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数据分析师分析数据过程中对数字体验的三大支柱

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-05-12

手动缩放该个性化级别是不可能的

机器学习和人工智能可以增强零售商的智慧,从而使不可能变为可能,零售业中AI的用途是通过大规模提供个人体验来改善客户体验,除了个性化高级数据和分析之外,人工智能是2019年零售商的首要投资重点之一,对于在哪里着手以及如何确定优先次序的零售商,我在下面提供了客户体验的三个支柱,这些是您需要投资以推动转化并创建忠诚,满意的客户的关键功能。

 

1、优先考虑网站性能

几乎四分之三(73%)的零售商表示,在需求高峰期间,站点停机站点性能下降和不良的客户体验是他们的担忧(也是的痛点),如果页面加载时间超过三秒,考虑到40%的潜在客户反弹,这是一种合理的担心。

 

人工智能驱动的解决方案可以通过提醒零售商流量高峰和产品趋势来显着提高站点性能,以便它们可以实时做出反应。这些解决方案也可能会主动进行故障排除,因此零售商可以在影响销售和支持之前确定站点性能问题。

 

2.确保产品可查找性

如果找不到就买不到,零售商必须优先考虑产品发现体验,通过在客户要求时提供合适的产品来提高转换率,订单数量和忠诚度。在没有好的搜索结果的情况下,普通用户只会认为您没有他们想要的东西,而会去其他地方。

 

当客户点击搜索栏时,零售商应该超越简单的关键字匹配。一个自然语言搜索引擎可以让你的客户交谈的搜索栏一样,他们会跟店内员工。自然语言理解接受请求,将其分解为语音部分,弄清楚您正在寻找的内容—不是您想要的—将结果直接返回给客户。

 

3.在所有渠道中使购物变得个性化

在近的一项调查中,有56%的零售商表示他们已经在使用AIML来提供个性化产品推荐。您可以从客户那里获取实时信号(例如点击,转化和添加购物车操作),并即时调整产品和建议。这可以实时创建个人在线购物和浏览体验,这将使您的数据分析师花费数天时间进行研究,调整和交付。

 

客户正在寻找完整的全渠道体验。他们可以从网上转移到移动应用,再到店内,并将所有物品映射到他们的个人喜好。零售商应优先考虑使购物者能够在线浏览,在应用程序上查看价格,然后进入商店并通过无缝交易购买或展示与他们的在线体验类似的商品的解决方案。

 

我希望这三个支柱为思考您的电子商务平台如何运作以在当今市场中竞争提供有用的框架。您可能已经处于在整个组织中实施这些关键计划的各个阶段。

 

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