如何让消费者觉得“你懂我”?探索式电商或许正是你要找的答案

2023-1-12 11:56:29

 埃森哲近期的一项研究发现,全球社交电商的规模预计将从2021 年的4,920 亿美元增长到 2025 年的 1.2 万亿美元,增长速度达传统电商的 3 倍。【i】一些善于变通的品牌已经做好了充分的准备,利用面向未来的技术手段调整营销策略,打造探索式电商,挖掘和满足消费者不断变化的需求。

激发潜在需求,创造“不期而遇”的惊喜

回溯漫长的商业发展史,促使人们发现和购买商品一直是永恒不变的主题,从最早的集市到如今的店铺和商场,无一例外。在互联网时代崛起的搜索引擎和电商网站擅长满足顾客的购物需求,却无法有效挖掘和激发潜在需求。简单来说,更大的机遇不在于捕捉消费者的意图或动机,而是要去为他们创造购物的想法。

一些敏锐的营销者已经意识到了其中的商机,并采取了多项强大的技术手段和现代化的营销方式,力求在消费者产生购物意向之前抢先行动。Meta 称之为“探索式电商”。通过运用人工智能、机器学习和机器创意等创新工具,营销者将客户购物意向与自身产品进行对接,精准触达潜在客户和现有客户。

对用户来说,这种发现的瞬间同样其乐无穷。当某一种商品或服务能够基于用户的兴趣、意向和需求主动呈现在他们的眼前,他们就会油然而生一种“你懂我”的感受。由此也将使从发现到购买的整个体验变得更加行云流水。

成功打造探索式电商的基本原则

探索所带来的商机,正在社交与技术融合中成为现实。通过观察在探索式电商领域表现优异、增势强劲的多家企业,Meta分析归纳了以下几点基本原则。

善用第一方数据。许多发展势头最为强劲的企业都善于通过了解客户来充分创造价值。他们利用营销自动化工具和机器学习技术,将客户在 CRM、商家网站和积分互动计划中选择分享的第一方数据进行整合,以此来打造个性化的客户体验和优化营销表现。依托 Meta 技术解决方案,商家通过集成转化 API,可将他们收集的第一方数据与有助于优化广告表现的 Meta 技术解决方案无缝对接,实现广告表现和成效衡量能力的提升。

创意仍然是关键。成功的品牌普遍采用更加多样化的渠道、创意格式和概念来传递他们的营销信息。他们积极与创作者合作、打造视频内容、测试情感导向与产品导向型广告创意,寻找成效优异的创意方案。通过深入探究用户与自身产品之间的关系,品牌能够找到不同的动机导向型创意方向,并以更深层次的情感共鸣打动用户。在此过程中,他们也会运用强大的自动化工具,将各种优秀的创意与契合度最高的用户进行匹配。

流畅度至关重要。品牌深知,每一个触点都是获得忠诚客户的契机。无论是在网页端、应用端,还是在实体店铺中,他们都会及时优化各方面的客户体验,使客户从发现商品到完成购买的整个历程都能够无缝衔接。依托 Meta 技术解决方案,商家采取灵活多变的格式,运用机器学习技术,力求在正确的时间面向正确的用户投放正确的广告。为了能向客户推送相关度最高的商品,广告主纷纷利用进阶赋能型目录广告 (Advantage+ Catalog Ad) 基于用户的兴趣、位置或购物意向,面向他们推送个性化的库存商品。

迭代与创新手段。优秀的营销者永远充满求知欲,并始终以精益求精为己任。他们会以数据作为每一项决策的依据,并善于运用各种衡量工具来总结测试经验,然后在此基础上继续进行新的测试。依托 Meta 技术解决方案,商家往往会采用可控的随机化测试解决方案。 

简言之,探索式电商依赖于 3 个要素:一是机器学习,用于在正确的时间面向正确的用户投放正确的广告;二是需要令人惊艳的广告创意来吸引相应的用户采取行动;三是在他们点击之后,还需要为其提供愉悦、美妙、无缝衔接的客户体验。

Meta探索式电商系统为品牌营销注入强劲动力

Meta 技术解决方案深谙探索之道,可基于用户汇聚的广阔空间,通过与之相关的体验助力商家触达新受众和非预期受众,高效地吸引他们走过从发现商品到完成购物的整个消费历程。GFK的调研显示,有 73% 的受访线上购物者表示,他们会借助 Meta 技术解决方案去探索新的品牌或商品。【ii】

凭借全球36亿的月活用户, Meta 正在帮助品牌创造各个客流触点发掘客户,并与广大客户建立和维持有意义的联结。在这些平台上,他们与自己最关注的用户、小组、创作者、企业、非营利组织和其他社群联系、互动,汇聚成一个广阔的生态系统。

依托这一生态系统,Meta借助个性化引擎采用机器学习技术,围绕消费者的兴趣爱好和地理位置,展示与他们相关的体验,吸引互动。同时,Meta提供能有效吸引关注的形式以及各种广告投放和转化工具,让商家能通过有吸引力的体验来投放广告创意,让消费者更方便地购物。

面对广告生态系统的变迁,以及消费者口味的转变,商家不断在众多层面上寻求转型,同时还要去探索现代科技带来的无限可能。尽管挑战重重,但随之而来的将是更多前所未有的商业发展契机。

参考资料

【i】 来源:Accenture Research, Social Commerce, 2021

【ii】 来源: “Discovery-Led Shopping Study” by GFK。




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