Data science

4 กลยุทธ์ประสบการณ์ดิจิทัลที่คุณต้องพิจารณา

ในคุณสมบัติพิเศษของแขกนี้ Garrett Schwegler ผู้จัดการโปรแกรมสำหรับการค้าดิจิทัลที่ Lucidworks เสนอกลยุทธ์สี่ประการที่คุณควรพิจารณาเพื่อช่วยให้คุณมุ่งเน้นและปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัลสำหรับผู้ใช้ของคุณ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Garrett ได้นำทีมหลายทีมผ่านการริเริ่มการเตรียมความพร้อมในช่วงวันหยุดสำหรับทั้งกลยุทธ์อีคอมเมิร์ซและช่องทาง Omni เขายังทำงานเป็นที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์กับบริษัทอีคอมเมิร์ซระดับโลก 2000 เพื่อปรับปรุงการค้นพบผลิตภัณฑ์และพัฒนากลยุทธ์ทางธุรกิจ ในบทบาทปัจจุบันของเขา เขาเป็นผู้นำความคิดริเริ่มของทีม Lucidworks Digital Commerce เพื่อขับเคลื่อนประสบการณ์ลูกค้าที่เชื่อมต่อสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุดในโลก ยิ่งมากยิ่งดี—มีข้อมูลมากขึ้น ให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น ลูกค้าและพนักงานมีความสุขมากขึ้น หลายคนอาจรู้สึกว่า 'มากเกินไป' หากคุณไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน ต่อไปนี้คือกลยุทธ์สี่ประการที่คุณควรพิจารณาเพื่อช่วยให้คุณมุ่งเน้นและปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัลสำหรับผู้ใช้ของคุณ 1. ปรับสมดุลความแม่นยำและการเรียกคืน ใครก็ตามที่เป็นเจ้าของการค้นหาไซต์ที่บริษัทของคุณอาจเห็นด้วยว่าการส่งมอบสิ่งที่นักช้อปขอในคำค้นหานั้นเป็นประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักช้อป และฉันไม่เห็นด้วย! อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีใหม่ๆ ไม่เพียงแต่มอบสิ่งที่พวกเขากำลังค้นหาเท่านั้น แต่ยังช่วยให้บรรลุเป้าหมายอีกด้วย ลองใช้ตัวอย่างการค้นหา “เนื้อปลาแซลมอนคิงป่า” บนเว็บไซต์ของ Whole Foods ใช่ การค้นหาควรส่งคืนผลลัพธ์ที่แม่นยำสำหรับข้อความค้นหาที่แม่นยำนี้ แต่ถ้ามันจำผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับเจตนาของคุณได้เช่นกัน ความตั้งใจของคุณไม่ใช่แค่การหาและซื้อปลาสักชิ้น บางทีคุณอาจจะหวังที่จะปรุงปลาด้วยกระเทียมและน้ำมันมะกอกและตกแต่งด้วยมะนาวหั่นบาง ๆ หากเว็บไซต์แสดงผลลัพธ์ทั้งหมด – ไม่ 'กระเทียม' ไม่เหมือนกับ 'เนื้อปลาแซลมอน' – คุณได้รับสิ่งที่คุณกำลังค้นหาและความตั้งใจหรือเป้าหมายของคุณสำเร็จแล้ว วิธีคิดแบบใหม่นี้อาจต้องมีการพิจารณาและการเจรจาภายในบ้าง การสร้างสมดุลระหว่างสองสิ่งนี้และขยายเครือข่ายที่คุณค้นหาด้วยการค้นหาทุกครั้งเป็นการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในคำจำกัดความของความแม่นยำ การเรียกคืน และความเกี่ยวข้องในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น การค้นหาเวกเตอร์เชิงความหมายสามารถเสริมผลลัพธ์ด้วยผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม เพื่อลดความขัดแย้งในเส้นทางการค้นหาผลิตภัณฑ์ ลดเส้นทางสู่การซื้อ และแสดงให้นักช็อปของคุณเห็นว่าคุณเข้าใจเป้าหมายของพวกเขา ในกรณีนี้ มันคือการทำปลาแซลมอนชิ้นหนึ่งที่ปรุงรสอย่างดี 2. ใช้ AI กับรายงานผลลัพธ์ที่เป็นศูนย์ของคุณ นักช้อปที่หายากและภักดีซึ่งยังคงเสียบปลั๊กในช่องค้นหาต่อไปหลังจากที่พวกเขาพบกับจุดจบในหน้า “ไม่มีผลลัพธ์” สงสัยว่ายอดขายที่หายไปสามารถนำมาประกอบกับการค้นหาผลลัพธ์ที่เป็นโมฆะได้อย่างไร ระบุจำนวนเซสชันที่ออกจากหน้าผลลัพธ์เป็นศูนย์ คูณจำนวนนั้นด้วยอัตราการแปลงและ AOV ของคุณและคุณมีแนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับเงินที่คุณจะเหลือไว้บนโต๊ะ สำหรับเว็บไซต์ส่วนใหญ่นั้นมีจำนวนค่อนข้างสูง ตัวอย่างเช่น หนึ่งในผู้ค้าปลีก 5 อันดับแรกใช้การค้นหาเวกเตอร์เชิงความหมายและลดผลลัพธ์ที่เป็น null โดย 91% ส่งผลให้ 20% เพิ่มขึ้นในอัตราการคลิกผ่านจากการค้นหาและ 28% เพิ่มขึ้นใน AOV เมื่อตรวจสอบรายงานผลลัพธ์เป็นศูนย์ คุณจะสังเกตเห็นว่ามีปัญหาผลลัพธ์เป็นศูนย์จำนวนมาก รวมถึงการสะกดผิด ความคลาดเคลื่อนในสต็อก/สินค้าหมด