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近几个月来，电子商务已被证明是宅家或在无当地门店的情况下购物者的一个重要渠道。
由于需求激增，许多企业发现自己的电商平台面临压力，而其它没有电商能力的实体零售商也在争相建立交易网站。不仅是零售商，许多人都转向电子商务，将其作为一种保持业务正常运营和创收的手段。
虽然在英国，非必需品行业在严格的安全条例下重新开张，但消费者可能仍不愿意去实体店。OnBuy.com一项在英国的调查显示，54%的受访者不希望商店重新开张，超过三分之二的人对购物中心感到“不安”。这意味着网上购物将继续成为消费者的首选渠道，并将进一步扎根于消费者行为中。
作为一个行业，我们经常谈论以客户为中心，并理解人们期望跨渠道的无缝购物体验。如果能有一次购物体验在这方面得到了满足，那么这种体验就会成为顾客的黄金标准，他们的期望就会很高。
现在时间紧迫，企业需要迅速做出关键决策，但退一步想想如何重新调整在线战略，以保持客户忠诚度并吸引新业务，这是有必要的。
01
快速整合现代化技术
当下，消费者希望他们的在线目的地能够使用创新的新技术。这在某些情况下是显而易见的——比如AR技术可以帮助购物者看到家具在自己家里的样子，或者由人工智能或机器学习功能驱动的看不见的个性化功能。消费者是渴望新鲜和新奇的。如果他们一直去的百货公司，其展示室从未发生改变，他们会非常失望，并不太可能在几次到访后再回来。
同样的道理也适用于网上商店。虚拟店铺的橱窗需要重新安排，以展示新产品，提供的优惠和促销活动需要与相关内容保持同步。
这种体验延伸到无接触支付，支付方案不断变化和发展。消费者应该得到各种各样的支付方式，如果你正在寻求跨境购物，那么如ApplePay这样的移动支付解决方案以及如Klarna 和Afterpay这样的“先买后付”的选项会越来越受到欢迎。
密切关注技术创新和新功能，这样你才能保持竞争力，这一点至关重要。在团队中有专人负责研究并了解最新的发展情况是很重要的。这一标准不仅适用于零售，还适用于金融服务、媒体流媒体和社交应用等其他行业，以了解优质的客户体验是什么样的，以及哪些方面可以改进。
02
提供个性化的体验
消费者希望被识别出来。他们已经习惯了在街角的小店里被认出来，并且期待在他们最喜欢的线上商店里也能有类似的体验。这意味着消费者每次光顾的时候不要提供给他们相同的信息，最好能提供给他们量身定制的建议，以反映他们的情况、生活方式和偏好。
消费者寻求的是灵感和建议。如果你的网站只专注于交易而不提供任何形式的“附加价值”，你就不会建立消费者的忠诚度并让他们重复购买。
许多线上商店仍在努力解决基本的个性化问题，比如获取客户的姓名。不过，在人工智能和机器学习领域的帮助下，在不远的将来会出现令人眼前一亮的可能性。客户体验将基于语境信息，如客户的日常出行模式、时间、地点、甚至实时天气等细节。
03
通过多种渠道接触客户
电子商务、社交媒体和一般在线体验之间的界限正在变得模糊。你的虚拟商店需要在所有交易性的在线渠道和平台上都可以使用，包括社交媒体，比如 Instagram。在这些接触点上保持一致的客户体验是必不可少的。
拥有一个响应迅速的线上商店不再是一个优势，而是一个基本的要求。如果客户不能在移动设备上顺畅地进行交易，你将会失去一部分冲动性销售。Google在英国的数据显示，94% 的购物者在家通过手机购物，40% 的人在工作时购物，31% 的人在旅行时购物。如果你不在移动设备上做出响应，那么你增加销售的潜力就会被严重削弱。Google的研究显示，63% 的人会在移动设备上冲动购买，而在电脑上只有10% 。
另一个快速增长的消费渠道是电商平台。阿里巴巴、亚马逊和 Facebook 现在都是第三方卖家巨大的商业平台，还有一些像 Etsy 和 Flubit 这样较小的电商平台。各大品牌将不得不决定是否在这些电商平台上占据一席之地。这有利有弊，但是你要知道这些电商平台的覆盖范围本身是很难与之竞争的。
等待着达到临界点的渠道是会话式商业。像 Alexa 这样的智能扬声器还处于早期推广阶段，但在英国，60% 的智能扬声器用户在过去的一年里使用了其设备进行购买。这个新的渠道对于很多人来说仍然是未知的领域，但是未来声音在品牌和零售商为顾客提供的客户体验扎根是必然的。
04
分析了解买家的行为
最好的电子商务网站能为顾客的偏好提供完美的推荐。他们之所以能做到这一点，要归功于对在线行为的跟踪，以及对历史数据进行语境处理。有许多数据来源可以帮助了解客户的行为，包括通过物流、电子商务、市场营销、客户服务或CRM系统收集的数据。
快速处理信息的能力将带来持续的竞争优势，前面提到的人工智能和机器学习技术的发展意味着零售商和品牌可以快速处理数据，提取相关信息。例如，在跟踪客户体验时，一些关键信息和相应的度量标准有：
宏观体验
净推荐值；客户体验调查。
网站性能
正常运行时间% （计划内和非计划内）；延迟；页面加载时间；错误率。
用户体验
用户回报率（DAU/MAU）；网站退出率；A/B 测试。
购物
购物车弃置率；购物车弃置过程；转化率；购买价格分析；平均购物车商品数量。
利用数据驱动的洞察力，你可以为购物者的网站提供一个虚拟店面，过滤掉不相关的推荐信息，或者根据购物者在网站上之前的选择突出显示产品。
历史数据与区域天气预报等丰富的实时数据相结合，也有助于作出决策，例如安排发起促销活动的最佳时间点，或在各分销中心分配的库存量。
总的来说，为消费者提供一个良好的在线体验需要仔细考虑每一个电子商务必备条件。随着电子商务成为一个越来越重要的渠道，零售商需要计划和执行所有这些要素，以提供消费者所期望的体验，推动销售，最大限度地提升销售机会。
*文章译自imrg
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