EngВ мире, где потребители все большую часть своих покупок переводят в мобильные и онлайн-каналы, спасение для розничных продавцов в том, чтобы принять эти изменения и извлечь максимальную выгоду из преимуществ электронной коммерции. Но вместо того, чтобы беспорядочно внедрять на сайт множество разных фишек, ритейлерам следует глубже понимать, как разные типы информации, которую потребители просматривают на сайте, влияют на их поведение.
Недавно MIT Sloan Management Review изучили влияние интернет-технологий на важнейшие показатели эффективности розничных компаний, такие как продажи и возвраты. Исследование проводилось совместно с розничным продавцом женской одежды, который широко представлен в онлайне и предлагает тот перечень web-инструментов, с которыми обычно сталкиваются потребители в электронной коммерции. В целом было изучено 7 миллионов покупок, совершенных примерно 1 миллионом уникальных покупателей компании за последние 3 года. Подробные результаты опубликованы в научном журнале Management Science and Information Systems Research.
В результате MIT SMR пришли к выводу, что использование инновационных технологий, таких как различные персональные помощники и приложения, как правило, связано с более высоким уровнем продаж. Однако, исследование также показало, что для ритейлеров критически важно принять меры, чтобы избежать пяти самых распространённых ошибок в электронной розничной торговле.
Ошибка 1: Позволить покупателю потеряться в море товаров
Когда потребители генерируют запросы, ритейлер не должен просто выдавать им большой набор продуктов. Скорее компании следует направлять покупателя сквозь процесс выбора так, чтобы сузить результаты поиска. Это важно, т.к. большой набор потенциальных возможностей может смутить покупателя и заставить его и вовсе отказаться от покупки.
Некоторые компании так работают. Например, Nordstrom Inc. использует «панели стилей Nordstrom», позволяющие продавцам магазина – стилистам, рекомендовать товары покупателям через интернет. Веб-сайт J. Crew оказывает услугу «Очень личный стилист», которая позволяет клиентам связаться с персональным консультантом в режиме 24х7. Однако многим компаниям по-прежнему необходимы значительные улучшения в этой области. В ближайшем будущем шоппинг-консультанты, управляемые искусственным интеллектом должны сильно помочь в этом направлении.
Ошибка 2: Выдача только товаров из системы рекомендаций Amazon
Функциональность «покупатели, которые просматривали этот товар, также смотрели» – пример того, как возможности сайта помогают управлять продажами. Исследование показало, что система рекомендаций позволяет увеличить продажи более чем на 5,5%. Это связано с тем, что покупатели могут изучать товары различными путями.
Системы рекомендаций повышают продажи как популярных продуктов, так и еще не сильно известных. Однако их экономический эффект наиболее заметен для последней группы. Популярные товары обычно имеют более высокий объем продаж и более низкую маржу из-за высокой конкуренции, тогда как менее известные, скорее всего, могут обладать более высокой маржинальностью.
Поэтому розничным продавцам следует тщательно подбирать сочетания обоих типов продуктов в своих рекомендациях. Кроме того, ритейлеру не стоит ограничиваться продвижением только ходовых товаров покупателям, которые пользуются приложением магазина. Например, Starbucks Corp. – генератор рекомендаций с применением технологий искусственного интеллекта, вместо простого предложения наиболее популярных заказов, использует историю транзакций покупателей и другие варианты «интернет-следов», оставляемых ими.
Ошибка 3: Стимулирование завышенных ожиданий клиентов
При сборе информации о продукте в интернете, покупатели, как правило, делятся на два типа мышления: основанное на фактах и на эмоциях. Объективная информация касается конкретных фактов, тогда как впечатления строятся на субъективной оценке при просмотре продукта. Например, при сборе информации о платье такие детали, как производитель и материал, из которого изготовлена ткань относятся к фактической информации. С другой стороны, потребительское восприятие того, как платье смотрится на модели – информация, относящаяся преимущественно к впечатлениям.
У потребителей, как правило, формируется ряд ожиданий, связанных с товаром перед его покупкой, и их удовлетворенность напрямую зависит от того, насколько эти ожидания совпали с действительностью. Как правило, фактическая информация помогает покупателю сформировать реалистичные предпокупочные ожидания, то есть ведет к большему совпадению ожиданий и фактического использования. И напротив, субъективные впечатления приводят к нереалистичным ожиданиям, которые не оправдываются при покупке.
