전자상거래 개인화 블로그

행동 세분화는 개인화된 고객 여정 을 생성하고 수익을 증가시킵니다.

이 게시물은 전자상거래 브랜드를 위한 고급 행동 세분화 전술과 전략을 공유합니다. 오늘날 개인화 소프트웨어는 고객 행동을 관찰하고 적응할 수 있는 능력을 제공합니다.

이러한 전략을 채택하면 더 나은 고객 경험을 제공할 뿐만 아니라 매장의 수익성도 높일 수 있습니다. 행동 세분화 예제로 바로 건너뛰려면 여기를 클릭하십시오.

행동 세분화에 이미 익숙하다면 다음 섹션으로 건너뛰어도 됩니다 .


그렇지 않은 경우 행동 세분화가 무엇인지 정의하는 것이 도움이 됩니다.

세그멘테이션은 " 시장을 유사한 요구를 가진 고객 그룹으로 나누고 이러한 요구를 충족시키는 마케팅 프로그램을 개발하는 " 프로세스입니다.

행동 세분화는 고객을 과거 행동으로 나누는 데 중점을 둡니다.

행동은 단순한 인구 통계 정보보다 고객의 의도와 선호도에 대해 더 많이 보여주기 때문에 행동 세분화는 더 예측 가능하고 효과적입니다.

데이터는 행동 세분화를 가능하게 합니다.

마케팅 전략으로서 세분화가 오랫동안 존재해 왔지만 최근까지 고객 행동을 정확하고 규모에 맞게 추적하는 것은 불가능했습니다.

Barilliance와 같은 개인화 소프트웨어 는 데이터 수집을 자동화합니다. 이제 행동을 기반으로 세그먼트 수를 정의하고 각 세그먼트에 대한 특정 가격 전략을 정의할 수도 있습니다.

이 게시물의 나머지 부분은 성공적인 행동 세분화 전략에 중점을 둘 것입니다.

효과적인 세분화는 고유한 고객 그룹을 식별합니다.

효과적인 세분화를 생성할 수 있도록 다양한 행동 세분화 공식을 만들었습니다.

첫 번째 행동 세그먼트는 "기본" 공식입니다.

생성할 수 있는 가장 간단한 유형의 행동 세그먼트입니다. 행동 그 자체로 정의된다.

Barilliance는 사이트에서 사용자 행동을 자동으로 추적합니다. 기본 동작 세분화를 만들려면 세그먼트를 만들려는 동작을 지정하기만 하면 됩니다.

옵션은 세 가지 일반적인 범주로 나뉩니다.

참여 행동: 여기에는 처음 방문자를 다시 방문하는 방문자를 구별하거나 장바구니에 특정 항목 또는 원하는 수의 항목을 추가하거나 제품을 보는 것과 같은 행동이 포함됩니다.

현장 행동: 참여 행동은 보다 일반적인 현장 행동의 하위 섹션입니다. 다른 사이트 행동에는 특정 URL 방문, 사이트에서 보내는 시간, 사이트에서 수행하는 특정 쿼리가 포함됩니다.

트래픽 소스: 트래픽 소스 카테고리는 방문자가 사이트에 도달하기 전의 이전 행동을 설명합니다. 컨텍스트를 제공하는 데 탁월합니다. 예에는 어떤 유형의 제안에 응답하고 있는지, 어떤 매체에 시간을 보내는지, 세션과 연결된 캠페인이 있으면 어떻게 되는지 등이 포함됩니다.

방문자 인사이트: 다양한 행동 및 전자 상거래 KPI 임계값을 포함하는 고급 단면입니다. 이것들은 아래에서 더 자세히 설명하겠습니다.

내가 임계값이라고 부르는 것을 추가하여 세분화의 정확도를 크게 높일 수 있습니다.

임계값은 특정 메트릭의 전환점입니다. 하한 또는 상한이 될 수 있으며 메트릭은 선택할 수 있는 모든 메트릭이 될 수 있습니다.

임계값의 예는 최소 $50(하한) AOV(메트릭) 입니다.

