个性化的客户体验的建议

通过Rob猎隼,布莱恩史密斯,Bilaji拉曼,你们王,及其张和特里唐

2020年12月18日, 在工程的博客

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直接推荐笔记本中引用这篇文章。

零售取得了巨大的进步在2020年采用电子商务,电子商务零售总额的比例看到多个年进步的一年。同时,COVID封锁和经济不确定性已经完全打乱了我们如何吸引和留住客户。公司需要考虑个性化的有效竞争在这个快速变化的时期。

在2020年,我们看到一个快速消费行为的转变,不仅在采用电子商务。商店品牌增加了消费者的采用。日常用品需求复苏。客户不仅重新思考他们的关系与特定产品的零售商,但传播他们花在多个零售合作伙伴。bob体育外网下载店内的相关性显示,功能和促销是挑战领先零售商能够推动个性化建议。他们收入的35%

提供一个体验,让顾客感觉理解帮助零售商脱颖而出的大规模商人和建立忠诚度。这COVID之前是正确的,但改变消费者的偏好更关键的零售组织。研究显示顾客的成本是保留现有的5倍,组织寻求成功的新标准必须继续与现有客户建立更深层次的连接消费者为了留住一个坚实的基础。没有短缺的选择和激励今天的消费者重新思考长期的消费模式。

个性化竞争是必须的

面对压倒性的选择,消费者希望他们购买的品牌和组织他们购买他们的经历与他们的需求和偏好。个性化,曾经作为一个异国情调愿景可以,正日益成为基线为消费者期望不断联系,缺乏时间和寻求价值通过一个越来越复杂的考虑。

品牌,提供个性化的经验可以与这些零售巨头竞争。在一个pre-COVID分析的消费态度和消费模式,80%的参与者表示,他们更有可能和一个公司做生意提供个性化的体验。这些人被发现有着更容易使15或更与组织每年购买他们认为理解和回应他们的个人需求和喜好。在一个独立调查,50%的参与者报告说看到他们购买的品牌作为自己的扩展,推动更深、更持久客户忠诚度的品牌做对了。

作为COVID迫使转变消费者的注意力引向价值,可用性、质量、安全和社区、品牌最适应客户不断变化的需求和情绪开关从竞争对手。虽然有些部分获得了商业和许多丢失,组织已经开始改善客户体验之旅看到更好的结果,密切反映模式观察到的在2007 - 2008年的经济衰退(图1)。

我们期待新的标准是什么,很明显,客户体验的个性化仍将是许多B2C,甚至是重点B2B组织。越来越多的市场分析人士承认客户体验破坏性的力量启用新贵组织颠覆历史悠久的球员。组织专注于通过竞争产品、渠道、定价和促销会面临来自竞争对手的压力能够向消费者提供更多的价值每一美元。

关注客户的旅程

个性化仔细探索的开始客户的旅程。这个开始客户来识别需要,确定一个产品来满足它。然后转向一个通道的选择为其购买和结尾消费,处理和可能的重复购买。路径不同,不仅仅是线性的,但在每一个阶段,有一个为客户创造价值的机会。

的数字化的每个阶段为客户提供了灵活性而言,如何参与和为组织提供的能力评估他们的健康模式。同时在线和移动体验的一部分,数字化可以扩展到店内,在途的,甚至客户旅程的家庭阶段适当的透明度,考虑客户的隐私和增值。

这个customer-generated数据以及第三方输入为该组织提供他们需要的信息提炼他们对客户的理解和他们独特的旅程。个人动机、目标和偏好现在可以更好理解和更个性化的经验传递给客户。

检查客户的旅程,其数字化和由它生成的数据的分析是用来创建一个客户体验改善反馈回路。让这个循环运动和维持它随着时间的推移,清晰的愿景为竞争的客户体验必须表达。这个愿景必须汇集整个组织,不仅营销及其IT-enablers,围绕共同的目标。这些目标必须转化为激励机制,鼓励跨部门协作和创新。组织的提供差异化客户体验之旅根本之旅成为一个学习型组织,一个将洞察运动,庆祝失败的经验,成功驱动顾客价值尺度发展迅速。

利用客户偏好

个性化是多方面的,但在不同的客户旅程,组织将有机会选择内容,产品,促销要呈现给客户。在这些时刻,我们可以考虑过去反馈客户选择正确的项目。客户反馈的形式并不总是来找我们状态星评级或写评论。反馈可以通过交互,表示停顿时间,产品搜索和购买活动。仔细考虑如何客户与各种资产和这些交互可能被视为表达偏好可以解锁一个广泛的数据,您可以启用个性化。

手里拿着的反馈,我们现在考虑哪些物品。考虑客户浏览各式各样的推荐产品,点击一个,探索替代这个项目,将它放入购物车,然后探索项目经常买这种产品结合。在每个阶段的非常狭窄的客户的旅程,客户与我们的互动内容有非常不同的目标。客户的偏好不变在整个旅程,但他们的意图让我们用这个信息来做出不同的选择对于我们可能存在。

理解它的艺术和科学

我们使用的引擎服务内容根据客户喜好推荐系统。描述他们的建筑艺术,科学只是轻描淡写。推荐系统,我们主要精力集中在共同的偏好相似的客户扩大范围的内容我们可以公开给客户。与他人,我们专注于内容本身的属性(例如,产品描述)和利用特定于用户的交互与相关内容量化的可能性一个项目可能会引起客户的共鸣。每个类的推荐引擎将围绕一个总体目标,但是在每一个,有无数决定东方的业务必须向特定的目标的建议。

这些引擎的复杂性和为什么我们构建他们的性质是这样的,任何前期评估的准确性是令人怀疑的。而离线提出了评价方法和应该用来确保我们构建推荐系统不出轨的飞行,现实情况是,我们只能有效地评估他们的能力帮助我们实现一个特定目标通过释放他们在有限的飞行员和评估客户的反应。在那些评估,重要的是要记住,没有期望完美,只有增量改进之前的解决方案。

考虑性能和完整性之间的权衡

我们必须克服的主要挑战在组装任何推荐的可伸缩性。考虑一个推荐利用用户的相似之处。小池的100000用户需要大约5000000000用户的评价对和这些评估可能涉及比较偏好为每个项目我们会推荐。从纯技术的角度来看,执行这个数字的计算不是一个问题,但做定期的成本和时间限制内对这些系统使蛮力评价站不住脚的。

这是这个原因,周围的技术文献推荐系统的发展重强调近似相似技术。这些技术提供了捷径,让我们这些用户或项目最有可能类似于我们比较的对象。与这些技术,之间有一个权衡性能、推荐完整性。因此,尽管这些技术非常面向技术的,有一个重要的对话,解决方案架构师和业务涉众之间这两个因素之间的平衡。