一文讀懂有贊智能化產品,讓你看透生意增長的秘密!| 有贊觀察
前言:
企業數字化轉型過程中,智能化存在諸多優勢,算法實現精準提升營銷效果,使用效率提升,人機交互提升用戶體驗
在傳統電商流量紅利逐漸消失,銷售增長力匱乏,電商與大數據技術融合的趨勢下,陸續有很多商家進入企業數字化轉型的大軍,在這個大背景下,智能化和電商能夠碰撞出什么樣的火花?
通過商家不斷積累的數據的訓練下,更為精準的賦能到人貨匹配、智能營銷、私域精準運營的電商環節。

智能化營銷:
實現精準提升營銷效果
營銷環節核心關注的指標離不開營銷效果,不同的營銷也是有各自的營銷目標。
但是在營銷效果分析時發現,同款插件相同的行業和相似的客群,部分商家使用效果好,部分商家使用效果不好,除了商家自身及客戶特征外還有哪些是影響商家營銷效果的因素,如何才能通過商家積累的數據訓練出幫助商家提升營銷效果的智能化能力。
為了實現精準提升營銷效果,做了一系列智能化產品,其中包含:智能進店有禮、多人拼團&限時折扣的配置建議指導、優惠套餐&打包一口價組合商品推薦,均在營銷效果上有一定的提升。
智能進店有禮
「發券寶-進店有禮」是一個免費的營銷插件,近兩年來,商家通過「進店有禮」放優惠券已經超過10億張。為了讓更多的人使用降低使用門檻,有贊在原有流程的基礎上新增智能模式。
在產品分析的過程中,我們發現影響用戶是否使用優惠券的因素主要是優惠券的折扣和門檻,如果門檻遠高于店鋪的商品價格或承受能力,客戶則不會為過高的湊單門檻買單。

△ 智能發券「進店有禮」
因此,對于未能正確創建優惠券的商家,基于商家的經營狀況,結合大數據能力對商家更好的使用優惠券做了各類建議,并且在創建成功后根據商家不同客戶畫像發放不同的優惠券,提升優惠券的轉化率。
多人拼團&限時折扣參數設置建議
多人拼團是有贊的一款經典產品,商家可以通過多人拼團達到提升銷售額的目的。
但是我們發現50%的拼團活動轉化效果不佳,為了更好的讓商家使用這款產品,我們對產品進行了分析。
在分析的過程中,我們發現許多效果不好的商家在使用這款產品的時候存在誤區,比如多人拼團設置的拼團有效期過長導致用戶拼團后如果無人成團導致退款。此外,成團數量的不合理、所處行業特點等眾多元素,都導致了不少商家拼團的效果。
對此,我們通過大數據能力對多人拼團進行了優化,進而提升多人拼團的成團轉化,根據商家所出行業的特性,給到商家多人拼團的默認值選項,其中包含了拼團時間、成團人數等。
同樣的,限時折扣和多人拼團相類似,都是通過一定時間內為商品提供低于平時的價格,以活動讓利的形式進行促銷。對此,我們也推出了針對不同商家提供不同默認值的限時折扣選項。
優惠套餐&打包一口價組合商品推薦
打包一口價和優惠套餐很適合換季清倉、低單價商品打包售賣的插件,能夠起到清庫存、幫助商家提升客單價的目的。

△ 打包一口價-建議值
但是除了一些具有換季清倉目的的商品外,哪些商品更適合一起搭配售賣,即考慮到商家組合銷售的讓利又考慮到消費者實際的需求,提高打包售賣商品的銷售量。
同樣在打包一口價的場景下,例如100元可以在10件商品中選3件,那這10件商品之間的價格、品類等如何組合,才能更好的讓消費者覺得商品是有的選,并且店鋪的讓利也是實惠的。
因此有贊在優惠套餐及打包一口價內增加了針對不同商家,推出包含熱銷產品組合、加購最多產品組合、庫存最多產品組合等推薦組合模式供其選擇

合理會員體系:
有效提升店鋪用戶復購
公域廣告投放耗費大量營銷預算,為店鋪帶來了一定數量的客戶,但并不是店鋪運營的最終節點,如何讓帶來的客戶完成購買及持續的復購,是店鋪運營更為核心的內容。
針對把公域轉化為私域的客戶存在幾個環節:
(1)引導用戶注冊/授權,以便后續可以持續的和店鋪的客戶進行建聯
(2)建立多等級會員成長機制,將會員購買行為綁定用戶成長體系,促進用戶更多的購買
(3)將活躍的行為進行量化,引導用戶更多的活躍,提升私域轉化的可能
在創建多等級會員體系的過程中,智能化又有哪些可以優化的內容呢?
在數據分析的過程中發現,即使是如此有效的提升復購的方式,真正把多等級成長體系用起來的商家不足10%,且調研后發現建立的合理的等級成長機制(合理:商家等級的成長即不是過短的時間過低的銷售金額就可以到達的,也不是一個高不可攀的金額)的商家則更少。
為了解決商家合理創建多等級會員體系提升復購的問題,有贊推出了智能會員等級系統。
基于行業及店鋪自身數據,產出VIP等級劃分及成長值配置建議,幫助商家搭建用戶成長體系,商家可通過不同等級享受不同的福利待遇,提升店鋪內存量用戶持續的活躍和復購。
你可以理解為,智能會員等級系統會根據你店鋪的客單價、用戶屬性等信息,定制出符合店鋪的會員等級、等級升級條件等會員成長體系。
目前我們已經陸續上線了6款智能化產品,均在不同程度上幫助商家提升了經營的水平或降低了產品使用的難度。
每一次在數智化方向的探索,都是為了更好的幫助每一個商家成功,讓大數據能力能夠真正的服務于商家。后續我們也會在智能化方向持續的打磨。
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