B2C電商的自動化功能解析|用五大功能增進顧客的線上消費體驗

行銷與銷售自動化

過去十年由電商平台發起的商業革命,讓零售業者將線下消費帶至線上,創造跨通路的消費者體驗 。手機、平板與電腦,霎時間成為了重要的消費體驗通路。而線上通路因為少了像實體店面一樣有賣方銷售員的參與因素,因此許多便利買家的「自動化」功能為成為各大電商平台的必備技能。

Intelligent B2C eCommerce Platform

銷售自動化:搜索功能
因為在B2C電商平台的消費過程中,是由顧客自己全程主導的,所以「搜索功能」額外重要。下文將提到智能排序、搜索推薦、智能搜索字典。

行銷自動化:推薦功能
在顧客與電商互動的過程中,會取得許多互動行為數據。電商平台利用這些數據來分析消費者的「行為特徵 Pattern」,預測消費者未來的行為偏好以達成精準行銷推薦,不必再由人為判斷如何推播相關廣告了。

商業洞察:智能報表
品牌主能夠利用「智能報表」解析消費者行為特徵、產品消費趨勢與訂單分析等,作為後續人為的行銷優化參考,以帶給顧客個性化消費體驗。

1. 智能排序

方案
顧客在搜索時,總是想在最短時間內看到最相關的產品,而這點在手機流量為王的時代更為重要,因為手機螢幕太小了,塞不下這麼多結果。用戶不僅可以看到相關得結果,感受個性化服務,更不需要曠日費時的一直往下滑,增進消費體驗
利用智能排序,品牌主可以依照不同用戶的「瀏覽歷史」、「交易歷史」和任何互動的紀錄來為用戶提供個性化的排序。

應用實例
喜歡登山的用戶在搜尋「運動鞋」的時候,會優先展示「登山鞋」、「建行鞋」等等,而喜歡打籃球的則會優先展示「籃球鞋」。

2. 搜索推薦

方案
除了智能排序外,還有一個工具可以給顧客個性化的消費體驗。
同樣是依照不同用戶和品牌的互動歷史,系統會在用戶打完字前,推薦用戶搜索結果,而這個功能在英語系的市場額外吃香!

應用實例
不同的用戶搜索”s”時,會跑出不同的推薦結果。平時買日常衣物的用戶可能會出現「Sandal 草鞋」,而平時買滑雪套裝的用戶可能會出現「Skateboard 滑雪板」。

3. 智能搜索字典

方案
有時候,並不是所有品牌的產品名稱都能對應到用戶搜索時使用的關鍵字。這會增加用戶搜索的成本,也會讓他轉往其他地方消費。
系統提供一套智能搜索字典,判別無法匹配產品名稱的關鍵字,並提供對應的產品搜尋結果給用戶,以防止用戶流失。對於電商業者來說,更能減輕自己在後台設置品名的負擔。

應用實例
用戶搜索「天青色襯衫」,不過品牌的產品表裡並無「天青色」的字眼。利用系統判別,將「藍色襯衫」與「綠色襯衫」的結果

4. 個性化產品推薦

方案
有時候,品牌主根本不必讓用戶自己搜索,可以主動提供產品服務,讓顧客感到品牌無微不至的照顧。
而為了要達成精準推薦來獲取顧客的心,必須透過不斷的機器學習,來分析顧客的互動歷程與推薦產品的關聯性,找出Pattern。此時,考驗的就是各家電商系統的演算法技術。

缺陷
業界也有人提出,顧客的互動歷程從根本上就「無法有效」給予產品推薦的方向,不是演算法能不能成功應用的問題。筆者認為,這個議題待AI在商業上的應用成熟後,會有更明確的結論的。

應用實例
行為特徵 Pattern:用戶在看「Puma基本鞋款」時,系統會依照所有用戶的消費習慣,自動推薦「Nike板鞋」或「Adidas經典鞋款」。

5. 商業洞察報吿

方案
所謂的智能報表,就是系統按照固定的商業思維自動總結銷售報告,省去人為在報表上的篩選判斷。系統能按照商業情景,分析特定商業問題,以交給後續人為優化。

應用實例

  1. 系統自動歸結出哪些品項們常常被一起購買。
  2. 系統能篩選出一些重點品項(鞋類),看看哪個產品的銷售額表現最好。
  3. 系統篩選不同的「時段」,分別看各時段的銷售表現,以作為後續行銷優化參考。
  4. 系統找出某爆款的產品項是由哪些「顧客類型」貢獻消費的,找出主力貢獻客群,並分析成因,以作為後續行銷優化的方向。

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