E-COMMERCE ДЛЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ: ВОЗВОЖНОСТИ. РЕШЕНИЯ. ИНСТРУМЕНТЫ
Онлайн-сервис для управления продажами GOODWIX дарит своим подписчикам электронную книгу с практическими советам о том, как быстро и безболезненно перевести b2b-коммуникации в онлайн, получить новые возможности для сбыта и увеличения продаж, и какие онлайн-технологии побеждают борьбе за внимание потребителей.
Получить книгу бесплатноОшибка 4: Фокус на общей сумме продаж вместо чистых продаж
Руководители розничного бизнеса часто стремятся к простому повышению продаж. Однако высокие показатели возвратов товаров могут оказать негативный эффект на продажи. В общей сложности сумма возвратов только в США составляет около $260 миллионов за год по данным National Retail Federation. Следовательно, ритейлерам стоит сосредоточиться на чистых продажах (продажи минус возвраты), а не только на продажах.
Очень важно понимать какие типы информации изучают покупатели, когда они используют возможности, предлагаемые ритейлерами. В частности, многие розничные сайты и приложения теперь используют продукт — ориентированные технологии, направленные на то, чтобы помочь покупателям собрать информацию.
Хотя решения, основанные на впечатлениях, и повышают продажи, они также увеличивают количество возвратов. В частности, популярна технология так называемых альтернативных фотографий, которая позволяет демонстрировать изображение моделей, использующих товар под разными углами и часто в идеализированной обстановке. Фактические исследования розничной торговли женской одеждой показало, что использование таких фотографий, в первую очередь стимулируют эмоциональное поведение, что в дальнейшем приводит к возвратам и снижению чистых продаж.
В противовес эмоциональным покупкам, исследования показали, что фактическая информация снижает показатели возвратов. Как результат, использование технологий, облегчающих получение объективных данных – например, возможность увеличить масштаб чтобы ближе рассмотреть товар, обычно дает положительные результаты.
Ритейлерам необходимо чтобы технологии, которые они используют на сайтах и в приложениях обеспечивали желаемые результаты. Например, один из способов смягчить эффект от альтернативных фотографий – позволить потребителям загружать свои фотографии и видео с использованием продукта. Тогда будущие потенциальные покупатели смогут получить более реалистичное представление о товаре, за счет просмотра того, как обычные люди смотрятся в изделии или как они используют его. Не удивительно, что ряд крупных ритейлеров уже побуждают своих покупателей загружать такие фото и видео. Этот пользовательский контент позволяет уравновесить нереалистичные ожидания от товара, вызванные идеализированными изображениями, предоставляемыми розничным продавцом.
Ошибка 5: Игнорирование развития технологий
Искусственный интеллект становится важнейшей частью технологических достижений, влияющих на электронную коммерцию. Растущее использование персональных интеллектуальных помощников, таких как Siri и Google Now, внедрение умных домашних устройств, например, Amazon Echo, факт открытия компанией Apple Siri для сторонних разработчиков… Все это значительно повлияет на ежедневные задачи потребителей, в том числе и на процесс покупок.
Как результат, розничные компании должны обеспечить, чтобы их приложения и сайты были пригодны к обслуживанию покупателей цифровыми помощниками. Например, потребитель может попросить Siri подобрать джинсы. Ритейлер должен использовать все имеющиеся у него данные об этом клиенте, чтобы предоставить Siri подборку именно тех товаров, которые будут соответствовать его потребностям. В этой схеме Siri является платформой, с помощью которой разные розничные продавцы предоставляют свои варианты предложений потребителю. Только ритейлеры, презентовавшие лучшие возможности останутся в системе, остальные будут удалены из подборки рекомендаций.
Учитывая активное стремление цифровых помощников к всестороннему повышению эффективности, все чаще с применением машинного обучения, ритейлеры рискуют столкнуться с серьезной угрозой быть выброшенными из рассмотрения совсем, что может привести к нисходящей динамике с серьезными последствиями. В конечном счете интеллектуальные помощники запрограммированы на накопление данных и постоянное улучшение сервиса. В результате для розничных продавцов критически важным будет предлагать потребителям варианты, хорошо ориентированные на их потребности.
