การทำ personalization ได้เหมาะสม จะช่วยสร้างรายได้อย่างก้าวกระโดด Gartner คาดการณ์ว่าผู้ที่ประสบความสำเร็จกับ e-commerce personalization จะเพิ่มผลกำไรได้อย่างต่ำ 15% และมันไม่มีขีดจำกัดเลยว่า personalization จะพาเราไปได้ไกลแค่ไหน เช่นเดียวกัน จำนวนกลยุทธ์ในการทำ personalization ก็มีมากมายไม่มีที่สิ้นสุด
หากต้องการค้นหาว่ากลยุทธ์ personalization ใดที่เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายของเรามากที่สุด คุณต้องผสมความคิดสร้างสรรค์ การเอาใจใส่ และเทคโนโลยีที่เหมาะสมเข้ากับการทดลองอย่างต่อเนื่อง ด้านล่างนี้ เราได้รวบรวม 7 ตัวอย่างกลยุทธ์การปรับแต่งอีคอมเมิร์ซที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถกระตุ้นยอดขายได้จริงมาให้
1. ปรับแต่งโฮมเพจ
โฮมเพจหรือหน้าแรกของคุณเป็นหนึ่งในหน้ายอดนิยมของร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ ซึ่งทำให้เป็นหน้าที่เหมาะสำหรับการโฆษณาข้อเสนอผลิตภัณฑ์และโปรโมชั่นปัจจุบันของคุณที่สุด
เมื่อใดก็ตามที่ลูกค้าเยี่ยมชมโฮมเพจของคุณ พวกเขาควรเห็นลิงก์ และหมวดหมู่สินค้าที่พวกเขาต้องการ รายการแนะนำ และผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาเพิ่งดู
คุณอาจกังวลเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก แต่คุณสามารถจัดระเบียบหน้าแรกของคุณในวิธีที่ง่ายต่อการดู เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าการส่งเสริมการขายทั้งหมดที่ปรากฏแก่ผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณ เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกับพวกเขามากที่สุด
2. การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับตามความต้องการของแต่ละบุคคล
เมื่อคุณดูร้านค้าออนไลน์ คุณมักจะได้คำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่คุณอาจสนใจ ซึ่งเป็นคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับเปลี่ยนตามการเรียกดูหรือพฤติกรรมการซื้อของคุณ นี่เป็นกลวิธีในการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลที่มีประสิทธิภาพ และสามารถทำได้หลายวิธี เช่น:
- ผู้เข้าชมที่ดูสิ่งนี้ ยังดู…ด้วย
- ผู้เข้าชมที่ซื้อสิ่งนี้ ยังซื้อ …ด้วย
- คัดสรรมาเพื่อคุณ…
- ไอเทมที่กำลังฮิตในตอนนี้…
การเลือกวิธีที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับบริบท แต่ก็คุ้มค่าที่จะทำเพราะมันได้ผลจริง การวิจัยโดย Smart Insights แสดงให้เห็นว่าคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับตามบุคคลสามารถสร้างรายได้ได้ถึง 68% ของรายได้จากอีคอมเมิร์ซทั้งหมด ไม่เลวเลยใช่มั้ยคะ
3. การตลาดอีเมลตามพฤติกรรมของผู้ใช้
การส่งอีเมลติดตามผลและจดหมายข่าวที่ปรับตามบุคคลเพื่อเสนอส่วนลดสำหรับรายการที่นักช้อปแสดงความสนใจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่ม conversion และการเพิ่มความเร่งด่วนด้วยข้อเสนอแบบจำกัดเวลาก็อาจจะเพิ่มยอดขายของคุณได้ในทันที
4. ปรับแต่งโปรโมชั่นอีเมลให้เข้ากับลูกค้าแต่ละคน
ทุกวันนี้ การส่งโปรโมชั่นที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าของคุณนั้นง่ายกว่าที่เคยด้วยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ที่เชื่อมต่อกับระบบขาย
91% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้ากับแบรนด์ที่มีข้อเสนอและคำแนะนำที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญสำหรับธุรกิจที่อีเมลส่งเสริมการขายทุกฉบับจะต้องมีคุณค่าต่อผู้ที่ได้รับ มิฉะนั้น คุณก็เป็นแต่สแปมสำหรับลูกค้า และอัตราการยกเลิกการสมัครของคุณจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก
คุณสามารถแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าของคุณได้หลายวิธี รวมถึงตามสถานที่ ความสนใจ อายุ เพศ และอื่นๆ จากนั้นคุณสามารถสร้างโปรโมชันสำหรับเฉพาะส่วนที่แบ่งกลุ่มของฐานลูกค้าของคุณและตอบสนองความต้องการของพวกเขา
5. การกำหนดเป้าหมายตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของแต่ละคน
การเปลี่ยนเส้นทางผู้เยี่ยมชมไปยังร้านค้าที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาอยู่ที่ไหนอย่างมีประสิทธิภาพช่วยลดจำนวนคลิกและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้ การแบ่งกลุ่มตามตำแหน่งของนักช้อปยังช่วยให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ตามลูกค้าได้มากขึ้นได้ด้วยการแสดงข้อเสนอที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม
6. การเสนอขาย UPSELL เมื่อสิ้นสุดการซื้อของแต่ละคน
อีกโอกาสหนึ่งในการสร้างข้อเสนอส่วนบุคคล คือระหว่างขั้นตอนการชำระเงิน การทำเช่นนี้มักจะซึ่งประสิทธิภาพสูง เนื่องจากผู้เข้าชมได้เริ่มซื้อแล้วจึงอยู่ใน “โหมดการซื้อ” การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องเมื่อผู้คนกำลังจะซื้อสินค้าเป็นกลยุทธ์ที่ทรงพลัง มันใช้งานได้ดีเป็นพิเศษหากคุณนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เสริมกับผลิตภัณฑ์ที่ผู้เยี่ยมชมของคุณกำลังจะซื้อ
7. กำหนดเป้าหมายคนที่กำลังจะออกจากเว็บไซท์ด้วยข้อเสนอเฉพาะ
การทิ้งรถเข็นเป็นความท้าทายของการขายออนไลน์ และ personalization ก็เป็นวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหา การเสนอข้อเสนอเฉพาะบุคคลให้ผู้เข้าชมที่มีแนวโน้มที่จะทิ้งรถเข็นจะดึงดูดให้พวกเขากลับไปทำคำสั่งซื้อจนจบ หรืออย่างน้อยก็ลงชื่อสมัครรับจดหมายข่าวหรือทำกิจกรรมบนเว็บไซท์อื่นๆที่มีประโยชน์ต่อแบรนด์ในอนาคต
8. รายการสินค้าที่ดูล่าสุด
เมื่อคุณเรียกดูเว็บไซต์ คุณอาจจะไม่ได้มีอารมณ์ที่จะซื้ออะไรซักอย่างเสมอไป บางครั้งคุณแค่คลิกไปเรื่อยๆ ดูรายการที่คุณชอบให้ละเอียดถี่ถ้วน แล้วไปต่อ การเตือนผู้เยี่ยมชมถึงสิ่งที่พวกเขาต้องการในครั้งต่อไปที่เยี่ยมชมร้านค้าของคุณจะเพิ่มโอกาสในการจับพวกเขาเมื่อพวกเขาอยู่ในอารมณ์ที่จะซื้อ และทำให้แน่ใจว่าพวกเขาจะไม่ลืมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ
9. ช่วยเหลือผู้ใช้ในการนำทางเว็บไซต์ของคุณ
เมื่อเว็บไซต์ของคุณเติบโตขึ้น คุณสามารถคาดหวังได้ 2 สิ่งที่จะเกิดขึ้น:
● คุณจะได้รับการเข้าชมมากขึ้น
● เว็บไซต์ของคุณใช้งานยากขึ้น
นั่นเป็นเพราะว่ายิ่งคุณเพิ่มเพจในร้านค้าออนไลน์ของคุณมากเท่าไหร่ ลูกค้าก็จะยิ่งค้นหาสิ่งที่พวกเขากำลังต้องการได้ยากขึ้นเท่านั้น นั่นเป็นเหตุผลสำคัญที่ต้องคำนึงถึง e-commerce personalization เมื่อออกแบบเลย์เอาต์ของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ ยกตัวอย่างเช่นอีคอมเมิร์ซแฟชั่นอาจ redirect ผู้เยี่ยมชมไปที่หน้าสินค้าผู้หญิงเมื่อเห็นว่าผู้เข้าเยี่ยมชมคนนั้นเคยมองหาในกลุ่มสินค้าผู้หญิงมาก่อน
10. แสดงร้านค้าที่ใกล้ที่สุดสำหรับเวลารับและปิดทำการ
