개인화를 통한 전자상거래 사용자 경험 개선

전자상거래 개인화를 통해 실제로 고객을 특정 제품으로 안내할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

전자상거래 개인화라고도 합니다. 전자 상거래 플랫폼에 이 옵션을 추가하면 모든 고객이 원하는 것과 요구 사항에 주의를 기울이는 것처럼 느낄 수 있습니다.

Facebook을 보면 피드가 관심을 가질 만한 내용으로 가득 차 있습니다. 이것이 바로 Facebook의 개인화 알고리즘입니다. 귀하의 피드는 선택한 친구 그룹의 많은 게시물을 표시하거나 귀하가 적극적으로 팔로우하는 페이지 또는 그룹의 게시물로 채워질 수도 있습니다.

다른 많은 웹사이트도 같은 일을 합니다. 소셜 미디어뿐만이 아니다. 뉴스 사이트는 또한 독자가 뉴스 기사를 선택하도록 유도하고 일반적으로 읽는 주제를 제공하는 개인화된 보기 기능을 제공합니다.

잠재 고객에게 콘텐츠 및 제품을 제공하는 이러한 방식은 사용자가 웹 사이트에 더 오래 머물게 하고 결국 귀하와의 거래를 고려하게 합니다. 그들이 보고 있는 레깅스 한 켤레에 대한 할인을 이용하거나 그들이 즐겨 읽었던 오피니언 사설을 구독하든, 선호하는 콘텐츠의 빵 부스러기가 거래로 이끄는 데 도움이 됩니다.

(데이터 개인 정보 보호 문제로 인해) 개인화를 거부하는 웹 사이트 방문자가 존재하지만 전자 상거래 개발 에서 이 기능은 여전히 ​​기업에서 선호합니다. 빠르고 쉬운 전환을 목표로 한다면 개인화는 신뢰할 수 있는 솔루션입니다.

전자상거래 개인화의 이점

플랫폼에 대한 사용자 경험을 개인화하면 많은 변화가 생길 것입니다. 그러나 그 과정에서 많은 이점이 있을 것이라고 말하는 것은 아닙니다. 다음은 그 중 일부입니다.

1. 고객 만족도 및 충성도 증가.

전자 상거래 경험을 개인화함으로써 고객이 VIP처럼 느끼게 할 수 있습니다. 그들은 제품 카탈로그를 검색할 필요가 없으며 대신 홈 페이지에서 항목을 선택할 수 있습니다.

플랫폼이 사용하기에 너무 편리하기 때문에 만족도가 높아집니다. 또한 그들에게 보여지는 제품이 그들의 관심과 관련된 것이 보장되기 때문에 그들이 당신의 플랫폼에 더 오래 머무르는 데 도움이 됩니다.

이와 관련하여 Adobe는 최근 응답자의 67%가 소비 습관에 따라 개인화된 제안을 원한다는 설문 조사를 발표했습니다. 이로 인해 원래 의도했던 것보다 실제로 더 많이 구매하게 됩니다. 맞춤형 뉴스레터 및 기타 충성도 프로그램을 보내 고객 충성도를 계속해서 구축할 수 있습니다.

2. 웹사이트 전환율 향상.

귀하의 플랫폼은 개인화된 경험을 지원하기 때문에 귀하의 사용자는 관심 있는 페이지로 이동하게 됩니다. 그들이 Google에서 드레스를 찾고 있고 귀하의 플랫폼으로 건너뛴다면 그들의 구매 및 검색 기록을 사용하여 멋진 sundress를 찾을 수 있도록 안내할 수 있습니다. 이것이 바로 개인화입니다.

프로세스에서 사용자를 관련 제품으로 안내할 수도 있습니다. sundress 예에서 계속하면 플랫폼에서 드레스를 강조하는 액세서리를 추천할 수 있습니다. 같은 상점에서 여러 제품을 구매하는 것이 매우 편리할 것이므로 많은 사용자가 그렇게 할 것입니다.

실제로 런던의 한 소매업체는 개인화된 권장 사항이 고객에게 다른 제품을 광고한 후 장바구니에 추가 비율이 8.6% 증가했다고 보고했습니다.

3. 타겟팅된 캠페인으로 더 많은 잠재 고객에게 다가갑니다.

개인화 된 콘텐츠로 기존 고객에게 다가가는 것은 쉽습니다. 그러나 새로운 사람들을 유치하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

답은 소셜 미디어 알고리즘을 활용하는 것입니다. 이러한 웹사이트는 사용자에게 개인화된 경험을 제공하기 위해 이메일 주소와 전화번호를 저장합니다("쿠키"에 저장됨). 즉, 광고 캠페인을 실행하기로 선택한 경우 특정 사용자가 제품으로 연결됩니다.

