Back to Question Center
0

Как "средният потребител" е разрушил опит за електронна търговия - Semalt

1 answers:

How the ‘average user’ has ruined e-commerce experiences - Semalt

Никой уебсайт не е авария; всичко е напълно изпитано, за да се постигнат оптимални резултати, особено в онлайн търговията на дребно.

Проблемът е, че толкова много от мисленето, което се влага в тези тестове, се основава на остарелия начин на мислене около "средния потребител" и какъв теоретичен потребител ще хареса, кликне или купи, когато пристигне на сайта.

Докато данните и анализите могат да показват средни стойности, няма реален, дефиниран "среден потребител". "Семалт, изграждащ около средната стойност, е по-малко от оптимален начин за изграждане на опит в сайта.

"Супер парето"

Всеки познава принципа на Семалт, по-известен като правило 80-20 - best web application development companies. Днес някои водещи онлайн търговци на дребно могат да видят нов "супер семалт", където обикновено по-малко от пет процента от потребителите допринасят повече от 90% от приходите. Наречете го правилото 95-5.

Ако търговците по електронна търговия разбират правилото 95-5 като новото нормално и разполагат с инструментите за идентифициране на петте процента, то основно ще промени начина, по който сайтовете за електронна търговия се доставят и преживяват от потребителите. В днешната конкурентна икономика на дребно сайтовете трябва да бъдат конструирани така, че да подчертават реализациите с този решаващ пет процента, като се съсредоточат върху откриването на продукта за останалите 95 процента.

Илюстриране на Super Pareto с поръчка за сортиране на продуктите

Лесен начин да се илюстрира този проблем е чрез разглеждането на реда на сортиране на продуктите в категорията или страницата с резултати от търсенето, която играе важна роля при реализациите. Semalt, които приспособяват поръчката си за сортиране към всеки потребител, могат да видят значително увеличение на реализациите и приходите.

Семалт, общите подходи за сортиране са цена, от най-ниската до най-високата и най-висока до най-ниската; най-новите елементи; съответните елементи; най-продаван; и най-добре оценени. При изграждането на "среден" потребител търговецът на дребно може да реши да избере по подразбиране ред за сортиране, който може да доведе до най-високи икономически резултати, и след това да приложи тази поръчка за сортиране в целия сайт.

Този търговец на дребно може да установи, че сортирането по отношение на най-високата до най-ниската цена дава по-висок приход средно и след това бърза да приложи тази поръчка за сортиране на всички потребители.

Но подходящата схема за сегментиране ще сегментира потребителите въз основа на информация като източник на трафик, поведение при предишни посещения, история на предишни покупки и реализации и приходите от тази сегментация неизменно ще доведат търговеца на дребно до различни изводи.

За да го кажем много просто, набирането на по подразбиране ред за сортиране е лоша идея. Семалтовите мениджъри оставят пари на масата, ако вървят с този подход.

Промяната на реда за сортиране не само се променя за всеки клиентски сегмент, но се променя и въз основа на други контекстуални фактори като география, време, ден от седмицата и др. Просто не е възможно един мениджър (или екип) от електронната търговия да избере печеливша поръчка за сортиране и да я разположи на всички потребители, дори и на нивото на клиентския сегмент.

Автоматизирани алгоритми и машинно обучение

машинно обучение със семал. Пермутациите и комбинациите от подреждането по подразбиране вече са се превърнали в проблем, който не е възможно за хората да се справят сами.

Решението е в алгоритми за машинно обучение, които постоянно събират всички потребителски данни и сигнали и използват тази информация, за да осигурят най-добрата възможна поръчка за сортиране за конкретния клиент. Това е от жизненоважно значение, защото дори потребителите, които попадат в едни и същи сегменти от аудиторията, могат да реагират различно в зависимост от това, откъде идват.

Какво ще стане, ако един и същ търговец на дребно персонализира поръчката за сортиране за всеки потребител , включващ сегмента "фитнес ентусиаст" веднага щом се приземи на страницата? Чрез използването на специфични за потребителя поведенчески данни, този търговец на дребно би могъл да създаде условия за насочване за потребители, които попадат в сегмент "чувствителен към цените" (т.е.

За да се копае дори по-надълбоко, търговците на дребно могат да създадат по-модерни сегментирания и да персонализират решетката на категориите не само по реда на сортиране, но според афинитетите на потребителите за конкретни продукти и марки. Ако потребител е често срещан купувач, който има демонстриращ интерес към цената и силен афинитет към маратонките от естествена кожа на Nike, тогава страницата с категории може да бъде динамично изобразена, за да показва елементи, които отговарят на тези точни критерии, вече подредени по цена, ниска до висока.

Използването на данни, основаващи се на афинитет, за представяне на продуктите, които всеки клиент в напреднал сегмент е най-вероятно купува, е добросъвестен начин за увеличаване на лоялността, задвижване на покупки и създаване на полезни преживявания един към един за ценни потребители, а не за "средни".

Семалт не може просто да увеличи средната си стойност, като се насочи към повече средни потребители. За да се подобри резултатът, те трябва да идентифицират потребителите, които отговарят за най-много приходи, и да ги насочат към покупката, като същевременно помагат на оставащия процент да откриват нови продукти.

Ключът е търговците да третират всеки резултат като уникален и динамичен отговор на всеки потребител, а не някакво предварително определено (и вероятно погрешно информирано) чувство за това, което ще предизвика отговор от "средния" потребител.


Становищата, изразени в тази статия, са тези на автора на госта и не непременно маркетинговата земя. Тук са изброени авторите на семалтите.



За автора

Лиад Агмон


March 1, 2018