ข้อเสียอย่างหนึ่งของการช็อปปิ้งออนไลน์คือลูกค้าไม่ได้รับสินค้าในทันที เมื่อลูกค้าเยี่ยมชมร้านค้าที่มีหน้าร้านจริง ลูกค้าสามารถตรวจสอบและซื้อสินค้าได้ทันที โดยไม่ต้องรอให้สินค้ามาถึง
ผู้ค้าปลีกจะเอาชนะปัญหานี้ได้โดยสองวิธี โดยให้จัดส่งในวันเดียวกันหรือวันถัดไป และโดยการให้ลูกค้าสามารถรับสินค้าภายในร้านได้หรือที่เรียกว่า omni-channel
การรับสินค้าในร้านกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น โดยเฉพาะในหมู่ผู้ที่อาศัยอยู่ในเมือง (ใกล้ร้านค้า) และผู้ที่ต้องการประหยัดค่าขนส่ง
การแสดงร้านค้าที่ใกล้ลูกค้าที่สุดในหน้าสินค้าและให้เลือกรับสินค้าในร้านได้ระหว่างการชำระเงิน รวมถึงเวลาปิดทำการ ทำให้ลูกค้าที่ต้องการสินค้าด่วนตัดสินใจได้ง่ายขึ้น
โครงสร้างพื้นฐานที่ดีที่สุดสำหรับ e-commerce personalization
e-commerce personalization เชื่อมโยงกับส่วนประกอบที่ไม่แน่นอนหลายอย่าง แบรนด์ต้องรวบรวม วิเคราะห์ และเปิดใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ในแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้จะเป็นไปได้ก็ด้วยเครื่องมือและสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมเท่านั้น:
- ข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวและเข้าถึงได้
- สถาปัตยกรรมแบบเปิด
- ตรรกะการตัดสินใจอัตโนมัติและการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
ข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวและเข้าถึงได้
ข้อมูลจาก touchpoint ทั้งหมดตลอดเส้นทางการซื้อของลูกค้าจะต้องถูกรวบรวมและเข้าถึงได้ ไม่เช่นนั้นข้อมูลที่สำคัญบางอย่างอาจจะติดค้างอยู่ในไซโลและทำให้การไหลของข้อมูลติดขัด ซึ่งจะทำลายประสบการณ์เฉพาะบุคคลของลูกค้า
สถาปัตยกรรมแบบเปิด
การผสานรวมเทคโนโลยีการตลาด, CRM และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้มีความคล่องตัวและสามารถสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลได้อย่างรวดเร็ว ระบบต้องมีความยืดหยุ่นสูงและใช้เวลากับการพัฒนาวิศวกรรมให้น้อยที่สุด การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมและการตั้งค่าที่ใช้ง่ายจะสร้างมูลค่าได้มหาศาลจากการเริ่มใช้งานที่ทำได้เร็ว
ตรรกะการตัดสินใจอัตโนมัติ (automated decision) และการเรียนรู้ของจักรกล (machine learning)
การวิเคราะห์และการแสดงผลแบบอัตโนมัติจำเป็นอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพและการใช้งานขนาดใหญ่ เมื่อจำนวนรูปแบบและกลุ่มเป้าหมายเพิ่มขึ้นตามแผนการเทส การประเมินผลจะกลายเป็นงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากซึ่งสามารถทำได้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงเท่านั้น
ประเด็นที่สำคัญ
ลูกค้าอีคอมเมิร์ซต่างต้องการและคาดหวังประสบการณ์แบรนด์ที่ปรับเฉพาะบุคคล และแบรนด์ที่ทำไม่ได้ก็จะพลาดการขาย มีวิธีมากมายในการเพิ่ม Conversion และมูลค่าของลูกค้าของคุณ แต่วิธีไหนที่เหมาะที่สุดสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ วิธีที่ดีที่สุดในการค้นหาคือการทดลอง ในการทำเช่นนั้น คุณต้องมีพื้นฐานทางเทคนิคจากข้อมูลที่รวมกันในที่เดียวและเข้าถึงได้ ระบบเทคโนโลยีเป็นแบบเปิดและเชื่อมต่อกัน คุณจึงจะสามารถใช้ตรรกะการตัดสินใจแบบอัตโนมัติและการเรียนรู้ด้วยจักรกลในวงกว้างได้ นอกจากนั้นยังต้องมีทีมที่มอนิเตอร์ผลของแคมเปญ และปรับเปลี่ยนวิธีเพื่อทดสอบอยู่ตลอดเวลา
