E-Commerce

5 идеи, способни да преобърнат e-commerce

Конкурентоспособността в онлайн търговията ескалира и компаниите, които искат да останат на крачка напред, не могат без нови технологии, базирани на изкуствен интелект. Предлагаме ви няколко нововъведения, които ще позволят да изпълним желанията на е-купувачите и да дадем конкурентно предимство в e-commerce.

  1. „Искам такова като на снимката“: нови сценарии за избор на стоки онлайн

Проблем. Всеки ден онлайн търговците, продавачи и доставчици публикуват хиляди снимки на своите продукти в социалните медии. Красивите снимки са особено актуални при продажбата на дрехи, обувки, аксесоари, козметика. Все по-широко разпространен сценарий на избор, при който решението за покупка не се взема в онлайн магазина, а в социална мрежа, на улицата, на корицата на списание, на място, където човек е видял привлекателен модел. Как да намери подобен модел? Търсенето с текст не дава напълно релевантен отговор, тъй като човек не знае всички параметри на модела и може да получи нещо напълно различно от това, което му е необходимо.

Според проучвания, около 70% от стоките в магазините за дрехи не се показват при търсене, почти невъзможно е да се намерят с думи, 84% не обработват заявки със субективни квалификатори (евтини, висококачествени), 60% не поддържат тематични заявки (пролетно яке, офис стол), 22% от сайтовете не поддържат търсене на промяна на цвета. Клиентите си тръгват и е малко вероятно да се върнат.

Решение. Технология за визуално търсене, която ви позволява да намерите елемент по снимка или картина.

Технологията не е нова; на Запад големите търговци на дребно използват възможността за търсене на стоки чрез картина в мобилни приложения от няколко години, но у нас визуалното търсене все още не е широко разпространено. Въпреки това на пазара има готови решения.

Използвайки чат бота, можете да изпратите изображението, което харесвате, до онлайн магазина и да получите селекция от дрехи от него, което ще включва подобни продукти от асортимента на магазина.

Възможен е и друг сценарий – търсенето на аналози. В големите магазини с много марки често се наблюдава ситуация под условното „упс, този продукт изведнъж е приключил“, а след това вместо желаното жълто яке, на посетителят по някаква причина започват да предлагат панталони или рокля от същата марка.

Технологията ви позволява да намерите аналог на желания продукт.

Друг сценарий е препоръката за съпътстващи продукти, които допълват образа. Невронните мрежи се обучават да запомнят изображения и да избират допълнителни продукти въз основа на лъкове, създадени в онлайн магазини. Според разработчиците препоръките могат да увеличат ангажираността и да увеличат продажбите с 30%.

Технологията за визуално търсене се тества активно, прилагат се различни сценарии, от които може да има безкраен брой. Според американски експерти до края на 2020 г. 25% от ръста на всички продажби в интернет ще бъдат свързани с технологии за визуално търсене.

  1. „Обичам, когато ме разбират“

Проблем. Различните видове хора възприемат информацията по различен начин, реагират на рекламни съобщения и вземат решения за покупка. Купувачите очакват персонализирани предложения, съобразени с техните лични характеристики, предпочитания и вкус.

Решение: Сегментиране на клиенти и изготвяне на индивидуални онлайн предложения.

На пазара се въвеждат технологии, които позволяват сегментиране на клиентската база и адаптиране на рекламните послания, като се вземат предвид индивидуалните черти на личността.

Аудиторията на купувачите е разделена на групи, които се различават по лични характеристики с поне 40% (възраст, пол, среден чек, време за търсене и т.н., – повече от 250 характеристики, информацията се събира от социалния профил, история на минали покупки и т.н.) …

Освен това основното рекламно съобщение на онлайн магазина се адаптира за всеки сегмент – променя се стилът, заглавието, избират се ценностите на стоките, които трябва да се подчертаят в зависимост от предпочитанията – новост, валидност, популярност, препоръчва се оптималното време за изпращане на съобщението.

Според разработчиците тази сегментация може да удвои процента на конверсия.

Какво да правим с клиенти, които току-що са пристигнали и нямат история на покупките? Още при първата операция на взаимодействие с клиент, програмата може да направи „психологическа маркировка“: въз основа на данни за търсене, тя може да предложи кой от съществуващите клиенти е новият клиент и какви характеристики могат да го интересуват – например екстравагантно или консервативно, изтънчено или масово. Така че, дори с минимален набор от данни за 10–20 секунди, с точност от 80%, машината може да определи дали посетителят е екстроверт или интроверт и да направи препоръки.

