소비자들은 예산의 더 많은 부분을 온라인에서 지출하고 있습니다. 올해 초 Forrester는 온라인 쇼핑객이 지난해 지출한 2,020억 달러보다 11% 증가한 2,260억 달러를 지출할 것으로 예상했습니다. 올해 온라인 소매 전망은 전체 소매 매출의 7%를 차지하며, 이 수치는 꾸준히 증가해 왔습니다. 이러한 변화로 인해 온라인에서 수집되는 개인 데이터가 증가하고 그에 따라 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아졌습니다. 개인 정보 보호는 오랫동안 온라인에서 문제가 되어 왔지만, 최근 연구에 따르면 소비자들은 보다 개인화되고 타겟화된 쇼핑에 대한 대가로 데이터를 공유하려는 의지가 높아졌습니다. 경험.
우리는 데이터를 기꺼이 넘겨줄 의향이 있습니다
에 의해 수행된 새로운 연구 액센츄어 미국과 영국 소비자의 대다수는 신뢰할 수 있는 소매업체가 일부 제품을 사용하도록 의향이 있는 것으로 나타났습니다. 개인화되고 타겟화된 제품, 서비스, 추천 및 추천을 제공하기 위해 개인 데이터 제안합니다.
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2,000명의 미국과 영국 소비자를 대상으로 한 이 연구에서는 조사 대상자의 86%가 자신의 데이터가 추적 중 85%는 데이터 추적을 통해 소매업체가 관련성 있고 타겟이 분명한 콘텐츠를 제공할 수 있다는 것을 깨달았다고 말했습니다. 특히, 설문조사에 참여한 응답자 중 거의 절반(49%)이 신뢰할 수 있는 브랜드가 데이터를 추적하는 것을 수용한다고 답했습니다. 개인화된 쇼핑 경험 - 관련 추천, 타겟 제안 및 향후 제품에 대한 정보 제공 유효성.
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소비자에게 과거 소비자 행동을 기반으로 한 개인화된 쇼핑 경험과 비개인화된 쇼핑 경험 중에서 선택하라는 요청을 받은 경우 소매업체가 데이터를 추적하지 못하게 하는 대가로 응답자의 64%가 개인화된 경험을 선호한다고 답했습니다. 경험. 설문 조사에 참여한 미국과 영국 소비자의 또 다른 64%는 브랜드에서 문자 메시지를 보내도록 의향이 있다고 답했습니다. 이전 구매를 기반으로 개인화된 제안을 제공하기 위해 오프라인 매장에서 쇼핑할 때 메시지 역사.
그러나 조사에 참여한 소비자 중 73%는 쇼핑 경험을 더욱 관련성 있게 만들기 위해 개인 정보를 사용하는 소매업체와 거래하는 것을 선호한다고 답했습니다. 대다수의 소비자(88%)는 기업이 쇼핑을 개인화하기 위해 개인 정보가 사용되는 방식을 제어할 수 있는 유연성을 제공해야 한다고 생각합니다. 경험.
Dave McMullen, 파트너 고추통합 광고 및 마케팅 회사인 는 자신의 회사가 소비자가 자신의 선호 사항을 다른 사용자와 공유하도록 선택할 수 있는 앱을 개발 중이라고 설명했습니다. 브랜드는 개인화된 제안에 대한 대가로 소비자가 자신의 데이터를 추적할 의향이 있는 유일한 방법은 결과적으로 결과적으로 무언가를 얻는 것이라고 덧붙였습니다. 그것. McMullen은 "소매업체는 고객에 대해 더 많은 것을 알고 싶어하지만 고객은 자신이 추적되고 타겟팅되고 있다는 것을 알고 있기 때문에 자신에 대한 더 많은 정보를 제공하는 것을 경계합니다."라고 말했습니다. “일반적으로 사람들은 자신에 대한 더 많은 세부 정보를 제공하는 것에서 아무런 이점도 얻지 못하기 때문에 별로 동기를 느끼지 않습니다. Facedeals 애플리케이션 우리는 Redpepper에서 개발 중입니다. 이를 통해 동의한 사용자는 자신의 선호도를 브랜드와 공유하고 자동으로 수신할 수 있습니다. 해당 지역 방문 시 특별 제안 - 이미 관심을 표명한 제품 및 서비스에 대한 제안 안에. 요점은 브랜드가 사람들의 신뢰를 얻고 고객이 자신의 삶에 대한 정보를 공유하도록 영감을 주기 위해 사람들이 원하는 것을 제공하는 데 더 능숙해야 한다는 것입니다.”