คำศัพท์ที่ไม่ตรงกัน และผลิตภัณฑ์ที่มีการค้นหาโดยทั่วไปแต่ไม่ได้ดำเนินการ การค้นหาเวกเตอร์เชิงความหมายจะจับคู่จุดจบเหล่านี้กับประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ประสบความสำเร็จและต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการเรียกคืน 3. เชื่อมโยงพนักงานและลูกค้า รายงานล่าสุดของ Forrester พบว่าบริษัทต่างๆ กำลังพยายามเชื่อมโยงประสบการณ์ของพนักงาน (EX) กับประสบการณ์ของลูกค้า (CX) แต่สิ่งที่รายงานรายได้ ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความพึงพอใจของลูกค้ามากขึ้น การสร้างเนื้อเยื่อเกี่ยวพันนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย—ข้ามไปยังหัวข้อถัดไปสำหรับ “วิธีการ”; อ่านต่อเพื่อเรียนรู้ว่า “ทำไม” ลองพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้าและผู้ขายสินค้าดิจิทัล ผู้ขายสินค้าต้องขอให้สมาชิกในทีมอีกคนหนึ่งค้นหาสิ่งที่มีแนวโน้มในการสอบถามของลูกค้า การเพิ่มในรถเข็น และคอนเวอร์ชั่น เมื่อได้คำตอบแล้ว พวกเขาก็ไปที่ฝ่ายไอทีเพื่อขอให้วิศวกรอัปเดตเว็บไซต์และปักหมุดผลิตภัณฑ์ยอดนิยมเพื่อให้ลูกค้าค้นหาได้ง่าย ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเหล่านั้นแจ้งผู้ขายสินค้าที่สามารถดูแลจัดการประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น น่าเสียดายที่การไปกลับมาของหลายฝ่ายทำให้เกิดอุปสรรคและความล่าช้าระหว่างพนักงานและลูกค้า ข้อมูลเดินทางเร็วกว่าคน การเชื่อมต่อลูกค้าและพนักงานหมายความว่าผู้ขายสินค้ามีข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าแบบเรียลไทม์ในรูปแบบที่พวกเขาสามารถเข้าใจได้ง่าย และสามารถอัปเกรด CX ได้ทันที ลูกค้าชนะเพราะพวกเขาเพลิดเพลินกับประสบการณ์ Omnichannel ที่เป็นส่วนตัวซึ่งส่งมอบตามเป้าหมายของพวกเขา พนักงานชนะเพราะพวกเขากำลังสร้างทางเลือกที่มีการศึกษาโดยอิงจากสัญญาณของลูกค้าโดยไม่ต้องรอการกลับมาของทีมหลายๆ ทีม CX ที่ดีกว่าจะป้อน EX ที่ดีกว่า ซึ่งให้ CX ที่ดีกว่า—และกระแสน้ำที่เพิ่มขึ้นนี้จะช่วยยกเรือทุกลำ 4. ปรับแต่งทุกเซสชั่นด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่องทุกช่องทาง การปรับให้เป็นส่วนตัวในช่องทาง Omni เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดที่คุณต้องทำให้ลูกค้ารู้สึกเหมือนกำลังเรียกดูโดยมีนักช้อปส่วนตัวอยู่เคียงข้าง คุณอาจทำให้ผู้ขายสินค้าของคุณหมดไฟด้วยการดูแลกฎด้วยตนเองเพื่อให้บรรลุเป้าหมายในระดับนี้ โปรไฟล์ลูกค้าและสัญญาณในเซสชั่นเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญสองแห่งเพื่อสร้างความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ความสามารถ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) สัญญาณ (การรวบรวม การประมวลผล การจัดเก็บ) และการวิเคราะห์เนื้อหา/ผู้ใช้ เพื่อสร้างประสบการณ์พิเศษ “คุณรู้จักฉัน” ผู้ขายสินค้าสามารถระบุและอนุมัติคำแนะนำสำหรับคำค้นหาที่มีประสิทธิภาพต่ำได้อย่างง่ายดายด้วยความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อ ML ถูกถักทอขึ้นภายในแอปพลิเคชันและอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่พนักงานใช้ทุกวัน พวกเขาใช้เวลายิ้มมากขึ้น และใช้เวลาทำหน้าบึ้งน้อยลงในที่ทำงาน ให้อำนาจทีมค้นหาและขายสินค้าของคุณเพื่อกลับไปจัดการกับความคิดริเริ่มที่ใหญ่ขึ้นซึ่งปรับประสบการณ์การค้นพบผลิตภัณฑ์ของคุณให้เหมาะสมที่สุด ในขณะที่นำเสนอการปรับแต่งแบบ Omnichannel สำหรับนักช็อป นักช็อปกว่า 50% กล่าวว่าพวกเขาเปลี่ยนนิสัยการช็อปปิ้งในช่วงที่มีการระบาดใหญ่ – ซื้อออนไลน์โดยที่ไม่ปกติ นี่คือช่วงเวลาที่คุณจะต้องจดจ่ออยู่กับเป้าหมายและสร้างสรรค์ต่อไปเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้น ผู้ค้าปลีกที่ลงทุนในประสบการณ์ดิจิทัลในทุกช่องทางจะก้าวข้ามกระแสแห่งอนาคตและชนะใจลูกค้าประจำ ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว InsideBIGDATA ฟรี เข้าร่วมกับเราบน Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button