大规模个性化:如何吸引客户并提升客户终身价值
个性化数字体验不再是客户体验 (CX) 的一个很好的补充。 消费者期望个性化,并且 76% 感到沮丧 当他们找不到它时。 同时,满足该需求的企业 平均多产生 40% 的收入 从个性化。
虽然现在很明显需要将客户的期望与为他们量身定制的体验相匹配,但正确并大规模地做到这一点说起来容易做起来难。
您可能难以跨多个渠道提供流畅的客户体验。 或者,您的大规模个性化工作可能会令人毛骨悚然。 或者,您可能已经实施了个性化内容和产品供应,但看不到具体结果。
作为一家专业的电子商务机构,我们通过构建基于人、数据和业务流程的内聚、统一的购物体验,解决了 100 多个品牌的 CX 问题。 我们的 Elogic Commerce 客户案例 顶级零售商的成功案例见证了客户体验的重塑。
今天,您将看到在每个业务运营中嵌入数据驱动的个性化功能将如何帮助您构建一个全面的、基于意图的全渠道 CX。 为这篇文章添加书签以备将来参考:这是您关于什么是大规模个性化、它如何使您受益、如何采用它等等的剧本。
什么是大规模个性化?
在大规模定义个性化之前,我们必须回答一个不同的问题:个性化是什么意思?
想一想您作为顾客在实体服装店的体验。 销售代表可以帮助您为比方说婚礼找到合适的服装。 他们肯定会根据您的口味、最喜欢的颜色、季节等来定制他们的优惠。这种关注和关怀会增加您的体验并使 您 感觉 价值了。
电子商务中的个性化 旨在在线复制这种体验:在您的网站、应用程序、市场和任何其他接触点上。
现在,让我们回到最初的问题:什么是大规模个性化? 这意味着使用技术实时分析大量客户数据,以提供与其需求和愿望相对应的高度相关的 CX 跨越所有接触点.
大规模个性化具有以下特征:
- 实时统一来自多个来源的客户数据
- 采用全渠道个性化策略
- 微细分您的客户
- 根据意图预测行为和个性化交互
- 根据实时交互和信号调整客户体验
要大规模引入个性化,您需要收集和处理大量用户数据。 如果这些数据被困在孤岛中或分散在多个来源中,您将无法得出正确的见解。
大规模数字个性化的诱人承诺:您可以解锁的 5 大优势
由于您的电子商务业务已经产生销售,您可能对实施大规模个性化策略犹豫不决。 让我们分解一下您无论如何都应该经历它的五个原因,即使您的操作看起来很好。
了解更多: 如何制定成功的电子商务策略:步骤和示例
满足客户的期望
在大规模个性化方面,Adobe 表示 87%的高管 相信客户的期望已经“数字化重新布线”。 麦肯锡研究支持它: 71%的消费者 期望品牌提供个性化服务,但 76% 的人在没有个性化服务时感到沮丧。
在特定期望方面,前五名是:
- 方便导航
- 推荐相关产品和服务
- 根据消费者的需求调整信息
- 提供有针对性的促销和特别优惠
- 庆祝消费者的里程碑
满足这些期望意味着企业将获得一些重大回报。 超过四分之三的消费者 如果您个性化他们的 CX,他们更有可能向您购买并推荐您的品牌。 例如,Shopify 报告了一个 转化率平均提高 94% 当电子商务企业推出个性化 3D 内容时。
提高投资回报率
如果处理得当,大规模的大规模个性化会增加您的收入。 例如, 451研究 将个性化带来的收入提升 交叉销售 和 5.6 亿美元的建议。 反过来,Adobe 大规模个性化统计数据将 收入同比增长 1.7 倍.
