每个零售领域都有不同的关键因素影响购买决策。客户可能浏览论坛等等。与需要最少时间和考虑的便利产品不同,科技设备或小玩意不是匆忙购买的。 目录 在线客户购买决策糟糕的个性化示例 使用简单的大数据算法 忽略价格过滤器 忘记品牌偏好 如何提出量身定制的产品个性化方案 应用品牌偏好 遵循价格偏好 渐进式个性化解决方案的好处 底层机制 品牌偏好 价格优惠 通过渐进式个性化算法增加您的利润 图行为模式是有原因的。大多数电器和消费电子产品都是经过漫长决策过程的产品。每个旅程都是高度个性化的,但遵循相同的格式。它从需求或启动开始,在此阶段客户可以设定标准。会持续超过一年吗有保修吗?等等。 购买家用电器和消费电子产品时做出正确的决定需要进行彻底的研究,这是旅程的第二阶段。 临近交易阶段,客户会考虑价格。大多数电子产品都有不同的价格等级,从高端到经济型都有。在点击“确认并付款”之前,客户将整个旅程充满了复杂的决策。在零售商方面,目标仍然一如既往地简单——销售更多产品并确保客户满意。
商店的目标、个性化和关键决策因素
产品个性化使我们能够: 产生交叉销售——吸引客户在购买中添加补充产品(消耗品、配件)。 提出更好的替代方案——帮助客户做出艰难的选择,为他提供类似或稍好一点的选择。 推荐利润率较高的产品——每次销售产生更多收入。 如何在消费电子和家用电器中使用渐进式个性化 为了实现这三个目标,零售商通常选择基于大数据的方法,分析和交叉匹配大量数据以个性化客户体验。大数据是一个强大的参与者,但它错过了关键细节。让我们看一些例子。 大数据知道还有 18,250 名顾客对商品 A 感兴趣。大数据还知道他们对商品 B 感兴趣。繁荣!基于大数据的解决方案向项目 A 的查看者推荐项目 B 不该做什么:糟糕的个性化示例 使用简单的大数据算法 如何在消费电子和家用电器中使用渐进式个性化 当上述投标数据简单方用电器和消费电子产品类别时 萨尔瓦多 WhatsApp 号码列表 建议的项目可能对客户没有多大意义,因此不会为该活动增加任何价值。 在下面的沃尔玛示例中,向浓缩咖啡机的购买者推荐了打印机、充气床垫和婴儿床。 即使大数据设法不弄乱推荐并显示同一产品类别的项目,它们通常与用户的期望不符。 忽略价格过滤器
如何提出量身定制的产品个性化方案
影响该零售利基市场购买决策而另一些顾客则不想为可选的烧烤功能多付钱。 品牌偏好每个客户 ru 号码表 都有自己的无论是出于个人原因还是由广家用电器/消费电子零售利基市场有很多不同价格段的类似选择。客户几乎总能找到更便宜的选择。 以下是电器和电子商店中推荐的优质产品的示例。 应用品牌偏好 如何在消浏览特定产品时,访问者可能会看到基于品牌的推荐: 五分之三的推荐产品与主要产品是同一品牌。成功购买决策的可能性。 遵循价格偏好 如何在消费电子和家用电器中使用渐进式个性化 如何在消费电子和家用电器中使用渐进式个性化 影响该细分市场最终购买决策的第二个关键参数是价格偏好。此产品页面上的推荐块包括其他产品类别的中等价格且更实惠的商品。 在此零售领域,依靠品牌和价格参数对于正确的个性化产品推荐至关重要。 渐进式个性化解决方案的好处 在线产品推荐的未来是超精准的个性化——渐进式个性化技术。 渐进式个性化技术分浏览、购物车中的商品和购买。这些事件根据访问者的参与程度进行加权,并且具有经过经验证明的重要性。购买比五次观看更能告诉我们关于一个人的信息。 标记为具有一组在给定零售细分市场中重要的这些包括个人价格和品牌偏好。