레이첼 브룩스(Rachel Brooks)의 창립자 시민이 만든제품 맞춤화 소프트웨어 전문 회사인 는 이제 대부분의 소비자가 온라인 경험이 맞춤화될 것이라고 기대한다고 말했습니다. “개인화된 웹 경험은 대부분의 사람들에게 익숙해졌습니다. 큐레이팅된 뉴스피드, 타겟 반짝 세일, 심지어 사이트에서 직접 자신만의 제품을 디자인하는 것까지 말이죠. 우리는 진정한 상호작용 경제에 진입했습니다.”
개인화를 향한 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것입니다. 올해 초 Kleiner Perkins 파트너 에일린 리(Aileen Lee)가 자신의 생각을 공유했습니다. 개인화 추세에 맞춰 “미래에는 최고의 소매 사이트가 귀하를 훨씬 더 잘 알고 훨씬 더 관련성이 높은 정보를 보여줄 것입니다… 우리는 바로 그 지점에 있습니다. 전자상거래 혁명의 시작과 기존 소매업체는 고객 경험을 개인화하는 데 더 능숙해야 합니다. 소비자.”
그렇다면 개인화란 정확히 무엇일까요?
오늘날 많은 기업은 검색 엔진부터 소셜 미디어 사이트, 음악 스트리밍 사이트에 이르기까지 소비자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 그렇다면 전자상거래에서 개인화란 정확히 무엇입니까?
Dan Darnell, 제품 및 마케팅 부사장 베이노트개인화된 쇼핑 경험을 전문으로 하는 회사인 는 개인화를 소매업체가 소비자와 자사 제품을 연결하는 방법으로 설명했습니다.
Darnell은 “개인화를 소비자의 요구와 웹 사이트가 제공하는 것 사이의 중개 게임이라고 생각하십시오.”라고 말했습니다. “개인화를 통해 소비자가 무엇을 찾고 있는지에 주의를 기울인 다음 이를 가장 관련성이 높은 제품이나 콘텐츠와 연결합니다. 개인화가 올바르게 수행되면 소비자는 눈치 채지 못할 수도 있지만 이점은 복잡함을 없애고 보다 관련성 높은 경험을 제공한다는 것입니다. 소매업체나 웹사이트가 얻는 이점은 수익이나 참여도 증가입니다. 이는 정말로 모두가 윈윈(win-win)할 수 있는 방법입니다.”
전자상거래 개인화 분석
개인화는 지난 수십 년 동안 다양한 형태를 취했습니다.
소비자를 위한 eTail 쇼핑 경험을 개인화하는 데 사용할 수 있는 사용자 데이터에 액세스하는 두 가지 주요 방법은 명시적 데이터와 암시적 데이터입니다. 명시적 데이터는 소비자가 설문지와 설문조사의 형태로 선호도와 인구통계학적 정보를 직접 제공하기 때문에 개인정보 보호에 미치는 영향이 적습니다.
반면 암시적 데이터는 개인이 직접 제공하지 않는 데이터로, 세 가지 주요 개인화 유형으로 구성됩니다.
개인 식별 데이터(PII)를 포함하는 프로필 데이터는 개인화를 기반으로 합니다. 특정 소비자를 식별할 수 있는 이름, 이메일 주소 또는 계좌 번호와 같은 개인 기반 데이터 개인으로서. Amazon 및 Nexflix와 같은 회사는 이러한 유형의 데이터를 기반으로 권장 사항을 제시합니다.
한편으로 이러한 유형의 개인화의 이점은 개인에게 특별히 맞춤화되어 소비자가 고도로 맞춤화된 경험을 얻을 수 있다는 것입니다. 그러나 반면, 개인의 개인정보를 추적할 뿐만 아니라, 과거 프로필 정보를 기반으로 축적된 데이터는 때로는 오래된 결과를 낳는 경우도 있습니다. 예를 들어 귀하의 과거 구매 내역(동생의 베이비 샤워 또는 상사의 퇴직 파티를 위한 선물이 포함될 수 있음)은 다음과 같습니다. eTailer가 귀하의 경험을 개인화하는 방식에 반영됩니다. 이러한 선물은 귀하의 욕구와 요구 사항을 반영하지 않는다는 사실에도 불구하고 필요합니다.