特别是关于投资回报率,一项研究发现,在 例26%,在个性化上花费的每一美元都有三到五美元的回报。 同时,9% 的受访者表示,他们每花费 20 美元的投资回报率是 XNUMX 美元或更多。
提高客户保留率
降低成本只是等式的一方面。 可靠的大规模个性化策略还可以帮助您留住客户。 你可能很清楚,客户保留是 成本效益提高 5 倍 而不是购买一个新的。
例如,麦肯锡发现 78%的消费者 可能会在个性化购物体验后重复购买。 到 2022 年, 62%的消费者 表示他们会在一次非个性化体验后放弃某个品牌,自 17 年以来增长了 2021%。
增加 AOV 和 CLV
提高客户保留率和满意度是提高平均订单价值和客户生命周期价值的好方法。 例如,Adobe 将客户生命周期价值 同比增长 2.3 倍 对于在客户体验中引入个性化的品牌。
了解更多: 电子商务转化率优化:14 大电子商务转化技巧
麦肯锡发现,擅长个性化的公司每年花费更多的客户比例是其两倍(36%与18%). 他们也从忠诚中得到更多(53% 的销售额 链接到忠诚度 ID)。
建立信任
准确、有意义的个性化让客户感到受到重视。 这就是您表明自己关心他们并愿意付出更多努力以提供出色购物体验的方式。
客户信任转化为转化率和客户保留率、客户生命周期价值、收入、客户忠诚度等指标的提升。
详细的客户旅程映射将帮助您确定个性化客户期望的 CX 的方法。 这就是我们为我们的一位客户所做的,一个 沙特咖啡烘焙机. 经过彻底的映射和客户行为分析后,该公司添加了新功能,如批发、纯数字产品(如咖啡工作室)和游戏化。 这反过来又提高了客户忠诚度。
大规模成功个性化 CX 的 5 种要素
如果您已准备好大规模地进行个性化,这里有五个支柱可以帮助您准备和执行稳固的战略并取得成果。
定义角色
如果您还没有一个职位来监督所有 CX 工作,您应该先创建一个职位。 例如, 家得宝(Home Depot) 和 麦当劳 担任首席客户体验官,负责监督客户生命周期并提出积极的客户体验战略。
当然,除非您经营的是电子商务公司,否则您不必聘请首席客户体验官。 尽管如此,您仍需要确定谁将负责与客户体验相关的战略决策。 例如,它可以是电子商务的负责人。
此人将负责:
- 建立项目的愿景、KPI 和预算
- 协调所有部门的 CX 工作
- 定义价值主张
- 大规模分析和处理客户反馈
像您的客户一样思考
而 82%的消费者 重视将他们视为个人的品牌,请记住,对大规模个性化的看法可能会有所不同。 对某些人来说,个性化可能令人毛骨悚然。
例如, 35%的客户 当他们根据未与品牌共享的信息收到来自品牌的消息时,他们会感到沮丧。 和 61%的消费者 说基于第三方 cookie 数据的广告简直令人毛骨悚然。
为避免无意中疏远您的客户,您需要在客户旅程地图中组织您的发现。 它根据他们的品牌知名度阶段和接触点,将他们对您的想法和期望可视化。 它会根据客户在每一步的痛点来告知您的个性化决策。
以下是我们为一位客户创建的客户旅程地图示例:
要创建客户旅程地图,请从多个来源收集数据:网站和移动应用程序分析、调查、社交媒体等。
统一客户数据
为了满足客户的期望,您需要正确的数据来大规模支持您的个性化,无论是 提供动态内容 or 个性化营销. 具体的数据类型和来源因企业而异。
以下是您应该努力通过数据了解您的客户的内容:
- 他们是谁
- 是什么让他们找到了您的公司
- 他们的意识和意图阶段
- 你如何支持他们
确保客户数据不会被困在单独的系统中,以实现跨所有接触点的无缝数据交换和同步。 为此,请考虑从您的 CRM、电子商务网站、移动应用程序、测验和投票、网络分析工具,甚至 POS 系统中提取和同步数据。
请记住,您必须遵守您所在司法管辖区的隐私法规(例如,欧盟的 GDPR 和加利福尼亚的 CCPA)才能使用客户数据。
利用高级分析
没有高级分析,您就无法正确评估和预测用户意图。 您甚至无法理解为大规模个性化而收集的大量数据。
高级分析用途 机器学习等技术 查明模式并从数据中获得洞察力。 它还用于预测可能的情况并确定行动方案。
高级分析可能涉及:
- 大规模人工智能:使用人工智能算法分析用户行为并实时调整用户体验。
- 实时分割:实时创建并持续更新客户细分,同时考虑细分重叠和联系频率。
- 实时客户旅程分析:跟踪和更新所有接触点的客户指标。
创建一个完全集成的技术生态系统
根据定义,大规模个性化需要整个组织的所有团队在 CX 上进行协调。 这包括销售、营销、供应链、制造、IT、数据和其他团队。
为了推动这种协调,您需要一个编排层来从中提取数据,将其加速到多个来源,并为您的团队提供访问权限。 它还应该允许您组织和理解这些数据。
这意味着您可能需要重新考虑您的软件架构并对其进行升级或大修以支持大规模个性化。
为此,您可以将平台重新设计为 可组合的商业 架构,因为它们根据定义带有这样的层。
了解更多: 最佳无头电子商务平台——完整指南
五个成功的大规模个性化示例
