自動化されたパーソナライズを使用してeコマースの売上を増やす

公開: 2021-03-29

eコマース業界の競争は日々激化しています。 多くのeコマースストアの所有者は、特に最も重要なテーマである販売に触れているため、将来がどうなるかわからない。

この記事では、自動パーソナライズがeコマースの売り上げを伸ばすのにどのように役立つかについて説明します。 あなたは学びます：

  • 自動パーソナライズとは何ですか？
  • 効果的な自動パーソナライズのための3つの主なデータ型
  • Eコマースの売上を増やすための4つの自動化パーソナライズ戦術

自動パーソナライズとは何ですか？

ユーザーのアクティビティと行動に基づいて、自動化されているがターゲットを絞ったコンテンツとメッセージを提供することで、eコマースストアでのユーザーエクスペリエンスを向上させる場合、それは自動パーソナライズドマーケティングと呼ばれます（eコマースマーケティングについて詳しく知りたい場合もあります）。

パーソナライズされたマーケティングは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、ユーザーとの個人的な関係を構築し、ユーザーが購入者になるまでリードを育成し、購入者をリピーターにするのに役立ちます。

ご存知かもしれませんが、最も成功しているeコマースストアは、新規および既存の顧客への製品提供を絶えず改善しています。 しかし、それだけではありません。eコマースの販売とマーケティングの最も重要な側面であるため、顧客の購入体験を可能な限りシームレスにする方法も常に革新しています。 調査によると、パーソナライズにより、コンバージョン率が10〜15％向上し、顧客満足度が最大20％向上する可能性があります。

Eコマースのパーソナライズまたはパーソナライズされたマーケティングの形式はデータに依存しています。 あなたのリードや顧客に関するデータが多ければ多いほど、彼らはあなたが彼らに与えるパーソナライズされた体験をより楽しむことができ、それはあなたのためのeコマースの売り上げの増加につながります。 ただし、この時点で、顧客に関するデータだけがこの目的に適しているわけではないため、意図的かつ戦略的である必要があることに言及することが重要です。

データ収集ポイントを決定するのに役立つ可能性のあるいくつかの質問には、誰を追跡するか、いつ追跡するか、どのツールを使用するかなどが含まれますが、これらに限定されません。 これらの面倒を見ると、eコマースの売り上げを増やすためのパーソナライズ戦略を策定できます。

効果的な自動パーソナライズのための3つの主なデータ型

eコマースの売り上げを伸ばすための効果的なパーソナライズ戦略が必要な場合は、次の3つの主要なデータタイプをキャプチャする必要があります。

  1. 人口統計データ
  2. 行動データ
  3. コンテキストデータ

1.人口統計データ：

セグメント化されたキャンペーンに使用できるように、年齢、国、性別、結婚歴など、サイトの訪問者と顧客の人口統計情報が必要です。 老婆と少年との話し方がどれほど違うか考えてみてください。

ただし、人口統計データの問題は、2人が同じ人口統計を共有していても、買い物がまったく異なる可能性があるため、全体像ではなく画像の一部しか表示されないことです。

たとえば、eコマースストアのユーザーの中には、ギフトの買い物客や、異なる人口統計に属する可能性のある愛する人のための買い物をしている人がいます。

したがって、自動化されたパーソナライズが人口統計のみに基づいている場合、多くのプロモーションの機会を逃してしまいます。 したがって、他のデータ型が必要です。

2.行動データ：

行動データは、訪問者の興味や好みをより正確に把握します。 行動データを使用すると、アクセスしたWebページ、カートに追加した製品、検索したキーワード、購入履歴などを知ることができます。

この情報に基づいて、リアルタイムまたは将来的に自動化されたオファーを提供できます。 以前に購入したものに無料の商品を提供したり、以前に検索したキーワードを使用して新商品を紹介したりします。 アクセンチュア2016のレポートによると、消費者の75％以上が、購入履歴を認識している小売業者から購入する可能性が高くなっています。 そしてそれはどんなeコマースストアにとってもかけがえのないものになるでしょう。