세그먼트 또는 버킷 기반 개인화라고도 하는 규칙 기반 개인화는 연령, 성별, 위치 및 기타 인구통계와 같은 공유 식별자를 기반으로 합니다. 이러한 유형의 데이터를 기반으로 한 개인화는 유사성을 기준으로 소비자를 유사한 버킷으로 그룹화한 다음 그룹을 기반으로 일반적인 예측을 수행합니다. 그러나 이러한 유형의 개인화는 그다지 친밀하지 않으며 실제로는 서로 다른 취향과 관심을 갖고 있는 인구통계적으로 유사한 소비자에게 집중될 수 있습니다.
의도 기반 개인화는 고객의 실시간 데이터를 사용하여 검색어, 클릭수 등을 추적하여 쇼핑 경험을 개인화합니다. 이러한 유형의 데이터는 대부분 익명으로 처리될 수 있으며 데이터 수집 부분은 일반적으로 현재 세션 중에만 발생하므로 과거 구매 내역 등은 고려되지 않습니다. 이러한 유형의 개인화는 판매 직원에게 무엇을 정확하게 알려주는 매장 내 경험에 가장 가깝습니다. 귀하가 특정 시점에 시장에 나가면 판매 직원이 귀하에게 관련 정보를 제공합니다. 추천.
온라인 소매업체가 이 데이터를 사용하여 소비자의 쇼핑 경험을 개인화할 수 있는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 첫 번째 방법은 소비자에게 개인화된 추천과 제안을 제공하는 것입니다.
두 번째 방법은 데이터를 사용하여 개인화된 동적 사이트 경험을 제공하는 것입니다. 타겟 권장 사항 및 제안이 표시되지만 실제 사이트 콘텐츠는 다음과 같이 변경됩니다. 사용자 대 사용자. 그러나 이 기술은 아직 개인화된 추천 및 제안만큼 일반적으로 사용되지 않습니다.
개인화를 위한 데이터는 공정한 거래인가요?
이러한 모든 개인화는 온라인 쇼핑객에게 장단점을 모두 제공합니다.
결과적으로, 개인화는 소비자에게 가장 많이 사용되는 제품과 서비스에 접근할 수 있는 빠르고 타겟화된 방법을 제공합니다. 검색 시간을 줄이고 관심 있는 제품이나 서비스를 찾을 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다. 그러나 동시에 이러한 개인화된 경험은 종종 검색 프로세스를 제거하고 데이터가 갖고 있지 않은 특정 관심 상품을 소비자에게 보여주지 못할 수 있습니다. 노출된.
개인 정보 보호 측면에서 고객은 신뢰할 수 있는 브랜드의 개인화에 점점 더 관심을 보이고 있습니다. 쇼핑 경험을 통해 그들은 본질적으로 편리함과 편리함을 대가로 데이터를 교환하고 있습니다. 경험; 소비자는 자신의 데이터를 브랜드 및 소매업체와 편안하게 공유할 수 있지만 이미 관계를 맺고 있는 브랜드 중 일부는 동일한 데이터를 제3자와 공유할 수 있습니다. 사이트.
당신이 탑승하든 아니든 개인화 열차는 움직이고 있습니다
근거리 무선 통신(Near Field Communication) 및 무선 주파수 식별(Radio-Frequency Identification)과 같은 기술의 사용이 증가함에 따라 FourSquare와 같은 위치 정보를 추적하는 앱 및 온라인 소매 사이트 사용자 데이터를 캡처하는 동안 소비자는 가치 있는 것을 얻는 한 자신의 데이터를 추적하는 데 점점 더 익숙해지고 기꺼이 그럴 것입니다. 반품. 현재로서는 소비자들이 그 대가로 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 신뢰할 수 있는 브랜드와 자신의 데이터를 기꺼이 공유하려는 것처럼 보입니다. 그러나 선택의 여지는 곧 사라지고 우리가 원하든 원하지 않든 모든 것이 데이터로 가득 찬 개인화된 경험이 되는 디지털 세계로 대체될 수도 있습니다.
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