让我们为零售商分解五个大规模个性化的例子,以供您汲取灵感和洞察力。
威克森
Wexon 是 B2B 卖家如何大规模提供个性化服务的一个例子。 这位芬兰技术组件专家 转向Elogic 以个性化为理念改造其电子商务解决方案。
我们将 Wexon 的在线形象从目录转变为成熟的互动商店。 为了大规模引入个性化,我们在商店中添加了自定义定价。 由于此功能,B2B 客户不再需要请求报价或联系支持人员。
我们还确保全渠道 CX 是一流的。 如果客户通过电话或亲自下订单,他们会在其帐户的购买历史记录中找到它。
星巴克
星巴克 大规模使用个性化来提供相同的定制 CX,它在新的数字驱动交互时代中以其著名。
得益于其移动应用程序中嵌入的强化学习技术,星巴克会员现在可以收到不仅仅是根据他们的喜好量身定制的推荐。 该应用程序会考虑一天中的时间、天气和当地商店库存。
永远21
这家服装公司经历了一段艰难时期, 2019年申请破产,但它又回到了游戏中。 Forever 21 专注于发展其电子商务业务,而个性化是其核心。
Forever 21 的在线商店不仅仅根据客户的喜好定制推荐。 该零售商也大规模采用了实时个性化。 例如,搜索结果是根据用户的点击次数和产品浏览量定制的。
丝芙兰
这个美容品牌当之无愧地在 零售个性化指数. 丝芙兰的高级推荐算法是原因之一。 在预测分析和个性化测验的支持下,它可以帮助客户准确找到他们需要的东西。
此外,丝芙兰是早期采用全渠道 CX 方法的品牌之一。 店内和在线互动同步进行,从而实现顺畅的 CX 个性化。
Zalando
德国时尚市场 Zalando, 率先进入欧洲市场 使用数据来推动其个性化工作。
2018 年,Zalando 在人工智能的帮助下为其数字服装推荐功能提供支持。 该算法使用用户心愿单上的项目来推荐全套服装。 这得到了回报:Zalando 看到了一个 40%增加 平均订单价值。
与 Elogic 一起迈出下一步
在数字优先的世界中,大规模个性化是根据个人喜好定制 CX 的合理方法。 它还带来了无与伦比的好处,从提高转化率和客户生命周期价值到培养信任和增加收入。
但是,必须正确实施大规模个性化才能获得所有这些好处。 统一客户数据、引入高级分析和创建编排层需要扎实的技术和数据专业知识。
因此,一旦您评估了您的个性化目标,请查看您是否具备实现这些目标的内部专业知识。 如果没有,请寻求外部合作伙伴的支持,以支持您进行个性化驱动的转型。
我们 Elogic 很荣幸成为您这样的合作伙伴。 自 2009 年以来,我们一直在帮助各个领域的电子商务客户 制定和执行数字化转型战略, 从A到Z。 联系我们 讨论我们如何帮助您大规模利用个性化来增加收入。
大规模个性化常见问题解答
个性化与大规模个性化有何不同?
一般来说,个性化是指根据个人喜好、需求和愿望定制客户体验。 反过来,大规模个性化依赖于三个关键原则,个性化本身并不一定意味着:
- 数据驱动的 CX 定制依赖于来自多个来源的大量客户信息
- 跨多个接触点的一致且无缝的 CX
- 根据实时预测客户意图定制 CX
电子商务中有哪些大规模个性化示例?
大规模个性化示例 包括:
- 动态网站内容
- 实时个性化营销
- 基于会话中用户行为的自定义细分
- 量身定制的忠诚度奖励
至于已经大规模采用个性化的电子商务企业,一些突出的例子包括 Zalando、星巴克和丝芙兰。
企业如何收集和使用客户数据以实现大规模个性化?
您可以从多个第一方和零方来源提取客户数据,例如 CRM、电子商务网站、移动应用程序、网络分析工具以及测验和民意调查。 该数据应链接回每个客户的唯一 ID。
以下是您可以对所有这些数据执行的操作:
- 为您的客户群创建详细的细分
- 预测他们的购物需求和意图
- 在您的网站上使用动态内容
- 为追加销售和交叉销售进行个性化营销
- 根据客户意图定制促销和特别优惠
企业和客户如何从大规模个性化中受益?
扎实 大规模个性化 战略,企业可以:
- 满足客户的期望
- 增加收入和投资回报率
- 提高客户保留率、平均订单价值和客户生命周期价值
- 培养客户之间的信任
反过来,消费者可以从中受益 大规模个性化 方式:
- 更快地找到他们搜索的内容
- 获得量身定制的促销和优惠
- 在所有渠道和设备上拥有同样出色的客户体验
在电子商务中使用个性化的两个主要原因是什么?
在电子商务中采用个性化的两个主要原因是:
- 收入增长. 多项研究和估计表明,大规模采用个性化的公司收入有所增加。 Adobe 把这个数字放在 同比增长 1.7 倍,而麦肯锡估计它在 平均40%.
- 客户忠诚度. 消费者默认期望个性化——当没有个性化时会感到沮丧。 满足这一期望可以提高品牌忠诚度和客户保留率、转化率和生命周期价值。
什么是营销中的个性化?
在市场营销中,个性化是指根据客户的偏好、行为和意图定制活动和消息。 它的目标是为每个客户提供相关的报价,从而提高转化率。
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