零售商如何通过云营销实现销售增长?(营销云零售服务)
如今,越来越多的人谈论利用云营销来改善零售商网站ROI,谷歌、微软、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等国内大型云服务提供商也在投入大量资源和成本,努力吸引零售商对这一新兴技术的兴趣。企业如何通过云营销提高竞争力?
1. 机器学习:
零售商越来越重视数据的使用。企业几乎每天都密切关注绩效数据。季度趋势、类别洞察力和库存水平几乎是公司各级管理层应该关注的问题。这种分析对所有零售企业的成功至关重要,机器学习也在改变游戏规则。
数据科学可以找到人们无法察觉的趋势。在第一轮优化产品线时,并不难找到这些有价值的数据洞察力。一般来说,使用数据模型来探索消费者行为数据的相关性,很容易找到业务优化点。
但总的来说,分析的范围和目标是由分析师定义的。机器学习将帮助您进一步探索数据规则,跳出人类思维的局限性,在复杂的消费者路径中,它的速度是任何传统的数据分析方法都无法达到的,只需要几个小时就能完成过去几周的工作。
如果机器学习就像团队的大脑,那么营销云就像一只老虎。为了找到下一个明显的优化方向,我们需要不断地测试和学习大量多样化的数据集。
了解消费者行为数据,制定正确的选择和使用大数据的策略,不仅需要良好的业务敏感性,还需要数据科学的专业能力,以有效控制测试条件对收入的影响。云营销不仅能给你带来灵活性,还能让你收集各种技术和处理能力的优势。
2. 自动化:
云营销云计算的另一个优势是将分析洞察力转化为行动。
类似谷歌营销平台 Facebook 主流的数字营销平台,如以云为核心的基础设施,更容易在营销活动中使用云。 SaaS亚马逊的产品依赖于三大云服务提供商 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。
这样,就有可能实现高端零售商承诺的大规模个性化。所谓大规模个性化,是指根据每个用户的肖像定制主页,根据特定消费者最近的决定推广广告和电子邮件,预测消费者最有可能购买的商品,并给予一定的折扣来吸引消费者完成购买。
以这种方式,我们利用云营销技术,借助机器学习触发响应和测试,使用数字工具自动将消费者想要的商品推向他们。例如,谷歌营销平台、谷歌广告平台和 Facebook 都有目标 CPA 和目标 RoAS 算法,几乎可以实时处理数据。
谷歌分析还具有用户群功能,可以创建最有可能购买商品或完成某种行动的用户群。这给零售商带来了许多案例:例如Salesforce 最近发布的一项研究调查了5亿消费者,通过 AI 平均订单价值为14%。
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3. 用户洞察集中:
在预算有限的前提下,零售商优化资源的最佳方式是建立跨渠道的360度消费者数据库,其中数据也可以通过其他渠道进行分析和利用,这样,下次推送广告或优惠信息时,就可以智能投放了。
作为数字时代的营销人员,我们非常重视将数据与营销工具联系起来。今天的云不仅是系统集成器和软件工程师的工具,而且正在改变传统的营销行业,使机器学习的结论可以直接自动应用于数字营销工具。
例如,云营销的优势之一是加强 CRM。如果电子邮件营销能达到20%的开放率,零售商会非常满意,但仍有80%的忠实用户选择订阅而没有看到促销信息。
那这80%该怎么办呢?CRM 团队可能想再给他们发一封电子邮件,但这可能不是最明智的解决方案。如果在云平台上建立集中的消费者数据库,剩余的80%可以通过一系列不同的策略准确发布。
例如,在接下来的下来的5天内展示5-8个广告,或根据他们的搜索词调整竞价策略,或重新定制他们的下一个登陆页面等。你可能会说,依靠现有的 CRM 这一点已经可以在系统中实现了。
然而,任何集中项目的主要目的之一是将各种营销技术套件结合起来,测试和提高用户活动。这在云中的成本要低得多,因为项目配置的成本接近于零。
在许多不同的商业场景中,不断学习如何最有效地促进消费者完成交易的策略也非常重要,需要洞察力和持续的测试迭代。
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零售商如何通过云营销实现销售增长?(营销云零售服务)发表于2022-07-14,由周林编辑,文章《零售商如何通过云营销实现销售增长?(营销云零售服务)》由admin于2022年07月14日发布于本网,共1933个字,共5641人围观,目录为外贸百科,如果您还要了解相关内容敬请点击下方标签,便可快捷查找与文章《零售商如何通过云营销实现销售增长?(营销云零售服务)》相关的内容。
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