자동화된 개인화를 사용하여 전자상거래 매출 증대

전자상거래 업계의 경쟁은 날이 갈수록 치열해지고 있습니다. 많은 전자 상거래 상점 소유자는 특히 가장 중요한 주제인 판매를 다루기 때문에 미래가 어떻게 될지 확신하지 못합니다.

이 기사에서는 자동화된 개인화가 전자상거래 매출을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 논의할 것입니다. 당신은 배울 것이다:

• 자동화된 개인화란 무엇입니까?
• 효과적인 자동화된 개인화를 위한 3가지 주요 데이터 유형
• 전자 상거래 매출 증대를 위한 4가지 자동화 개인화 전략

자동화된 개인화란 무엇입니까?

전자 상거래 상점에서 사용자의 활동과 행동을 기반으로 자동화되었지만 대상이 지정된 콘텐츠와 메시지를 제공하여 사용자의 경험을 개선하는 것을 자동화된 개인화 마케팅이라고 합니다(전자 상거래 마케팅에 대해 더 알고 싶을 수도 있음).

개인화된 마케팅은 사용자 경험을 개선하는 것 외에도 사용자와 개인적인 관계를 구축하고 잠재 고객이 구매자가 될 때까지 육성하여 구매자를 재구매하게 만드는 데 도움이 됩니다.

이미 알고 계시겠지만, 가장 성공적인 전자 상거래 상점은 신규 및 기존 고객에 대한 제품 제안을 지속적으로 개선하고 있습니다. 그러나 그들은 여기서 그치지 않고 항상 고객의 구매 경험을 가능한 한 원활하게 만드는 방법을 혁신하고 있습니다. 이것이 전자 상거래 판매 및 마케팅의 가장 중요한 측면이기 때문입니다. 연구에 따르면 개인화는 전환율을 10~15%, 고객 만족도를 최대 20% 높일 수 있습니다.

전자 상거래 개인화 또는 모든 형태의 개인화 마케팅은 데이터에 의존합니다. 귀하의 리드 및/또는 고객에 대한 데이터가 많을수록 귀하가 제공하는 개인화된 경험을 더 많이 즐길 수 있고 이는 귀하의 전자상거래 판매를 증가시킬 것입니다. 그러나 이 시점에서 고객에 대한 어떤 데이터도 이 목적에 적합하지 않으므로 의도적이고 전략적이어야 한다는 점을 언급하는 것이 중요합니다.

데이터 수집 지점을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 질문에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다. 이러한 사항을 고려하여 개인화 전략을 수립하여 전자 상거래 판매를 늘릴 수 있습니다.

효과적인 자동화된 개인화를 위한 3가지 주요 데이터 유형

전자상거래 매출 증대를 위한 효과적인 개인화 전략을 원하는 경우 캡처해야 하는 3가지 주요 데이터 유형이 있습니다.

1. 인구통계학적 데이터
2. 행동 데이터
3. 상황별 데이터

1. 인구통계학적 데이터:

세분화된 캠페인에 사용할 수 있도록 연령, 국가, 성별, 결혼 여부 등과 같은 사이트 방문자 및 고객의 인구 통계 정보가 있어야 합니다. 늙은 여자와 어린 소년에게 얼마나 다르게 말할 것인지 생각해 보십시오.

그러나 인구 통계 데이터의 문제는 두 사람이 동일한 인구 통계를 공유하면서도 완전히 다른 쇼핑을 할 수 있기 때문에 전체 그림이 아닌 그림의 일부만 제공한다는 것입니다.

예를 들어, 일부 전자 상거래 상점 사용자는 선물 쇼핑객이거나 다른 인구 통계에 있을 수 있는 사랑하는 사람을 위해 쇼핑합니다.

따라서 자동화된 개인 설정이 인구 통계만을 기반으로 하는 경우 많은 판촉 기회를 놓치게 됩니다. 따라서 다른 데이터 유형이 필요합니다.

2. 행동 데이터:

행동 데이터는 방문자의 관심과 선호도에 대한 보다 정확한 그림을 제공합니다. 행동 데이터를 사용하면 방문한 웹 페이지, 장바구니에 추가한 제품, 검색한 키워드, 구매 내역 등을 알 수 있습니다.

이 정보를 기반으로 실시간 또는 미래에 자동화된 제안을 제공할 수 있습니다. 이전에 구매한 제품에 대한 무료 제품을 제공하거나 이전에 검색한 키워드로 제공되는 신제품을 보여줍니다. Accenture 2016 보고서에 따르면 소비자의 75% 이상이 구매 내역을 알고 있는 소매업체에서 구매할 가능성이 더 높습니다. 그리고 그것은 모든 전자 상거래 상점에 매우 귀중할 것입니다.

