愛華網(wǎng)???? 品牌常常根據(jù)過去購買的數(shù)據(jù)，一廂情愿地推送信息給消費(fèi)者。在我們的調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)40.3%的消費(fèi)者沒有因?yàn)閭€(gè)性化推薦而促進(jìn)購物決策，反而延長(zhǎng)了購物的決策流程，因?yàn)檫@些推薦擴(kuò)大了他們考慮的范圍。 這是一個(gè)擁抱數(shù)字化營銷的時(shí)代，這是一個(gè)看似無所不能的大數(shù)據(jù)時(shí)代。然而，我們因科技了解了消費(fèi)者的行為，卻看不到行為背后的原因。為此，我們要嘗試挖掘數(shù)碼時(shí)代隱藏在數(shù)據(jù)背后的人性需求。 昨天的行為不代表今天的想法。
品牌常常根據(jù)過去購買的數(shù)據(jù)，一廂情愿的推送信息給消費(fèi)者。但是，和我們交流的消費(fèi)者覺得大部分沒有切中要害。在我們的調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)40.3%的消費(fèi)者沒有因?yàn)閭€(gè)性化推薦而促進(jìn)購物決策，反而延長(zhǎng)了購物的決策流程，因?yàn)檫@些推薦擴(kuò)大了他們考慮的范圍。 舉例來看，網(wǎng)上曾流行一個(gè)笑話，當(dāng)你在網(wǎng)上購買了一個(gè)饅頭后，各家網(wǎng)站的個(gè)性化相關(guān)推薦會(huì)不一樣，有的推薦粥，有的則是推薦豆包或其他點(diǎn)心。每家電商或社交網(wǎng)站都有各自的數(shù)據(jù)計(jì)算法，根據(jù)算法來向用戶推薦相關(guān)的東西。 但數(shù)據(jù)只能告訴我們消費(fèi)者已經(jīng)發(fā)生的行為，并不能知道背后的原因。如果過分依賴今天的數(shù)據(jù)，就無法給明天的消費(fèi)者帶來驚喜。 例如前面所提到的例子中，消費(fèi)者買饅頭可能只是一個(gè)表象，他/她可能是為了去戶外郊游而準(zhǔn)備的干糧，如果了解了這個(gè)背后的原因，你就可以推薦給他/她一些戶外的產(chǎn)品。又或者說，他/她是想念媽媽的手藝，那就可以嘗試推薦一些相關(guān)的產(chǎn)品與消費(fèi)者進(jìn)行情感的對(duì)接。 對(duì)于個(gè)性化推薦，大家還在摸索的過程中，如果我們太限于對(duì)數(shù)據(jù)的依賴，可能就沒有辦法挖掘到消費(fèi)者后面的真正的驅(qū)動(dòng)。拿到數(shù)據(jù)后，有時(shí)需要跳出來看看。 首先，我們需要有一個(gè)大的環(huán)境，從人性的角度去考慮，才可能了解到消費(fèi)者動(dòng)作背后的驅(qū)動(dòng)是什么，才能挖掘到行為背后的人性需求，從而創(chuàng)作更多能夠激發(fā)消費(fèi)者參與的想法。 其次，品牌需要更好的細(xì)分人群，了解目標(biāo)消費(fèi)群的真正需求。女性在網(wǎng)絡(luò)購物中更喜歡探索，而男性則目標(biāo)明確。同時(shí)，30%以上的受訪者表示愿意接受帶有折扣為其省錢的個(gè)性化推薦，三線消費(fèi)者更明顯的期待個(gè)性化推薦可以“幫我發(fā)現(xiàn)更多適合自己的新東西”。 沖動(dòng)購買只是我們的一廂情愿。 在嘗試即時(shí)的電子購物終端時(shí)，中國消費(fèi)者比西方消費(fèi)者更為保守，只有14.5%的受訪者傾向于通過雜志里的二維碼購買商品。相當(dāng)于終端購物的便利性，網(wǎng)友的評(píng)論往往更能激發(fā)消費(fèi)者的購物意愿。他們需要發(fā)現(xiàn)更多，并聽取其他人的意見，53.5%的受訪者如果沒有網(wǎng)上評(píng)論的參考，他們是不會(huì)做最終決定的。 中國消費(fèi)者熱衷于在購物決策前的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和探索，特別是高涉入度的或高價(jià)的商品類別，例如嬰幼兒品類和汽車品類。品牌可以通過在網(wǎng)上集結(jié)意見領(lǐng)袖，創(chuàng)建指南和簡(jiǎn)易客觀的評(píng)估體系來幫助消費(fèi)者學(xué)習(xí)。例如在汽車類商品中，多數(shù)受訪者愿意從朋友那聽取經(jīng)驗(yàn)，并有38%的受訪者會(huì)在汽車網(wǎng)站和品牌網(wǎng)站上做更深入的調(diào)查。 所以，驅(qū)動(dòng)沖動(dòng)消費(fèi)的數(shù)字戰(zhàn)役，例如掃二維碼獲得折扣等方式，要與早期的品牌購買選擇協(xié)同發(fā)力，我們不能期待消費(fèi)者在終端的沖動(dòng)購買。
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