情况就是这样的，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，这对于营销专业人士来说是特别有价值的材料。
那么分割又如何呢？
根据收集的数据，概述了理想的客户模型和买家角色。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。
构建客户并获取对我们业务非常有用的数据的另一种技术是RFM 矩阵。该缩写代表：
- 新近度
- 频率
- 货币
我们根据这三个因素来评估潜在客户，这些因素与他们的购买习惯有关，特别是自上次购买以来的天数、频率和花费的金额。这些数据用于给用户一种“分数”，并了解哪些对我们的业务最有利。我们可能简单地认为最好的顾客就是花钱最多的顾客，但事实并非如此。根据该矩阵的标准，需要根据消费金额、购买频率以及自上次购买以来所经过的时间等因素的组合来判断谁是最佳客户。
基于CLV，我们可以进一步细分客户，
创建新的分组并规划具体的、更有效的策略。想象一下上述经验丰富的销售人员向新手传授交易的基本知识，并解释如何识别愿意花钱的客户和可能只是浏览的客户。
那么卖家的体验如何？这是纯粹人性的事情吗？并不真地。我们拥有机器学习和人工智能，通过收集数据能够建立一种历史记忆并“了解”潜在客户。
个性化在电子商务中的重要性
将潜在客户转化为真实客户最重要的因素是购物体验。一些知名品牌已经想到了改善实体店体验的具体策略，这并非巧合。想象一下，当你走进某些商店时，周围（或淹没）的音乐和香水。你听说过嗅觉营销吗？另一方面，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，一生都在经历各种体验，因此营销也变得“体验式”了。
那么为什么要投资个性化的客户体验呢？
- 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
从而最终增加销售额并优化投资
这不仅仅是理论，数据也证实了这一点。让数字来说话吧：
- 投资于客户体验的公司利润高出 60%，
- 关心客户体验的品牌比不关心的品牌赚得更多 5.7 倍
- 84% 决定改善客户体验的公司报告收入有所增加，
- 麦肯锡的研究表明，个性化的用户体验可使投资回报率提高 5-8 倍，销售额提高 20%。
- Dimension Data 报告称，成功的客户个性化策略可使客户忠诚度提高 92%，收入增加 84%，成本节省 79%。
- 个性化 CTA 的转化率比传统 CTA 高出 42%，平均交易价值增加，转化率也增加
亚马逊是比其他公司更多地利用客 whatsapp 号码 户体验个性化策略的公司之一，并且它似乎从中受益匪浅。如果您曾在网站上进行过搜索，您可能已经注意到了个性化的弹出窗口、基于您的搜索历史的购买推荐以及带有临时优惠的电子邮件。从小事做起，从细微的举动做起，就能让用户感觉到被重视、被倾听。如今，这是一个成功的组合。
定制工具和功能
没必要成为亚马逊，研究一个适应我们业务的策略就够了。我们可以使用多种工具，但没有必要全部使用它们。风险对用户来说过于激进，我们将获得与预期相反的效果。
正如预期的那样，我们首先收集和分析数据，以便通过分析更好地了解我们的潜在客户。接下来，通过细分，我们将受众分成不同的群体，并概述出典型客户的类型，他们将成为我们营销策略的目标。对于每个买家角色，我们都确定了需求、恐惧、价值观、愿望和品味。
现在我们需要为每个人创建一条自定义路径，这将（希望）引导他们转变。还需要尝试预测用户可能的反应并准备替代路径。所有这些都是工作流程，即追踪用户与我们的品牌互动的可能路径的图表。我们有几种类型的互动：
- 通过内容个性化，我们可以根据用户类型规划差异化沟通。我们可以在网站上根据其所属的部分显示横幅、幻灯片和不同的通讯。
- 产品推荐尤其适用于电子商务领域，包括向潜在客户展示最合适的产品，也包括通过追加销售和交叉销售策略。亚马逊是这个领域的大师。例如，一位经验丰富的销售人员绝不会向有孩子的夫妇推荐跑车；他或她可能会选择家用车。售货员会根据顾客的体型和使用场合进行推荐。
行为信息是通过横幅或弹出窗
口向用户显示的与用户在网站上执行 互做出的承诺不会削 的操作密切相关的信息。某些动作会引发反应，在这种情况下是实时的。通过电子邮件和短信活动尝试在客户离开网站后通过根据他们的偏好和搜索历史提供个性化服务来重新吸引客户。
- 推送通知是一种强大的工 个性化客户体验。如何将人为因素引入电子商务 具，因为它 ig 号码 们是我们可以为匿名用户（那些没有给我们留下任何联系信息的用户）安排的唯一通信类型。它们直接出现在用户设备的主屏幕上，无需用户执行任何操作，即使应用程序当时未打开。