3.コンテキストデータ：

コンテキストデータは、観察された行動の背後にある「理由」を大部分理解するのに役立ち、顧客の意思決定プロセスへの洞察を与えるため、行動データを補完します。 このタイプのデータには、天気、季節、ニュース、経済的または政治的変化などが含まれます。

多くの人が関連性があると思う例は、COVID-19パンデミックです。 それは確かに買い物客のいくつかの購買行動を引き起こしました。 与えられた文脈なしでは説明するのが難しいかもしれない行動。

eコマースデータを購入者が住んでいる実際の単語のコンテキストに接続することで、顧客のニーズをより適切に満たし、売り上げを増やし、最終的にはより良いショッピング体験を提供するのに役立つ積極的な意思決定を行うことができます。

Eコマースの売上を増やすための4つの自動化パーソナライズ戦術

  1. 製品詳細ページでの動的なアップセルとクロスセル
  2. リピーターの閲覧履歴
  3. 顧客の行動に基づくセッション中のリターゲティング
  4. パーソナライズされた電子メールとメッセージ

1.製品詳細ページでの動的アップセルとクロスセリング

購入者がeコマースストアをスクロールして興味のある商品を見ると、通常はクリックしてその商品について知ることができます。これにより、商品の詳細ページが表示されます。 これを利用して、利益率の高い同様の製品や補完的な製品を推奨して、購入するアイテムの数を増やすことができます。 いずれにせよ、これは顧客へのパーソナライズとして出くわし、同時に顧客あたりの平均売上高を増加させます。

ただし、製品の詳細ページでの補足的な製品の推奨は、最大の利益をもたらすことがわかっています。 たとえば、購入者がイブニングドレスを表示しているときは、ハンドバッグと財布を一致させるための推奨事項も表​​示されます。

2.リピーターの閲覧履歴

顧客がeコマースストアを閲覧するときに、決心がつかなかったり、気が散ったりすることがあります。基本的に、その時点で購入したいという強い衝動はありません。 それらを変換する効果的な手段は、あなたの店への次回の訪問時に、彼らがチェックした製品を表示するパーソナライズされたホームページであり、中断したところから簡単に再開できます。

これにより、中断のないショッピングエクスペリエンスの感覚が得られ、最終的にそれらの製品を購入する可能性が高まります。

3.顧客の行動に基づくセッション中のリターゲティング

セッション中の行動に基づいてサイト訪問者をオンサイトでリターゲティングすることは、オフサイトのリターゲティングと比較して、同じくらい効果的であり（それ以上ではないにしても）、より安価です。

たとえば、顧客のカートの値、セッション数、リアルタイムおよび過去のブラウジング動作に基づいてポップアップがトリガーされるように設定できます。 ただし、これを使いすぎないように注意してください。そうすれば、ポップアップが直感的ではなく煩わしいものとして外れることはありません。

また、購入者がカートに商品を追加するときに、段階的な割引を提供することもできます。 これにより衝動買いが促進され、その結果、eコマースの売り上げが増加します。

4.パーソナライズされた電子メールとメッセージ

パーソナライズされた電子メールとメッセージの重要性は強調しすぎることはありません。 特に、顧客のチェックアウトエクスペリエンスを最適化する場合はそうです。

放棄されたカートメッセージを使用して、気が散ってeコマースサイトを離れた購入者をナッジすることができます。 電子メールを使用して、バイヤーに新製品の提供を発表し、過去にチェックアウトしたアイテムの画像を表示することもできます。

最終的な考え

eコマースストアで自動パーソナライズの準備ができているかどうかをまだ検討している場合は、この統計をよく確認してください。オンライン買い物客の44％以上が、パーソナライズされた購入体験の後にリピーターになると述べています。

自動化されたパーソナライズにより、eコマースストアが他のストアと一線を画し、ビジネスと顧客の関係が構築されます。