电子商务市场蓬勃发展，消费者对“高度相关客户体验（CX）”的期望不断攀升。若能妥善应对，这将是增加收入、提升忠诚度的重大机遇。本文将探讨提供相关性CX的重要性，并介绍融入算法的五个关键要素。
高度相关CX的重要性
电商业务持续繁荣，据称四分之三的消费者比以往更加依赖在线购物※1。受新冠疫情影响，这一趋势非但未减弱，反而加速发展。
※1～7源自Forrester Consulting受Rokt公司委托于2020年7月实施的调查《通过相关体验释放电子商务价值》
Forrester针对全美消费者的调查显示，三分之二的受访者表示“即使情况恢复原状，也会比疫情前更持续地进行在线购物”※2。顺应增长趋势，满足消费者对高度相关CX的期待，将为品牌带来提升竞争力的重大机遇。
何为高度相关的CX？每位消费者基于不同兴趣和偏好购物，他们高度评价理解其喜好并提供相关价值的品牌。此外，91%的消费者认为“更有可能在提供高度相关促销和推荐的品牌处购物”（数据来源：埃森哲2018年调查《个性化：从沟通到对话。对更高级个性化的需求》）。
“相关性”被定义为基于历史、偏好、上下文和意图等个人信息，构建、引导、扩展和增强与顾客互动的体验。为提供高度相关体验，企业必须在设计、信息或促销活动等各领域抓住机会，确保向每位消费者展示最合适的优惠或推荐。
电商品牌的错位应对
尽管高相关性CX价值日益凸显，但大多数电商品牌应对策略有误。事实上，仅有52%的消费者表示“在线购物体验符合自己的喜好”（数据来源：埃森哲2018年调查《Making It Personal：从沟通到对话——对更高级个性化需求的探讨》）。
若无法满足消费者期望，将导致机会损失并威胁收益。无法提供高相关性体验会导致客户流失。
若品牌无法提供相关的个性化体验，36%的消费者表示“很可能停止在该网站购物，转而选择提供更个性化体验的竞争对手”※3。
备受认可的高相关性客户体验
对于感兴趣或购买过的商品服务，82%的消费者表示“品牌提供折扣或促销活动值得赞赏”※4。相关的客户体验有助于提高平均订单金额并降低购物车放弃率。
提高相关性不仅限于已购商品，广告亦然。75%的消费者表示“也欣赏来自其他品牌的、与自己相关的折扣和促销活动”※5。
通过提供相关CX提高忠诚度，是提升长期价值的重大机遇。大多数消费者表示，当获得相关的个性化体验时，更有可能加入忠诚计划、再次购买或向朋友推荐该品牌※6。
提供高相关性的购买体验
为提供个性化的在线体验和价值，必须利用数据超越群体层面，在个人层面提供高度相关服务。
然而知易行难。实际上，大多数品牌认为利用数据提供更相关体验的过程复杂且耗费资源※7。
最重要的是使用电子邮件地址或电话号码等信息识别客户。这些是消费者登录电商网站时几乎不变的“稳定”信息。另一方面，因缺乏透明度、法律限制及跨设备追踪困难等原因，第三方Cookie的可信度正日益降低。
在此背景下，品牌应借助综合考虑多种因素的解决方案，实时提供恰当体验。为提供高相关性CX，将以下要素纳入算法至关重要：
应纳入算法的五大要素
1. 历史：站点内互动历史数据（如过往购买记录、会员计划等），可用于抑制不相关建议。
2. 偏好：客户偏好数据（如忽略的折扣类型、被视觉或文本设计吸引的程度等），可更准确预测客户对特定商品、计划或折扣的反应可能性。
3. 意图：与特定行为相关的客户心理状态数据（如购买兴奋感、寻找相似偏好用户等），用于预测客户对目标的参与反应。
4. 上下文：从客户最新互动（如购买状态、商品、设备、时间等）中推断提升体验的线索及阻碍因素。
5. 体验：客户整体体验（含视觉交互元素、看到消息后的时长等）。利用这些数据展示具有附加值的易懂商品，可同时保护客户体验和品牌形象。
为实时激活上述数据，成功电商品牌正采用将机器学习作为一部分的软件提供商。通过利用成熟软件，可在不耗费大量内部资源的情况下，解决创造强相关性CX这一复杂课题。
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为应对在线购物增长，充分利用数据不可或缺。通过数据为每位顾客提供合适体验，品牌可确立竞争优势，在每次购买中创造真正价值，从而赢得高度评价。