Покупці колись покладалися на знайомих продавців, щоб допомогти їм знайти саме те, що вони хотіли, а іноді і пропонувати додаткові предмети, про які вони навіть не думали. Але сьогоднішні відволікаючі споживачі, ошукані інформацією і варіантами, часто намагаються знайти продукти або послуги, які відповідають їхнім потребам.

Досягнення в галузі інформаційних технологій, збору даних і аналітики дозволяють постачати щось на зразок особистого ради вчорашніх продажів. Використовуючи все більш грамотні дані про клієнтів, підприємства починають створювати висококонкурентні пропозиції, які направляють покупців в «правильний» товар - в потрібний момент, за правильну ціну і по правильному каналу.

Але мало хто може це зробити. Орієнтація на людей з ідеально налаштованими пропозиціями в потрібний момент по правильному каналу - це священний грааль маркетингу. У міру підвищення здатності компаній фіксувати і аналізувати дані з високим ступенем деталізації, такі пропозиції можливі, але більшість компаній роблять їх погано, якщо взагалі.

Чоловічі годинники Migeer

Удосконалення цих «наступних кращих пропозицій» включає в себе чотири етапи: визначення цілей; збір даних про ваших клієнтів, ваші пропозиції і контекстах, в яких купують клієнти; використовуючи аналітику даних і бізнес-правила для розробки і виконання пропозицій; і, нарешті, застосування засвоєних уроків.

Важко удосконалювати всі чотири кроку одночасно, але прогрес в кожній з них має важливе значення для конкурентоспроможності. У міру збільшення обсягу даних, які можуть бути зафіксовані, і кількості каналів для взаємодії, компанії, які не швидко покращують свої пропозиції, будуть тільки відставати.

Покупці колись покладалися на знайомого продавця - такого, як власник свого загального магазину, щоб допомогти їм знайти те, що вони хотіли. Спираючись на те, що він знав або міг швидко вивести про клієнта, він знайде ідеальний продукт і, як правило, запропонує додаткові предмети, про які навіть не подумав клієнт. Сьогоднішні абстрактні споживачі, обтяжені інформацією і варіантами, часто намагаються знайти продукти або послуги, які найкращим чином відповідають їхнім потребам. Скорочений і часто погано поінформоване персонал на багатьох торгових майданчиках не може почати копіювати особистий контакт, який покупці колись залежали від нього, і споживачі як і раніше в основному самі по собі, коли вони роблять покупки в Інтернеті.

Це сумне становище речей змінюється. Досягнення в галузі інформаційних технологій, збору даних і аналітики дозволяють доставляти щось на кшталт - або, можливо, навіть краще, ніж рада власника. Вони називаються «наступними кращими пропозиціями». Ці електронні листи адаптуються до одержувача в момент їх відкриття. У 200 миллисекундах - відставання, непомітне для програмного забезпечення для аналітики одержувачів, збирає пропозицію, засноване на інформації про нього в режимі реального часу: дані, включаючи місце розташування, вік, стать і онлайн-активність, як історичні, так і безпосередньо передують, а також найостанніші відповіді інших клієнтів.

Що найчастіше купують на AliExpress в комерційних цілях

Ці оголошення підвищили коефіцієнт конверсії на цілих 70% - значно більше, ніж аналогічні, але нестандартні маркетингові зусилля. «Наступне кращу пропозицію» все частіше використовується для позначення пропозиції, налаштованого на основі. Атрибути і поведінку споживача.

Контекст покупки. Характеристики продукту або послуги. Стратегічні цілі організації. Продукти. Сервіси. Інформація. Відносини. Технології та стратегії для розробки наступних кращих пропозицій розвиваються, але підприємства, які чекають, щоб їх експлуатувати, побачать, що їхні клієнти порушують конкурентів, які лідирують. Наприклад, більшість з них є невибірковими або погано націленими на тих клієнтів, які вже купили пропозицію.

Можливо, ви не зможете відразу зробити всі кроки, але прогрес в кожному випадку буде необхідний в якийсь момент, щоб поліпшити ваші пропозиції. Будьте готові змінити свої цілі, щоб використовувати обставини, що змінюються. Зберіть докладні дані про клієнтів, ваші пропозиції і контексті покупки.

Чохли для телефонів

Використовуйте статистичний аналіз, інтелектуальне моделювання та інші інструменти, щоб відповідати клієнтам і пропозицій. Використовуйте бізнес-правила для керівництва, які пропозиції зроблені за яких обставин. Ретельно підходите до пропозицій і каналах. Робіть пропозиції економно, час їх навмисно і контролюйте частоту контактів.

А як щодо того, щоб перекусити?

Подумайте про кожному реченні в якості тесту. Увімкніть дані про відповідях клієнтів в наступні пропозиції. Сформулюйте емпіричні правила для розробки нових пропозицій, заснованих на продуктивності попередніх. Отже, перше питання: чого ви хочете досягти?

Це дозволило роздрібному торговцю скорегувати товар для місцевих смаків і налаштувати пропозиції на індивідуальному рівні в різних форматах магазинів, від гіпермаркетів до районних магазинів. Механізм зворотного відліку показує, як швидко закінчується час або продукти, створюючи напругу і керуючі реакції. Деякі з цих пропозицій були розпродані через 90 хвилин. Виходячи з чіткої мети, важливо. Тому гнучкість в тому, щоб модифікувати його в міру необхідності.