  1. „Обичам да сравнявам и организирам ралита между магазините“

Проблем. Хората поръчват стоки, но не купуват. Хората поръчват стоки, но не купуват. Неизкупените поръчки правят тур до мястото за доставка и се връщат. Отговорността на купувачите е нулева, а онлайн магазинът в такива ситуации не е правно защитен по никакъв начин.

Решение. Черен списък на купувачите. Защо не купуват? Трябва да се разбере, че те не купуват стоките по различни причини: не отговарят по качество, импулсът на желанието е преминал: те искаха, но промениха мнението си, намериха нещо друго; нечестност, потребителски тероризъм в Интернет. В големите градове все по-често се наблюдава следният сценарий на поведение при покупки – те поръчват един и същ продукт в различни магазини и купуват от този, който първо им достави продукта.

Решението определя рейтинга на купувача въз основа на неговите минали поръчки и покупки, както и възраст, регион, пол, продуктова група и много други параметри.

Данните се получават от служби за доставка, обслужващи електронна търговия, големи онлайн магазини и пазари. Въз основа на анализ на данните се формира списък с репутация.

По време на поръчката онлайн магазинът може да разбере каква история има този клиент (по телефонен номер, име и други характеристики). Магазин, който вижда безскрупулен клиент с ниско качество на поведение, предлага покупка само на предплатена основа – частична или пълна. Ако има отлична репутация, можете спокойно да изпратите поръчка.

За да не се допускат грешки, човек не може да направи оценка по една поръчка, трябва да погледне цялата маса покупки: ако клиентът има 50 покупки и 50 отказа, репутацията се счита за добра. Но трябва да помним, че ситуацията се променя динамично и да проверяваме всеки клиент.

  1. „Обичам, когато хората споделят своя опит и жажда за вълнуващи истории“.

Проблем. Всеки, който иска да заинтересува посетителите на интернет със своята оферта, трябва да актуализира и обогатява съдържанието денонощно. Съдържанието е ключов стимул за продажбите. Но все още има онлайн магазини с лошо описание дори на скъпи стоки.

Няма отзиви – най-популярният източник на информация сред потребителите. Проблеми със съдържанието имат не само малките играчи, но и най-големите играчи на пазарите на всички страни. Невъзможно е да се проследи качеството на информацията в ръчен режим с многохиляден асортимент.

Постоянното наблюдение на съдържанието с анализ и преразглеждане е трудна задача, особено за марки, които пускат стотици артикули от своите продукти на различни онлайн търговци и на различни пазари.

Решение. Система за онлайн наблюдение на съдържанието.

Системата ви позволява автоматично да наблюдавате и анализирате съдържанието в динамика денонощно, с промени, настъпващи в реално време, и да проследявате проблемните области.

Анализът се извършва въз основа на показатели за оценка на качеството на данните. Има количествени показатели (брой изображения, рецензии, оценки и т.н.) и качествени критерии (разнообразие от изображения, съответствие на изображенията с оригинала, маркетингово описание и др.).

Роботът натрупва потребителски действия на сайта, сканира всички продуктови карти, прехвърля данните в системата, където се анализират количествени данни.

Невронната мрежа, след обработка на изображения, дава висококачествени препоръки за снимки и описания. Следва изчислението на показателите и подготовката на данните за употреба.

  1. „Искам прозрачни отношения“

Проблем. Липса на прозрачна комуникация между доставчика, магазина и клиента. Производител, който пуска своя продукт в онлайн магазин, не получава информация колко и на кой купувач е продаден продуктът, къде са отишли ​​таксите. Доставчиците и магазините имат закрити и различни ИТ системи и възможност за коригиране на данните със задна дата. Няма прозрачност в разпределението на паричния поток, а значи, има недоверие между партньорите и риск от недостоверност на данните. Купувачът не доверява на магазин, не знаейки точно то къде е дошла стоката.

Решение. Supply chain, на основа блокчейн.

На блокчейн платформата доставчиците могат да видят данни за движението на своите стоки: откъде са дошли, как се популяризират и продават. Платформата има възможност да показва броя на транзакциите, алгоритъма за изчисляване на движението на стоки и начисляване на възнаграждения. За всеки продукт се формира база данни. Клиентите могат да получат информация за веригите за доставка, което увеличава доверието към бранда.

Основната стойност на решението за блокчейн е, че данните за движението на стоки се записват и не могат да бъдат променяни. По този начин се осигуряват прозрачност, доверие и минимизиране на риска.

Тези платформи могат да се използват като гарант за надеждност за партньори, включително кредитни организации.

Бизнес ефект – икономия за сметка на автоматизация и ръст на приходите от 5-10% годишно.

Покажи повече

Di Tech

DiTech | Добре дошли в света на дигиталните технологии

Подобни публикации

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

Back to top button
Close
Close