许多在线零售网站使用与其电子商务平台捆绑或集成第三方供应商启用的个性化功能。
这些功能通常仅执行基本的细分和目标定位，未整合网络分析、社交媒体动态、客户邮件、呼叫中心记录、位置信息、购买历史、产品评论及搜索词等全渠道交互数据。利用这些数据实现“全渠道”个性化，对建立信任和降低弃单率往往非常有效。
本文将探讨面向电子商务企业的全渠道个性化。
全渠道个性化使您能够在多个渠道中为客户体验提供个性化服务。
全渠道个性化的三大关键要素
以下三个关键要素对于实现全渠道个性化至关重要：
- 利用所有客户互动。不仅包括购物过程相关互动，还包括点击邮件链接、贡献产品评论等外部互动。
- 个性化应是动态或实时的。引擎应即时适应客户行为变化并随数据增长持续学习，同时允许手动调整规则以更新特定推荐内容。
- 个性化是持续的过程。随着业务增长及消费者行为变化，应定期审查规则和推荐内容；新产品发布或进入新市场等事件均应触发此类审查。
全渠道个性化的益处
全渠道个性化为电商业务带来的益处包括：
- 提高忠诚度与收入。通过个性化建立信任让客户感到被重视，从而提升营收。例如，研究珠宝并在Facebook点赞的客户收到相关促销，可提高销售机会。
- 降低购物车放弃率。改善购物体验并确保客户获取所需商品可降低弃单率；若该比率不变或上升，说明个性化策略未生效。
- 实现预测性个性化。积累足够数据集后可识别趋势并预判购买意向，助力库存管理与服务提升。如Stitch Fix依靠算法选衣寄送并提供双向免费邮寄，无需客户自行挑选且不满意可退。
利用大数据实施全渠道个性化
成功实施全渠道个性化需考虑以下步骤：
- 设定明确目标。明确“业务为何需要全渠道个性化”以及“哪些数据集和渠道至关重要”。
- 识别供应商和合作伙伴。选择有全渠道实施经验的供应商处理多源大数据，并根据自身目标与环境进行评估。候选者包括Barilliance、Baynote、CrownPeak、GraphDive、Inkiru、Pleisty、Retention Science、RichRelevance和QuBit等。
- 设置定期检查点。定期检查规则准确性与表现，可通过模拟购物测试系统是否符合预期。若动态个性化拖慢网速，即使体验出色也会导致用户流失，需优先解决性能瓶颈而非盲目启用过多规则。
- 制定备用计划。在新方案验证有效前勿关闭旧引擎。建议通过A/B测试向特定客户群启用新方案，确认满意后再全面推广。
- 牢记消费者隐私。跨渠道数据使用必须确保安全私密。制定易访问的隐私政策，并与第三方合作认证合规性，提前解决隐私顾虑以建立信任。