Попередні покупки часто є єдиним найкращим керівництвом до того, що покупець буде купувати далі, але цю інформацію може бути складніше захопити, особливо з автономних каналів. Навіть коли компанії працюють над придбанням цих знайомих видів даних про клієнтів, зростаюча доступність соціальної, мобільного та географічної інформації створює важливі нові набори даних, які будуть добуватися. Компанії починають створювати пропозиції, засновані на тому, де клієнт знаходиться в будь-який момент, про те, що його повідомлення в соціальних мережах говорять про його інтересах, і навіть про те, що його друзі купують або обговорюють в Інтернеті.

Багато роздрібні торговці зосереджені на тому, як використовувати інформацію про місцеперебування клієнтів в режимі реального часу; де клієнти також можуть багато розповісти про них. Тільки в Сполучених Штатах мобільні пристрої щодня надсилають близько 600 мільярдів геотермальних даних в канали зв'язку. Використовуючи цю історію розташування, вона може, серед іншого, оцінити вік споживача, стиль подорожі, рівень багатства і наступне ймовірне місце розташування. Якщо у компанії немає докладної інформації про її власних продуктах або послугах, у неї виникнуть проблеми з визначенням того, які пропозиції можуть найбільше сподобатися клієнту.

Для деяких продуктів, таких як фільми, сторонні бази даних, атрибути продуктів і компанії, які орендують або продають фільми, можна припустити, що, якщо вам сподобався один фільм з певним типом актора або сюжетом, вам, ймовірно, сподобається інше. Але в інших галузях роздрібної торгівлі, таких як одяг і бакалійні товари, компіляція атрибутів продукту набагато складніше. Наприклад, виробники не одноманітно класифікують светр як «модний вперед» або «традиційний». У них навіть немає чітких і стандартизованих колірних категорій.

Nota Bene! Факти про Інтернет-магазині

Тому роздрібні торговці повинні витрачати багато часу і зусиль на самообслуговування атрибутів продукту. Точно так же, без хороших систем класифікації, бакалійники не можуть легко визначити, які продукти будуть залучати пригод, піклуються про здоров'я або подкопних клієнтів. Якщо клієнти, які купують пасту з каррі, також часто купують кальмари або дикі ракетні песто, ці продукти мають високий коефіцієнт відношення.

Отже, все ж - що купують в Інтернет-магазинах?

Погода, час дня чи день тижня, а також супровід клієнта може вплинути на дизайн пропозиції. Китайський взуттєвий магазин, який ми вивчали, тестує пропозиції, які націлені на компаньйонів первинних покупців. Вибір того, що йому запропонувати, виникає з розуміння того, що люди, які супроводжують покупки своїх дружин, але не активно здійснюють покупки, цінніші, ніж соло чоловіки, які шукають конкретний продукт.

Звичайно, незліченні інші контекстуальні фактори залежать від характеру бізнесу і його клієнтів. Кілька більш цілеспрямовані пропозиції засновані на власному минулому купівельному поведінці клієнта, але навіть ті, хто класно невибіркову. Компанії, які систематично збирали інформацію про своїх клієнтів, атрибутах товару і умови покупки, можуть робити набагато складніші і ефективні пропозиції. Статистичний аналіз і інтелектуальне моделювання можуть створити скарбницю синтетичних даних з цих вихідних джерел інформації, щоб, наприклад, оцінити ймовірність того, що клієнт відповість на пропозицію зі знижкою на крос-продакшн, яке надійшло на її мобільний пристрій.

Хоча така аналітика може дати поштовх потенційно ефективним пропозицій, бізнес-правила визначають наступний крок. Коли аналіз показує, що клієнт в рівній мірі може купити будь-який з декількох продуктів, правило може визначити, яку пропозицію зроблено. Або це може обмежити загальну контактну частоту для клієнта, якщо аналізи показали, що занадто великий контакт знижує частоту відповіді. Ці правила, як правило, виходять за рамки логіки прогностичних моделей, щоб служити широким стратегічним цілям, таким як підвищення лояльності клієнтів вище максимізації покупок.

Представлено в кіоску в магазині? Надруковано на квитанції про реєстрацію? Однак є моменти, коли вхідний і вихідний канали повинні відрізнятися. Комплексна пропозиція не повинно доставлятися по простому каналу. Компанії часто тестують пропозиції по декількох каналах, щоб знайти найбільш ефективний варіант.

Висококласні підприємства роздрібної торгівлі і фінансових послуг вважають, що людина часто є найкращим каналом для надання пропозицій. Для цих підприємств людина часто є найкращим каналом для доставки пропозицій. Багато організацій розробляють кілька пропозицій і сортують їх відповідно до прогнозує моделями, які визначають схильність клієнта приймати їх на основі попередніх покупок або інших даних. Продавці або представники обслуговування клієнтів можуть вибирати з цих пропозицій в режимі реального часу, керуючись їх діалогом з клієнтом, сприйнятим клієнтом апетитом для даної пропозиції і навіть рівнем комфорту між клієнтом і продавцем.