행동을 임계값과 결합하면 고객 세그먼트에 포함되는 사람을 더 잘 제어할 수 있습니다.

임계값 구현과 관련된 한 가지 일반적인 문제는 데이터가 통합되었는지 확인하는 것입니다.

사실, 데이터 통합은 우리 가 개인화 소프트웨어 파트너를 선택할 때 개략적으로 설명하는 주요 기준 중 하나입니다.

이 기사에서는 데이터 통합의 문제에 대해 더 자세히 설명 하지만 지금은 모든 소스의 구매 내역을 결합하여 정확한 세그먼트를 만들고 싶어한다는 점을 인식하십시오.

오늘 살펴볼 마지막 공식은 "where" 절을 추가합니다.

최근 여부가 중요합니다. RFM 분석 의 주요 요소 중 하나이며 올바른 기술로 쉽게 행동 세분화에 통합할 수 있습니다.

종종 간과되는 세그먼트는 사이트를 즉시 구매하거나 경험한 세그먼트입니다.

또 다른 흥미로운 구현은 블랙 프라이데이 나 시즌 쇼핑객과 같은 휴일을 타겟팅하는 것입니다. 아래에서는 동작, 임계값 및 where 절을 구현하는 세그먼트의 몇 가지 예를 제공합니다.

Barilliance에 구축된 where 절을 구현합니다.

많은 행동에는 특정 기간에 넣을 수 있는 옵션이 있습니다. 아래에서 구매 내역을 기반으로 행동 세그먼트를 만드는 방법에 대한 옵션을 볼 수 있습니다. 첫 번째 주문이나 마지막 주문에서 시간 프레임을 설정할 수 있습니다.

이러한 유연성을 통해 특정 일수가 경과한 후 자연스럽게 세그먼트를 롤아웃하는 최초 고객을 위한 세그먼트를 쉽게 생성할 수 있습니다.

일부 최고의 전자 상거래 회사에서 행동 세분화의 예를 수집했습니다.

개인화할 수 있는 가장 생산적인 공간은 스크롤 없이 볼 수 있는 콘텐츠 위에 있습니다.

Thrive Market은 이전에 구매하고 본 항목을 기반으로 고객을 분류합니다. 여기에서 위의 접는 레시피 권장 사항은 모두 고객이 (Paleo)의 일부인 동일한 다이어트 범주를 따릅니다. 이 데이터는 관련성을 유지하고 전환율을 높이는 데 사용됩니다.

세션 내 작업은 고객이 현재 관심을 갖고 있는 것에 대한 최상의 신호를 제공합니다. 이 컨텍스트 데이터를 사용하여 브랜드는 더 나은 제안을 만들 수 있습니다.

아래에서 써드러브는 현재 보고 있는 상품을 기반으로 상품 페이지에 다이내믹한 상품 추천을 사용하고 있습니다.

리드가 초기 제안에서 전환되지 않으면 "비전환" 행동 세그먼트로 다시 세분화해야 합니다.

이러한 리드는 보다 적극적인 할인 캠페인을 제공하거나 첫 구매를 완료하기 위한 다른 인센티브를 제공받을 수 있습니다. 스티치 수정은 좋은 예를 제공합니다.

고객이 초기 적합성 평가를 완료하면 첫 번째 구매를 완료하기 위한 일련의 제안이 제공됩니다. 그러나 리드가 구매하지 않은 경우 전환되지 않는 행동 세그먼트에 배치되고 새 활성화 캠페인이 트리거됩니다. 이번에는 사용할 수 있는 $35 크레딧을 제공합니다.

행동 세분화는 관련 마케팅 캠페인을 만들고   고객 여정 전반에 걸친 콘텐츠 개인화 .

특정 세그먼트에 관심이 있는 부분을 이해하면 공감할 수 있는 제안을 만들 수 있습니다. 수익성 있는 세그먼트를 만드는 방법을 핵심적으로 이해하려면 RFM 분석에 대해 학습 하는 것이 좋습니다.

고객 경험을 개선하기 위한 다른 전략을 보려면 여기를 클릭하십시오 .

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