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个性化服务平均提升40%转化率!商家可以从这3个方面下手,冲刺11.11大促销量新高峰!

Lazada东南亚电商
Lazada成立于2012年,是阿里巴巴集团东南亚旗舰电商平台。目前拥有印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国及越南6大市场。Lazada公众号致力于为中国跨境商家提供最新、最全的招商入驻、运营干货、政策支持、市场动态等相关的资讯及干货分
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2022-10-19 19:07
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Lazada东南亚电商
Lazada成立于2012年,是阿里巴巴集团东南亚旗舰电商平台。目前拥有印尼、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国及越南6大市场。Lazada公众号致力于为中国跨境商家提供最新、最全的招商入驻、运营干货、政策支持、市场动态等相关的资讯及干货分


生产力和科学技术高度发展的今天,消费者的需求越来越多样化,商家和品牌除了要为消费者提供情境化和差异化的产品,满足消费者的需求,个性化服务也是吸引客户的重要手段之一。Synagie最新报告显示:“个性化服务能够增加最高10%的平均订单价值, 提高40%的转化率, 同时降低50%的购物车弃购率。”


个性化服务是品牌及商家除了广告之外,另一种加深与顾客联系的方法。而现在的技术能够帮助我们对一切事物进行个性化,从营销信息到网站外观,帮助我们吸引顾客,并促成成交。


很多商家会认为个性化服务非常消耗时间及成本,但Lazada商家可以通过平台,快速从3个方面提升自己的个性化服务能力。




客服是品牌与商家沟通的重要桥梁,若客服可以确保及时回复,并提供专业咨询建议,妥善处理顾客在购买过程中遇到的问题,对成交必能带来强大助力。因此商家朋友请务必对客服人员进行培训同时设置Lisa自动回复,熟悉商品,及时回复买家询单信息 才能抓住机会进行交叉销售或追加销售,提高成交率及客单价。


如美妆店铺的客服可以根据消费者的肤质及皮肤问题,提供专业建议及产品推荐。吸引客户下单并获得更佳的产品体验。


而Lazada即时通讯工具可以帮助店铺客服进行顾客分类编组,并设置欢迎卡片、关键词回复模版,邀请关注、推送优惠券,实现高效且个性化的服务。


此外报告调查显示,除了用户的评价,平台对商品以及店铺的评价也同样重要。近90%的消费者在对店铺未产生信任前,会查看店铺评分,进而决定是否购买。在Lazada,店铺的评分主要体现在商家评分、准时发货率、聊天回复率这三项,消费者在浏览商品详情的时便能查看到。聊天回复率>95%,且消费者在10分钟内获得响应,则表明服务状态良好。而消费者一方面会获得更佳的购物体验,另一方面他们会认为,即便购买出现问题,他们也能获得优质的售后服务。因此商家朋友一定要持续优化客服的服务质量,提升店铺评分。



商家朋友们是否遇到过这种问题,好不容易将千挑万选的新品上架,还做了个劲爆活动,客户进店/加入购物车/收藏后就没有动静了。遇到了这种点击率/加购率不错但转化率低的情况,我们又要怎么办?


消费者运营工具——“CEM”绝对能帮到你!CEM是一种可以批量给定向商家推送消息的买家触达工具,用于给买家发送文字、图片、优惠券、商品链接等信息,以推动/提醒其完成结算、点击、关注等用户行为。同时也可以用于店铺粉丝维护,传达重要讯息。


商家可通过CEM发送一条温馨提示,告知其促销价放送时期即将结束,甚至可以发送优惠券,让顾客知道自己正在做一笔划算的买卖!而CEM内置的顾客细分功能,可实现针对不同场景中的目标受众进行消息定制,如向新客发放新客优惠券,为忠实老顾客推送上新资讯,实现个性化的用户运营。



大促期间,CEM大促助推器(Campaign Booster)可以帮助商家提前做好准备,高效省时免除后顾之忧,商家可设置勾选在不同阶段(预热期、大促期)和多个场景(预售、加购买家、心愿单买家、店铺粉丝等)定时自动发送信息给满足条件的买家。此外商家还可以在此监控数据,CEM大促助推器数据监视面板会展示CEM消息推送后的转化情况(买家阅读数、点击数、转化购买数等)。商家可根据数据分析实现进一步的生意优化。


*点击文末-【阅读原文】,了解CEM开通及使用详情



生产力快速发展,消费者选择增加的同时,商家需要推出差异化产品和服务,并优化存量顾客的消费体验和品牌粘性。划分出会员用户,再针对普通用户与会员用户提供不同的信息、服务或者是优惠上的差异。


通过会员体系,可以更好地进行用户管理,强化会员用户归属感,乃至获取更多的用户数据/资料,进而了解用户的兴趣爱好和消费习惯,挖掘用户意向需求。


如此便可以与用户形成更多联系,让会员用户感受到商家的贴心服务,从而增加用户粘性,提升会员各种行为的转化率,延长用户的生命周期,让店铺收入源源不断增长。



用户可以通过消费或者某些行为积累点数,以达到更高的头衔,而每一步成长都可以获得相应奖励。在该体系下形成用户分层后,接下来就可以对用户进行分析,分析的主要目的是了解各层级用户的属性、痛点、诉求、使用或消费行为,尤其是头部用户。



个性化服务建立在预测模型和机器学习上,因此商家需针对销售情况进行数据分析,理解我们的客户群,在消费者行为日新月异的今日,提供个性化服务,实现长远的发展。


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