Πριν την εφαρμογή του GDPR η χρήση των cookies ήταν ζωτικής σημασίας για το ηλεκτρονικό εμπόριο, αφού έδιναν τη δυνατότητα στις εταιρείες να παρακολουθούν τις προτιμήσεις των πελατών τους. Με τα εμπόδια γύρω από την ισχύ και τις αλλαγές στους κανονισμούς προστασίας της ιδιωτικής ζωής να αυξάνονται, όμως, κάτι τέτοιο δεν γίνεται πλέον απρόσκοπτα.
Τα περιβόητα cookies είναι μικρά αρχεία με πληροφορίες που δημιουργούν οι ιστοσελίδες καθώς τις επισκεπτόμαστε. Είναι αντίστοιχα με μικρά αρχεία κειμένου, όπου συνήθως η πληροφορία είναι κωδικοποιημένη, οπότε δεν φαίνεται να έχει κάποια συνοχή όταν τη διαβάζει κάποιος μη μυημένος. Τα αρχεία αυτά και οι πληροφορίες που περιέχουν, δημιουργούνται από τον υπολογιστή στον οποίο “τρέχει” η ιστοσελίδα, και εξυπηρετούν στο να προσθέτουν λειτουργικότητα στις ιστοσελίδες που επισκεπτόμαστε. Για παράδειγμα χρησιμοποιούνται για να μας αναγνωρίσει κάποιο site από προηγούμενη επίσκεψή μας σ’ αυτό, ώστε να μας προωθήσει το κατάλληλο περιεχόμενο.
Διαβάστε ακόμα: Γιατί οι εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου συρρέουν στην τηλεόραση;
Από το 2016 που εφαρμόστηκε, ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία των Δεδομένων (GDPR) επιτρέπει στις εταιρείες να επεξεργάζονται τα δεδομένα των χρηστών τους, αλλά μόνο εφόσον λάβουν τη συγκατάθεσή τους ή εφόσον έχουν έννομο συμφέρον. Εδώ τα πράγματα δυσκολεύουν. Μπορεί η λύση στα προβλήματα του ηλεκτρονικού εμπορίου γύρω από την απόδοση και την παρακολούθηση των χρηστών, να βρίσκεται στην ψηφιακή ωριμότητα των retailers;
Η ψηφιακή ωριμότητα αναφέρεται στην ικανότητα μίας εταιρείας να επωφελείται από την υιοθέτηση ψηφιακών τεχνολογιών. Η προσαρμογή στο διαρκώς μεταβαλλόμενο ψηφιακό τοπίο και η βελτίωση της εμπειρίας των πελατών ξεκινά με τη χρήση των δεδομένων της ίδιας της εταιρείας, που θα οδηγήσουν στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων για να προσεγγίσει το κοινό της.
Αξιοποίηση της δύναμης των first-party data
Ποια είναι τα δεδομένα που ήδη διαθέτει μια εταιρεία ηλεκτρονικού εμπορίου; Γνωρίζει το κοινό της. Ποιο είναι, για τι ενδιαφέρεται, ποια μηνύματά της έχουν καλύτερη απήχηση σε αυτό. Με την εμβάθυνση στις μετρήσεις του κοινού, μπορεί να αρχίσει να παρέχει καλύτερες και πιο απρόσκοπτες ψηφιακές εμπειρίες. Η αξιοποίηση των δεδομένων πελατών είναι αμφίδρομη. Οι εταιρείες μπορούν να παρέχουν αποτελεσματικότερο marketing, ενώ οι πελάτες λαμβάνουν καλύτερη εμπειρία με τη μορφή χρήσιμων πληροφοριών, κινήτρων και προσφορών.
Αληθινή απόδοση της διαφημιστικής δαπάνης
Ο προσδιορισμός των κύριων προκλήσεων όσον αφορά τα χαμηλά περιθώρια κέρδους, τα υψηλά ποσοστά επιστροφής και την αξία της διάρκειας ζωής των πελατών θα αρχίσει να αποκαλύπτει μια πραγματική εικόνα των κερδών μίας εταιρείας. Για παράδειγμα, πώς αποδίδει κάθε προϊόν; Υπάρχει σημαντική πτώση τον Σεπτέμβριο; Η ανάπτυξη εστιασμένων δεικτών KPI με άμεσες ενέργειες είναι το κλειδί για την αντίδραση στις γρήγορες μεταβολές της αγοράς και την προσαρμογή των στόχων σε πραγματικό χρόνο. Τα περιθώρια κέρδους, οι επιστροφές και η αξία διάρκειας ζωής των πελατών είναι τρεις κρίσιμοι παράγοντες στο ηλεκτρονικό εμπόριο.
Με την ανάλυση των περιθωρίων κέρδους ανά προϊόν, οι εταιρείες είναι σε θέση να δουν ποια προϊόντα αποφέρουν το μεγαλύτερο κέρδος και ποιο ή ποια κατηγορία είναι καλύτερη για να επενδύσουν. Από την άλλη ο αντίκτυπος των επιστροφών παίζει σημαντικό ρόλο στο ηλεκτρονικό εμπόριο, αφού το κόστος επεξεργασίας των επιστροφών αυτών, ο περιβαλλοντικός αντίκτυπος και ο κίνδυνος να μην μπορούν να μεταπωληθούν σαφώς και επιδρούν ή πλήττουν την εταιρεία.
Διαβάστε ακόμα: Γιατί οι e-retailers δεν πρέπει να προσφέρουν πολλές επιλογές στον καταναλωτή
Κάθε διαδρομή του πελάτη καθοδηγείται από διαφορετικές επιθυμίες. Η κατανόηση της πιθανότητας μελλοντικών αγορών μέσω της συμπεριφοράς των υφιστάμενων χρηστών μπορεί να τροφοδοτήσει στρατηγικές αποφάσεις βάσει δεδομένων που αυξάνουν τα έσοδα και τη βιωσιμότητα. Για παράδειγμα, ένας πελάτης που επιστρέφει ένα προϊόν δεν πρόκειται να ενισχύσει την αξία ζωής του, ενώ η επιστροφή του, για να περιηγηθεί σε νέα προϊόντα μέσω μιας προώθησης που έλαβε με e-mail, θα το κάνει.
Τελικά, είναι δυνατόν να δοθεί εντολή στη μηχανική μάθηση να αποτιμά δυναμικά τη συμπεριφορά κάθε μεμονωμένου χρήστη και να μεταβιβάζει αυτή την αξία πίσω στο Google Analytics για βελτιστοποίηση. Ωστόσο, το πρώτο βήμα είναι η συγκέντρωση και αυτοματοποίηση των first-party data και έπειτα μια καλή στρατηγική που θα οδηγήσει στο ξεκλείδωμα ολόκληρης της διαδρομής του πελάτη.
Με πληροφορίες από Τhe Drum
ή αποκτήστε ετήσια συνδρομή εδώ.
