在《內建》的第一篇專欄中，我探討了個人化為何成為服裝產業未來關鍵的原因。錯過了嗎？您可以在這裡快速了解情況。
但仍有一個問題：您的公司究竟該如何制定個人化策略？
零售商正在尋求技術來提供消費者期望的客製化體驗。埃森哲的一項調查顯示 ，“91% 的購物者更有可能選擇那些認可、記住並提供相關優惠和推薦的品牌。”然而，就像他們的業務策略一樣，每個零售商的個人化策略也需要透過確定消費者的需求和期望來客製化，以便他們可以製定符合這些個人要求的策略。透過利用技術和消費者數據，企業可以創造更深入、更明智的客製化體驗。
確定個人化工作如何解決您獨特的業務挑戰
了解滿足消費者偏好如何影響您的業務並解決相關問題將決定哪些技術最能讓您受益。例如 個人化策略 如果 西班牙電話號碼庫 您擁有多種產品並希望消除搜尋疲勞，那麼理想的起點是利用人工智慧技術根據消費者的購物偏好向其推薦產品。如果您是希望獲得新受眾的品牌，個人化廣告和促銷活動可以幫助鎖定初始轉換。總而言之，為滿足特定消費者需求而量身定制的努力最終會推動 KPI 和客戶忠誠度。
努力真正了解消費者，與他們建立個人聯繫
根據 Segment的一項調查，71% 的購物者因非人性化的體驗而感到沮喪。除了人工智慧之外，用戶測試和數據收集也是了解購物者獨特偏好的好方法。例如，對於使用者體驗，我們傾向於認為少即是多，但情況並非總是如此。 Fit Analytics 對 Fit Finder（我們的服裝和鞋類尺寸解決方案）進行了定性使用者體驗測試，我們發現，在尺寸方面，消費者更喜歡更長的用戶旅程。原因是：購物者希望對自己的推薦的準確性充滿信心，以便繼續購買。透過了解消費者的需求和偏好，零售商可以在其網站上創造個人體驗，以幫助提高參與度和重複訪問，最終建立客戶忠誠度和滿意度。
確保您的個人化工作齊頭並進
現在有無數的個人化選項可供選擇，從產品清單頁面上的排序到產品推薦，再到社交媒體上的目標廣告。關鍵是要集中精力協調所有旨在滿足消費者偏好的努力 。同時，遠離那些無法讓消費者對你的品牌產生信任的個人化元素也很重要。想想看：在沒有消費者參與的情況下推薦缺貨產品或提供過度客製化的體驗——就像在其他存在「蠕變因素」的管道上重新定位消費者。相反，我們應該尋找多方面的技術，並在網路、電子郵件和社交媒體上提供精心策劃的體驗。例如，在 Fit Analytics，我們 電話行銷技巧已被傳授很長時間 能夠利用人工智慧學習和 API 集成，以全通路體驗為零售商提供尺寸、版型和款式建議。
利用科技提供準確的個人化
一旦定義了個人化策略，就可以應用人工智慧和機器學習為消費者提供相關內容或產品。系統的AI對所 越南號碼 有相關資訊進行分類；這可能是人口統計數據，例如年齡、身高、體重或對產品、風格或體驗的偏好。然後，這些分類資料被用於一系列複雜的機器學習模型，人工智慧會學習這些模型，以便確定為每個消費者提供哪些客製化體驗或建議。
透過花時間建立真正滿足客戶需求的個人化策略，零售商可以期望看到網站轉換率、回訪率、平均訂單價值，當然還有客戶忠誠度等 KPI 的改善。實施科技來策劃個人化策略，解決業務需求，建立客戶忠誠度並瞄準消費者的需求，將會帶來回報。