电商行业大数据应用方向,大数据在电商行业的应用?

近几年,“新零售”的浪潮席卷了各大传统行业。传统零售业依托互联网,大数据等技术,升级了商品的生产、流通、销售流程,形成了将线上服务、线下体验与现代物流深度融合的新零售模式。如果你从事线上零售业务,目前还没有开始优化销售转化流程,那现在就是采取行动的最佳时刻。当然,结合AB测试进行增长探索是一种可行的方案。

如下三个案例都是早期互联网购物的典型案例,这些案例现在看来可能没有太多创新性,甚至觉得不太友好,但在互联网购物的启蒙阶段而言,却是非常成功的A/B测试优化案例。

1、亚马逊:诱导性的付款交易

根据BloomReach的数据,55%的美国消费者都会首先选择亚马逊进行产品搜索,即便他们不打算从那下单购买。亚马逊的口号就是要让人们“想要在30秒内购买”,其实大多数消费者最终也都是从亚马逊购买,从而成就了亚马逊登上电子商务的顶峰。

亚马逊网站驱动转化的主要特性就是将特惠与特定商品捆绑在一起。借助其广泛的用户数据,亚马逊知道哪些其他商品客户可能会感兴趣,并将其推荐捆绑于用户挑选的商品,这样往往更具吸引力。

举个例子,在下面的第一个截图中看到的星球大战主题的枕头。在浏览更多信息的同时,客户可以看到可用于该商品的特惠按钮。

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点击按钮展开捆绑优惠的下拉列表,每个项目都附有一个突出的附加购买按钮。简而言之,亚马逊不仅将一般访客转换为购买者,而且通过这些独特的优惠提升了客单价。

A/B测试场景

相关推荐提供了很好的机会让客户接触更多可能感兴趣的商品。结合特殊优惠可以成为用户转化的强大驱动力。您可以通过下面的试验轻松测试额外的折扣是否会说服您的客户购买更多商品:

①原始版本:在付款前提供常规的商品推荐

②试验版本:在购物车阶段对相关推荐提供特别的折扣

追踪分析结果来发现折扣优惠是否能够鼓励更多用户向购物车添加所推荐的商品。只有当特别推荐能够帮助用户购买更多他们想要的产品时才会有效果,而不是让他们在付款时犹豫不决或取而代之。

2、沃尔玛:线下-移动端的一致体验

随着移动时代的到来,沃尔玛在移动零售电商领域成长壮大并在其商业版图中占有重要的部分。如果说亚马逊致力于最大限度地提升线上购买速度,而沃尔玛则通过无缝的线上结合线下的操作来加快客户的店内体验。条形码扫描功能让客户在进入商店之前就开始购物。客户在家里快速扫描商品的条形码并创建一个购物清单。扫描购物清单可以让您在下次路过商店时完成实际购买。此外,扫描商店二维码会将您购买的电子收据发送到手机。

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上述测试场景在当时来说,是非常大胆创新的尝试了,当然,互联网购物发展至今,现在的购物体验一定是好于当时的。这是时代发展的必然结果,也是一次次地使用A/B测试进行优化迭代的必然结果。

A/B测试场景

如果您同时拥有实体店的业务和线上业务的话,那么为什么不从沃尔玛的做法借鉴,来测试无缝的网站到店铺购物体验?试验很容易设置,结果可能会给您带来惊喜。

①原始版本:发放满减券,支付时,默认不适用优惠券,让用户选择是否使用;

②试验版本:发放满减券,支付时,默认优先使用优惠券,突出显示减免金额。

看看测试的变量是否会带来更多的优惠券使用(以及更多的销售额)。通过此类优化方案,逐步提升销售额和利润率。

3、梅西百货:便捷支付的数字钱包

梅西百货很早就开始尝试数字支付。在2014年底,梅西百货便开始应用Apple Pay,但这不是他们在其App中尝试的唯一支付方式创新。

同期他们还推出数字钱包,让梅西百货的会员“轻松地下载和使用优惠券”。零售商的终极目标是为客户创造“无缝、全方位的付款体验”,无论是在旅途中通过他们的移动设备,还是在家中通过PC来进行交互。

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通过数字钱包,Macy’s Star Rewards 会员可以下载优惠券以便在结帐时方便参考使用,并将其卡片信息保存在安全且易于访问的地方。付款结合优惠,就像操作你的手机一样简单。

A/B测试场景

数字钱包可以帮助您通过便捷性提升转化。为什么客户会为您发送的优惠券来刷新电子邮件?为什么每次他们想从你那里购买时,还得从头开始添加付款信息?操作更容易,客户的购买也就有可能更多。

①原始版本:将优惠券以电子邮件的方式发给忠实客户;

②试验版本:将优惠券在App中发给忠实客户。

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看看哪种方式发放的优惠券有更多的使用?客户是直接从电子邮件中使用您的优惠券?还是在应用内直接领取优惠券?测试发现哪种方式可以帮助您增加App内购买。

关于零售行业关注的浏览、点击、转化、复购等环节,并非所有产品的付款流程都是一样的,要让您的App获得更高的转化率,您需要做的是找到最适合用户的付款流程通过A/B测试找到最优方案,从各个环节提高用户黏性及转化,找到属于您自己的增长密码。

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