看亞馬遜、eBay、Bikeberry,如何妙用大數據優化產品組合和服務

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如果你還認為從事電子商務需要大數據,只是一種潮流,那你可就大錯特錯!因為數據不僅能幫助商家,深入了解消費者的行為、偏好、行業趨勢的發展,甚至能幫助他們做出更準確的決策,包括在營運、市場行銷、銷售等各面向。以下,將針對大數據如何幫助電子商務商家優化產品組合、商品價格、廣告投放、客戶服務進行說明。

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Photo credit:Fosforix

優化產品組合

店家將收集到的消費者數據進行分析,再依據不同的消費者輪廓,提供客製化的商品組合,甚至進一步預測顧客需求,達到優化庫存成本的效果。

像是,eBay 全球業務分析負責人 David Stephenson 就曾經表示,eBay 透過自家開發的客户數據庫 Singularity,在網站上嘗試提供不同的商品組合,測試出最容易刺激顧客衝動性購買的組合,同時透過數據分析,Singularity 也能協助評估網站訪客是否比較喜歡在搜尋商品目錄時,偏好點選圖片較大的商品。

另外,這項技術也讓 eBay 在提供主題式搜索時,可先根據重度使用者已發問過的相關問題,事前做好因應,幫助 eBay 賣家,在進行設置拍賣底價、確認是否提供免費送貨等問題時,都有較好的決策依據。

優化商品價格

透過大數據,網路賣家可以依據競品的價格變化,或消費者的需求,隨時調整自己的商品價格,保持競爭力。

一個很好的例子,像是 Bikeberry.com。他們首先在網路上收集大量的消費者數據,包括瀏覽軌跡、登入網站的次數、過去的消費紀錄等,接著他們利用這些訊息,制定出 5 種購物優惠,包括免運費、九五折、九折、八五折,以及打七折的新品折扣。而每位在 Bikeberry.com 消費的顧客,都會因為他們過往的消費行為和喜好,獲得不一樣的消費折扣。

其結果是,Bikeberry 的銷售大幅成長 133%。而且,Bikeberry.com 還因為把最適當的折扣,恰如其分得提供給最需要的消費者,而省下不少行銷預算。

優化廣告投放

過往,展示型廣告並不是很成功;但如今,透過大數據和程序化購買,店家將可以針對不同的顧客,提供他們有興趣的廣告,大幅提升轉換率。

而執行程序化購買,所需要的數據資料包括從網站主 Yahoo 那邊獲得有關消費者的註冊資料、消費者搜尋偏好、電子信件,以及相關的媒體使用行為數據;另外,品牌手上原有的顧客消費明細,以及諸如 Experian 訊息服務公司、comScore 市場研究公司等掌握的消費者行為、購買調查資料,都是值得參考的數據資料。

不過總歸來說,程序化購買相對於過往投放廣告的方式最大關鍵,即是在收集到各式大量、多元的數據資料後,品牌能夠更清楚得定義出消費者輪廓,找到他們、跟著他們,並根據他們的喜好,進行精準廣告投放。

優化客戶服務

透過大數據分析,品牌解決顧客對商品或服務的抱怨,將不再只是頭痛醫頭、腳痛醫腳,因為每一位顧客,從第一次接觸品牌到對品牌產生不滿的完整過程,都能被列入記錄,提供客服人員參考應對。

以 亞馬遜為例,他們的客服人員會在和顧客接觸以前,透過長年的資料記錄和追蹤,快速掌握顧客的喜好、需求,而這也許會令部分顧客感到不安,認為自己的個資外洩,甚至還沒開口,就被摸透,但亞馬遜的做法是,他們會讓顧客感覺到自己被瞭解,但卻會適時在一旁,傾聽顧客當前的需求。

另外,也許大家都聽過,一位瞞著家人懷孕的女高中生,因為 Target 大數據的精準分析,而懷孕曝光的故事,但亞馬遜並不打算這麼做,它們會讓顧客知道,他們收集了哪些數據、打算如何應用,並提供顧客更多元的選擇。

大數據也許不是新議題、新技術,又或萬靈丹,但綜合上述四點,其對電子商務不論是買家或賣家,都產生了一定程度的幫助和影響。電商人,如果你現在正遭逢某個經營瓶頸或困境,何不就此試一試!

參考資料:


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