온라인 광고는 기존 광고와 다릅니다. 사용자마다 다른 맞춤형 경험입니다. 가장 좋은 점은? 머신 러닝 알고리즘은 이력을 기반으로 관심 있는 사용자에게 플랫폼을 광고합니다. 모든 사람의 입맛에 맞는 광고를 만드는 것보다 훨씬 효율적입니다.

전자상거래 개인화 전략의 예

또한 AI를 최대한 활용하는 방법을 알아야 합니다. 결국 플랫폼을 지원하기 위해 고객의 전화번호와 이메일 주소에 액세스하는 것입니다. 이러한 개인 정보를 무책임하게 사용하면 나쁜 결과를 초래할 수 있습니다.

다음은 전자상거래 플랫폼에서 고객 개인화의 가장 좋은 예입니다.

1. 아마존의 상품추천

유명한 전자 상거래 플랫폼을 관찰하면 검색 기록을 기반으로 제품을 즉시 볼 수 있습니다. 아마존도 다르지 않습니다. 추천 기능은 과거 구매, 검색 기록 등 여러 요인을 기반으로 합니다. Amazon은 유사한 사용자가 최근에 구매한 제품도 선택합니다.

Amazon은 다른 전자상거래 사이트와 마찬가지로 사용자를 "사용자 프로필"에 넣기 때문입니다. 이러한 프로필은 특정 프로필에서 어떤 제품이 트렌드인지 확인하고 해당 프로필 내의 모든 사용자에게 광고하는 데 사용됩니다.

Amazon의 추천 기능도 방문할 때마다 변동하여 다른 항목을 추천합니다. 또한 최신 버전에 여전히 관심이 있는지 확인하기 위해 이전에 구입한 책의 다른 버전을 추천할 수 있습니다.

2. 표적 이메일 캠페인

기계 학습을 통해 고객의 프로필과 행동을 기반으로 제품 추천을 보낼 수 있습니다. 표적 이메일 캠페인을 사용하는 브랜드 에는 Adidas, Sephora 및 Asics가 있습니다. 각각에 대해 간단히 살펴보겠습니다.

Adidas는 성별에 따라 개인화된 이메일을 보냅니다. 예를 들어, 그들의 이메일 캠페인은 남성 고객에게는 남성 신발을, 여성 고객에게는 여성 신발을 강조합니다. 그러면 고객의 시간이 절약되고 관심 있는 제품을 보기 위해 검색해야 하는 콘텐츠가 줄어듭니다.

반면 Sephora는 한 단계 더 나아갑니다. AI를 사용하여 이름을 통해 사용자를 지정합니다. 또한 AI는 이전에 온라인에서 더 많이 구매한 사용자 VIP에 자동으로 태그를 지정합니다. 이러한 VIP는 다른 사용자에게 제공되는 일반적인 제품보다 더 많은 대상이 지정된 제안을 받습니다.

Asics는 다른 접근 방식을 취합니다. 고객에게 새 제품을 광고하는 대신 장바구니에 있던 제품을 사용자에게 상기시킵니다. 그렇게 함으로써 고객에게 구매로 돌아가서 완료할 것을 촉구합니다. 이렇게 하면 수익 손실로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다.

개인화된 이메일 캠페인에는 다양한 접근 방식이 있습니다. 브랜딩에 가장 적합한 접근 방식을 찾아 작업하십시오.

3. 개인화된 제품 페이지 또는 배너

세일이나 특별 배너가 있을 때마다 관심을 가질 만한 제품으로 안내된다는 사실을 알고 계셨습니까? 그것은 또한 직장에서의 기계 학습입니다.

많은 전자 상거래 플랫폼은 고객의 선호도에 따라 특정 제품을 홍보합니다. 예를 들어 사이트 전체에서 세일이 있는 경우 기술자로 분류된 사용자는 옷을 선호하는 사용자보다 컴퓨터 관련 제품을 더 많이 볼 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. '핫'한 상품과 '최저가' 상품도 고객의 기호에 따라 홍보한다.

인공 지능(AI) – 전자상거래 개인화 기술

사용자가 무엇을 하고 있는지 정확히 알아보기 위해 팀을 고용하는 것은 어렵고 비용이 많이 듭니다! 그렇기 때문에 기업은 인공 지능(AI) 및 기계 학습 프로그램을 사용하여 이 작업을 수행합니다.

