每家网上商店都面临一个难题：无法在线上提供与实体店同等水平的服务。Wijnbeurs也面临着这一挑战，需要让在线访客在其四百款葡萄酒的 ассортимент 中轻松导航。Wijnbeurs电子商务经理Karin Castenmiller表示：“通过利用我们自身的客户知识，对网站和电子邮件渠道进行智能个性化，我们大幅提高了转化率。”
背景与挑战
Wijnbeurs成立于1976年，其理念是直接进口来自最佳生产商的葡萄酒供个人消费者使用，无需其他中间方介入。“五年前”，Karin表示：“我们遇到的问题是，由于我们的产品种类过于庞大，访客很难在其中找到所需。当然，我们拥有大量关于客户购买行为的数据，但并非所有订单都会导致重复购买。也许他们寻找的不是那款酒，或者是为别人买的礼物。我们通过引入Copernica Marketing Software和Shopping Minds解决了这个问题，为客户提供相关的葡萄酒建议。”
解决方案：数据驱动的实时个性化
Shopping Minds开发了一个数据管理平台，该平台利用算法在所有渠道（包括电子邮件营销）中实现实时细分和个性化。Karin说：“算法能做到而我们做不到的，是不仅考虑购买历史，还考虑网站上的行为。某款葡萄酒可能很相关，但客户尚未购买。如果这款酒作为推荐出现在电子邮件中，这可能正是促使客户下单的关键一步。”
为了实现这一点，首先会存储和维护已知和未知访问者的档案。其次，Wijnbeurs.nl的产品组合被划分为口味档案，总共有九种。基于交易历史，很容易确定客户对哪些口味档案感兴趣。对于未知访问者，则利用相似受众（lookalike audiences）提供个性化推荐。
多渠道应用策略
影响推荐引擎的其他因素包括价格、产区、葡萄品种、编码、颜色和侍酒建议。由此产生两到三条推荐，随后可以在所有渠道中使用。Karin说道：“电子邮件是我们主要的沟通渠道。对我们来说，重要的是能够按照自己的意愿安排电子邮件营销活动。例如，在我们的新闻通讯中，我们总是提供有针对性的优惠。我们在折叠线上方介绍由我们的侍酒师精选的新品葡萄酒。我们自己的侍酒师决定哪些客户群体会看到哪款葡萄酒。在折叠线下方，则会展示由算法完全个性化的两到三款其他葡萄酒。”
平衡个性化与新品探索
个性化在新闻通讯中仅占“次要”地位，原因是Wijnbeurs希望让客户接触新酒。"如果我们把个性化推荐放在最前面，就会形成自我实现的预言，无法捕捉到非典型的购买行为。因此我们处于‘领先地位’。这不仅适用于电子邮件和其他渠道的内容，也适用于算法本身：通过数据分析，我们可以清楚地看到其效果。"
这也是为什么口味特征——与人们预期的相反——在推荐引擎中并不是权重最高的因素。"产区的权重更高。根据我们的经验，曾经购买过西班牙葡萄酒的客户对该产国有着强烈的偏好。当然，我们会进行A/B测试来验证这一点。我们定期调整权重因素，以观察其对转化率的影响。"
实时行为识别与成效
除了推荐之外，Wijnbeurs的方法还有另一个重要组成部分：实时网站行为。算法可以根据用户在网站上的移动方式判断访客类型及其购买意图。"据此我们调整内容。例如，对于属于高端葡萄酒细分市场的客户，我们在网站上展示个性化的优惠和内容，这些内容侧重于权威性和稀缺性，因为这类访客对此更为敏感。"
所有这些措施使得转化率提高了约3%。当客户收到个性化信息时，订单金额也增加了数十欧元。"此外，我们发现新闻通讯中的个性化区块比我们自己手动选择时更能促进销售。对我们来说，这是一种非常愉快的工作方式：我们凭借所有的客户知识进行操作，并能够做出数据驱动的决策，从而带来满意的客户和良好的成果。"
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