Post by account_disabled on Jan 8, 2024 6:23:22 GMT
人们喜欢选择。但如果给电子商务客户太多选择，他们就会在结账前退出。产品推荐测验为数字营销人员提供了收集数据的机会，同时以一种真正有趣的方式引导客户找到正确的产品。 电商选择的烦恼 分析瘫痪正如听起来那样令人不安。当我们面对太多的菜单项或 Netflix 节目时，就会发生这样的情况：什么都没有。人们被各种选择淹没，可能会脱离。 有证据表明这一点——只需看看 2000 年发表的论文“当选择令人沮丧时：一个人是否会对一件好事渴望太多？” 在该论文的一项研究中，研究人员研究了店内果酱展示与果酱销售之间的关系。 研究中的杂货店购物者遇到的要么是 24 种果酱的展示，要么是 6 种果酱的展示。
更多的购物者在较大的展示前停下来购买样品，但与直 香港数据库 觉相反的是，在看到小展示后，购物者购买果酱的可能性比看到大展示后高出 10 倍。 更多选择意味着更多关注，但转化次数却少得多。 电子商务也不能幸免于这种现象——看看有多少数字商店有废弃购物车电子邮件！- 但网上商店经常出售数百甚至数千种商品。（亚马逊销量超过一千万。） 其基本原理通常是“越多越好”和“客户想要选择”。 但“选择不能再用来证明营销策略本身的合理性”，作家兼心理学教授巴里·施瓦茨在《哈佛商业评论》上写道。“无论对于顾客还是对于零售商来说，更多并不总是更好。” 为什么产品推荐测验在电子商务中有效 现在，在实体店里，当你感到不知所措时，你至少可以向销售人员寻求帮助。 您如何在线复制这种个性化体验？ 你可以： 聘请客户服务团队通过聊天机器人回答问题，但扩展成本高昂，因此通常是为遇到问题的客户保留的。
建立一个产品推荐算法，就像亚马逊一样——但这需要大量数据（和数据科学家）。 通过弹出式调查攻击访问者——但没有人欣赏这一点。 更具可扩展性、更易于访问的选项：产品推荐测验。 这些可以帮助电子商务商店访问零方数据（独特的可操作信息，例如用户的头发类型，而您永远无法通过 cookie 获得这些信息）并提供个性化建议。 测验甚至可以提供个性化产品，德勤发现，对于25% 的客户来说，这些产品值得溢价。 以下是 12 个热门 DTC 品牌使用产品推荐测验来促进电子商务营销的示例，这些示例由专门从事 Shopify 互动测验的Prehook联合创始人 Gen Furukawa 选择。
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建立一个产品推荐算法，就像亚马逊一样——但这需要大量数据（和数据科学家）。 通过弹出式调查攻击访问者——但没有人欣赏这一点。 更具可扩展性、更易于访问的选项：产品推荐测验。 这些可以帮助电子商务商店访问零方数据（独特的可操作信息，例如用户的头发类型，而您永远无法通过 cookie 获得这些信息）并提供个性化建议。 测验甚至可以提供个性化产品，德勤发现，对于25% 的客户来说，这些产品值得溢价。 以下是 12 个热门 DTC 品牌使用产品推荐测验来促进电子商务营销的示例，这些示例由专门从事 Shopify 互动测验的Prehook联合创始人 Gen Furukawa 选择。