3. 컨텍스트 데이터:

상황 데이터는 관찰된 행동 뒤에 있는 "이유"를 상당 부분 이해하는 데 도움이 되므로 행동 데이터를 보완하여 고객의 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 유형의 데이터에는 날씨, 올해의 계절, 뉴스, 경제적 또는 정치적 변화 등이 포함됩니다.

많은 사람들이 공감할 수 있는 예는 COVID-19 대유행입니다. 그것은 확실히 쇼핑객의 일부 구매 행동을 촉발했습니다. 주어진 맥락 없이는 설명하기 어려웠을 수 있는 행동.

전자상거래 데이터를 구매자가 살고 있는 실제 단어 컨텍스트에 연결하면 고객 요구를 더 잘 충족하고 판매를 늘리고 궁극적으로 더 나은 쇼핑 경험을 제공하는 데 도움이 되는 사전 예방적 결정을 내릴 수 있습니다.

전자 상거래 매출 증대를 위한 4가지 자동화 개인화 전략

1. 제품 세부 정보 페이지의 동적 상향 판매 및 교차 판매
2. 재방문 고객의 방문 기록
3. 고객 행동을 기반으로 한 세션 내 리타게팅
4. 개인화된 이메일 및 메시지

1. 상품 상세 페이지의 동적 상향 판매 및 교차 판매

구매자가 전자 상거래 상점을 스크롤하여 관심 있는 제품을 보면 일반적으로 해당 제품을 클릭하여 제품 세부 정보 페이지로 이동합니다. 이를 활용하여 마진이 더 높은 유사 제품이나 보완 제품을 추천하여 구매 품목의 수량을 늘릴 수 있습니다. 어느 쪽이든, 이것은 고객에게 개인화되고 동시에 고객당 평균 매출을 증가시킬 것입니다.

그러나 제품 세부 정보 페이지의 보완 제품 권장 사항이 가장 큰 수익을 내는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 구매자가 디너 가운을 보고 있을 때 핸드백과 지갑을 추천하는 항목도 표시됩니다.

2. 재방문 고객의 방문 기록

때때로 고객이 전자 상거래 상점을 탐색할 때 마음을 정하지 못하거나 주의가 산만해집니다. 기본적으로 그 당시에는 단순히 구매하려는 강한 충동이 없었습니다. 고객을 전환하는 효과적인 수단은 고객이 다음 번에 매장을 방문할 때 확인한 제품을 보여주는 개인화된 홈페이지를 통해 중단한 부분부터 쉽게 선택할 수 있도록 하는 것입니다.

이것은 그들에게 중단 없는 쇼핑 경험을 제공하고 결국 해당 제품을 구매할 가능성을 높입니다.

3. 고객 행동 기반 인세션 리타게팅

세션 내 행동을 기반으로 사이트 방문자를 온사이트로 리타게팅하는 것은 오프사이트 리타게팅에 비해 효과적이고 비용이 적게 듭니다.

예를 들어, 고객의 장바구니 금액, 세션 수, 실시간 및 과거 브라우징 행동을 기반으로 팝업이 트리거되도록 설정할 수 있습니다. 그러나 팝업이 직관적인 대신 방해가 되지 않도록 과도하게 사용하지 않도록 주의하십시오.

구매자가 장바구니에 제품을 추가할 때 계층별 할인을 제공할 수도 있습니다. 이것은 충동 구매를 조장하고 결과적으로 전자 상거래 판매를 증가시킵니다.

4. 개인화된 이메일 및 메시지

개인화된 이메일과 메시지의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 특히 고객의 결제 경험을 최적화할 때 그렇습니다.

버려진 장바구니 메시지는 주의가 산만하여 전자 상거래 사이트를 떠난 구매자를 유도하는 데 사용할 수 있습니다. 이메일은 또한 구매자에게 새로운 제품 제안을 알리고 과거에 체크아웃한 항목의 이미지를 보여주는 데 사용할 수 있습니다.

마지막 생각들

전자 상거래 상점이 자동화된 개인화를 사용할 준비가 되었는지 여부를 여전히 생각하고 있다면 이 통계를 잘 확인하십시오. 온라인 쇼핑객의 44% 이상이 개인화된 구매 경험 후에 반복 고객이 될 것이라고 말합니다.

자동화된 개인화는 전자상거래 상점을 다른 상점과 차별화하고 비즈니스와 고객 간의 관계를 구축합니다.