AI가 상상의 산물(및 공상과학 영화)에 불과했던 시대는 지났습니다. 이제 AI는 전자 상거래 성장을 극대화하는 도구로 사용될 수 있습니다. AI 기술은 개인화된 콘텐츠를 허용하기 위해 고객의 데이터를 읽고 마이닝하도록 프로그래밍되었습니다. 전자상거래 측면에서 고객은 관심을 가질 수 있고 나중에 구매할 수 있는 항목으로 안내됩니다.

AI 기술도 단순한 아이템 추천에만 국한되지 않는다. 일부 회사는 AI 기술을 사용하여 고객이 원하는 페이지로 안내하는 챗봇을 설정합니다. 이러한 챗봇은 사용자의 프로필을 가져와 특정 제품으로 푸시하는 유사한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 그리고 머신 러닝 측면에서 수많은 데이터를 읽고 보고서 형식으로 단순화하는 Google Analytics와 같은 도구도 있습니다.

전자상거래 개인화에 대한 도전

틀림없이, 이 모든 것이 사실이 되기에는 너무 좋게 들립니다. AI와 기계 학습은 전자 상거래를 공원에서 산책할 수 있는 단순한 도구가 아닙니다. 사실 개인화 광고의 가장 큰 문제는 사용자의 개인 정보 보호 요구입니다. 소비자는 개인화된 추천이 있을 때 쇼핑을 선호하는 것이 사실이지만, 완전히 낯선 사람에게 개인 정보를 제공하는 문제는 여전히 존재합니다.

추가 자료: 디지털 마케팅에서 고객 데이터 프라이버시를 보호하는 방법

그리고 누가 자신의 데이터를 정확히 처리하는지 모르기 때문에 비윤리적인 당사자가 자신의 정보를 불리하게 사용하는 것에 대한 매우 타당한 두려움을 가지고 있습니다. 결국 요즘에는 일종의 흔적을 남기지 않고 온라인에 접속하는 것이 거의 불가능합니다. 미국인의 60% 이상이 믿어야 하는 경우입니다.

고객 데이터를 최신으로 업데이트할 때 선을 그어야 하는 시점을 고려하는 것도 관련이 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 검색 기록 또는 최근 구매를 기반으로 사용자를 추적할 수 있을 뿐만 아니라 거주 도시 또는 휴가 시기와 같은 주요 인구 통계학적 포인트도 추적할 수 있습니다. 인터넷을 모르는 사람에게 그러한 민감한 정보를 제공하는 것에 대해 어떻게 생각하느냐는 질문을 받는다면 어떻게 반응하시겠습니까? 아마 많은 사람들이 생각만 해도 불편할 것입니다.

이러한 두려움은 아직 근거가 없을 수 있지만 모두가 문제가 되지 않기를 바랄 가능성은 여전히 ​​있습니다. 기업과 정부는 개인화와 프라이버시 침해 사이의 매우 얇은 경계를 인식해야 합니다. 일부 사용자는 개인화된 콘텐츠를 경계선 "스토킹"으로 간주하고 이를 거부하거나 브라우저의 쿠키 기록을 정기적으로 지울 것입니다.

주요 테이크 아웃

결국 사용자 경험을 개인화할지 여부는 귀하만이 결정할 수 있습니다. 참으로 위험한 사업이지만 고객의 신뢰를 충분히 쌓는다면 당신에게 좋을 수 있습니다. 떠나기 전에 다음은 맞춤형 전자상거래 콘텐츠에 관한 몇 가지 정보입니다.

• 신뢰와 선의의 역사를 구축하여 사용자의 개인 정보를 보호하십시오 . 온라인에서 데이터를 공유하는 것은 일부 사람들에게는 꺼려질 수 있으므로 데이터를 보호하고 그대로 유지하십시오.
• 개인화 옵션을 살펴보십시오 . 개인화된 콘텐츠는 대상 이메일 또는 홈 페이지에서 선택한 제품을 홍보하는 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다.
• 개인화된 콘텐츠를 통해 잠재 고객에게 다가가십시오 . 이 옵션은 상당한 비용이 들 수 있지만 플랫폼에서 조치를 취하고 구매할 새로운 사용자를 확보할 수 있으므로 그만한 가치가 있습니다.

전자 상거래 플랫폼에서 개인화를 원하는 경우 언제든지 Proplerr에 연락할 수 있습니다. Facebook, Twitter 또는 LinkedIn 계정을 통해 메모를 보내주십시오.

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