Durchschnittlicher Bestellwert gesunken? Endeca könnte der Schuldige sein
Wenn Sie Ihren Durchschnittlicher Auftragswert (AOV) abflacht oder sinkt und Sie immer noch Endeca verwenden, könnte Ihre Suchmaschine daran schuld…
Wenn Sie Ihren Durchschnittlicher Auftragswert (AOV) abflacht oder sinkt und Sie immer noch Endeca verwenden, könnte Ihre Suchmaschine daran schuld sein.
Der AOV ist der Gesamtumsatz geteilt durch die Anzahl der Bestellungen. Wenn Ihr AOV sinkt, bedeutet das, dass Ihre treuen Kunden bei jedem Kauf immer weniger ausgeben. Das ist ein echtes Problem, sagt Richard Isaac, CEO von RealDecoy, einem führenden Anbieter von E-Commerce für Marken wie American Express, Samsung, Honeywell, Coach und einem langjährigen Integrator von Endeca.
„Meiner Erfahrung nach investieren die meisten Einzelhändler zu viel in die Kundenakquise, während sie zu wenig in die Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts und der Konversionsraten investieren“, sagt Isaac. Er schätzt, dass die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden 9 Mal höher sind als die Kosten für die Bindung eines bestehenden Kunden.
„Top-Einzelhändler sind sich einig, dass die Suche nach digitalem Handel einen großen Einfluss auf ihre Servicekosten, den durchschnittlichen Bestellwert und die Kundentreue hat. Aber viele von ihnen kämpfen mit Hindernissen wie Budgets und Technologien, die nicht ihren Bedürfnissen entsprechen (und vielleicht nie entsprechen werden). Vor allem aber fehlt ihnen ein datengestützter Ansatz, um Verbesserungen vorzunehmen“, erklärt er.
Die heutigen E-Commerce-Kunden erwarten, dass die Suche persönlich und präzise ist und ihnen genau die Informationen liefert, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen.
Kunden sind nicht wirklich an Ihren Top 10 Vermutungen darüber interessiert, was sie vielleicht wollen. Sie wollen nur die besten ein oder zwei Artikel, die genau zu ihren Bedürfnissen passen. Und wenn das nicht der Fall ist, werden die Kunden frustriert.
Die Einzelhändler von heute versuchen, diese Nachfrage nach einem persönlichen Ansatz im E-Commerce mit mehr Worten zu erfüllen. Sie stellen Kataloge mit vielen Tausenden von Produkten zur Verfügung, die komplexe und spezifische Beschreibungen enthalten, und hoffen, dass die Kunden die Geduld aufbringen, sich durch die Kataloge zu wühlen und das zu finden, was sie brauchen. Aber was, wenn sie diese Geduld nicht aufbringen?
Die Stichwortsuche von Endeca reicht nicht mehr aus
Die einfache Stichwortsuche von Endeca reicht nicht mehr aus, um mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Produkte und Begriffe Schritt zu halten, die Einzelhändler verwalten müssen, wenn sie kein Geld auf dem Tisch liegen lassen wollen.
Die meisten Teams, die Endeca verwenden, wissen, dass sie intelligenter und schneller handeln müssen, aber Oracle entwickelt das Endeca-Produkt nicht weiter und der Support ist unzureichend. Die Frage ist nicht „ob“, sondern wann und wie der Umstieg erfolgen soll. Wann überwiegen die Vorteile eines Wechsels die Kosten und das Potenzial für Störungen? Dieser Zeitpunkt ist gekommen.
Durchschnittlicher Bestellwert und Konversionserfolg
Führende Einzelhändler wie Lenovo haben vor kurzem ihre Suchfunktionen aufgerüstet. Marc Desormeau, Senior Manager of Digital Customer Experience bei Lenovo, sagt dazu: „Seit der Umstellung [auf Fusion von Endeca] haben wir einen 50-prozentigen Anstieg der Konversionsraten und anderer wichtiger Erfolgskennzahlen für den Transaktionsumsatz verzeichnet.
Wonach suchen also Leute wie Desormeau und Isaac in einer modernen Lösung? Erstens wollen sie neuere und bessere Suchalgorithmen, die es den Kunden ermöglichen, das Gesuchte auf Anhieb zu finden. Zweitens suchen sie eine moderne, skalierbare Architektur, die es ihnen ermöglicht, mehr mit ihren Daten zu machen und Änderungen in Echtzeit zu verarbeiten. Wenn sie eine vollständige Neuindizierung ihres Katalogs und ihrer Website-Inhalte benötigen, soll dies nur Minuten und nicht Stunden dauern. Genau wie Sie wollen sie, dass ihre Kunden finden, was sie brauchen, wann sie es brauchen und wie sie es beschreiben!
Die Einzelhändler suchen händeringend nach Möglichkeiten zur Verbesserung des Kundenerlebnis, Vergessen Sie nicht, die Suchanalyse der Website zu berücksichtigen. Die richtige Analyse hilft Ihnen dabei, die Absicht der Nutzer herauszufinden. .
Die richtige Lösung sollte also aus dem Suchverhalten der Kunden lernen. Wenn Kunden auf verschiedene Ergebnisse klicken, sollten diese Ergebnisse verstärkt angezeigt werden. Wenn ein einzelner Kunde zu bestimmten Produkttypen tendiert, sollte er automatisch mehr von dem sehen, was ihn interessiert, ohne dass ein Händler eine spezielle Regel oder ein Kundensegment erstellen muss.
Einschalten von Einschalten und Konfigurieren von Signalen
Schließlich haben sich Endeca-Benutzer auf Tausende von schwer zu pflegenden Merchandising-Regeln verlassen, um das Kundenerlebnis zu personalisieren, anzupassen und zu optimieren. Moderne Lösungen nutzen KI und Techniken des maschinellen Lernens, um den Großteil der Arbeit zu erledigen. Sie sparen sich prädiktive Marketing-Tools (einschließlich Regeln) für die spezifischere Abstimmung. Das bedeutet Dutzende oder Hunderte von Regeln anstelle von Tausenden. Und es bedeutet viel weniger Arbeit für die Verkaufsteams.
Vorausschauendes Merchandising in Fusion 4.2
Einzelhändler, die nicht schnell genug auf Endeca umsteigen, werden nicht in der Lage sein, die Vorteile von Signalen, Relevanzoptimierung und maschinellem Lernen zu nutzen. Sie werden Geld auf dem Tisch liegen lassen. Diejenigen, die umsteigen, erzielen in der Regel genug zusätzliche Einnahmen, um die Kosten für die m in nur wenigen Monaten.
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