Персоналізація як стратегія лояльності в електронній комерції

Систематична перевірка і валідація результатів моделей на нових даних дає змогу визначити їхню точність та ефективність. Застосування метрик якості, як-от середня квадратична помилка чи точність класифікації, є необхідним етапом оцінки продуктивності.

Навчання моделей має бути адаптивним до змін в середовищі та стратегіях клієнтів. За потреби моделі можуть швидко перепрофілюватися для врахування нових тенденцій і змін у вимогах клієнтів.

Постійне навчання моделей машинного навчання є стратегічно важливим елементом для забезпечення найвищої ефективності системи персоналізації. Це уможливлює підтримувати високий рівень точності й адаптивності до змін у динамічному середовищі електронної комерції.

Залучення клієнтів у процес персоналізації.

Це ключовий аспект у сприянні покращенню якості обслуговування і відповідності унікальним потребам та очікуванням клієнтів.

Проведення опитувань та збір відгуків є ефективним способом взаємодії з клієнтами для отримання інсайтів щодо їхніх вподобань. Це дає змогу збирати деталізовану інформацію про їхні уподобання, ставлення до продуктів чи послуг, а також отримувати конструктивний фідбек.

Впровадження програм лояльності та бонусних систем дозволяє створити довгострокові взаємовідносини з клієнтами. Такі програми можуть передбачати можливість отримання додаткових знижок, персоналізованих пропозицій і спеціальних винагород.

Залучення клієнтів за допомогою соціальних мереж уможливлює отримати реальні відгуки та коментарі. Взаємодія на платформах, таких, як Facebook чи Instagram, дає змогу компанії стежити за реакцією клієнтів на новини, пропозиції та персоналізовані послуги.

Створення інтерактивних онлайн-інструментів, як-от конфігуратори, дизайнери чи ігри, може бути ефективним способом взаємодії з клієнтами. Ці інструменти дозволяють клієнтам персоналізувати свій досвід і взаємодіяти з брендом.

Використання аналітики для вивчення поведінки клієнтів допомагає зрозуміти їхні потреби і пристосовувати пропозиції відповідно. Аналітичні інструменти дозволяють вам визначити тенденції та попередньо передбачити потреби клієнтів.

Підтримання систематичного зворотного зв'язку з клієнтами надає їм можливість активно впливати на персоналізацію. Враховуючи зміни в їхніх уподобаннях чи потребах, компанія може швидко реагувати й адаптувати свої стратегії.

Залучення клієнтів у процес персоналізації створює відчуття власної участі та забезпечує більш глибоке розуміння їхніх потреб, що сприяє більш ефективній і персоналізованій взаємодії.

Висновки

У ході аналізу даних встановлено, що група A, яка отримала вищий рівень персоналізації, продемонструвала і значно вищий рівень задоволення клієнтів у порівнянні з групами B та C. Це свідчить про ефективність стратегій персоналізації у створенні позитивного сприйняття бренду та підвищенні загального клієнтського задоволення. Клієнти, які отримують персоналізований досвід, більш схильні залишатися лояльними до бренду, що підтримує тривалість їхніх відносин з компанією.

Додатково виявлено, що зростання рівня персоналізації приводить до конкретного ефекту у всіх групах - збільшення кількості повторних покупок. Клієнти, які відчувають персоналізований підхід, виявили вищий інтерес до продуктів чи послуг, що відображається у їхньому бажанні знову вибирати цього виробника або постачальника.

Зауважено, що споживчий обсяг у групах з різним рівнем персоналізації відрізняється. Це свідчить про важливість адаптації стратегій продажу залежно від рівня персоналізації. Наприклад, для групи з вищим рівнем персоналізації може бути ефективним використання індивідуальних пропозицій, тоді як для інших груп, можливо, доцільніше ставити акцент на широкий асортимент чи роздрібні акції.

Отже, результати вказують на необхідність подальших досліджень у напрямі оптимізації стратегій персоналізації для одержання оптимальних результатів у різних сегментах аудиторії та підтримання тривалої лояльності клієнтів.

Попри досягнуті результати, дослідження виявило кілька обмежень, які слід враховувати для правильного розуміння його контексту і можливих застосувань.

Перше обмеження пов'язане з обраною областю дослідження. Вплив персоналізації в ЕК може варіюватися залежно від конкретного бізнес-контексту й аудиторії. Наприклад, той самий рівень персоналізації може мати різний вплив на клієнтів у різних галузях чи в різних регіонах. Відтак, дослідження обмежується обраною сферою, що зумовлює необхідність уточнень та генералізацій для розширення його застосувань.

Важливо також враховувати, що рівень персоналізації може сприйматися клієнтами по-різному. Індивідуальні погляди й очікування можуть варіюватися, і те, що вважається позитивною персоналізацією для одного клієнта, може не відповідати очікуванням іншого. Дослідження не враховує всіх можливих варіантів сприйняття персоналізації, тому рекомендується додаткова робота в цьому напрямі.

Подальші дослідження можуть розглядати конкретні елементи персоналізації, такі, як індивідуальні рекомендації, персоналізовані акції та інтерфейс користувача. Розгляд окремих аспектів може допомогти розкрити конкретні механізми, які впливають на клієнтів, і визначити їхній реальний внесок у покращення лояльності та задоволення клієнтів.

Також важливо вивчити взаємодію між різними аспектами персоналізації та їхнім впливом на різні сегменти аудиторії. Оскільки різні клієнтські групи можуть реагувати по-різному на різні елементи персоналізації, подальше розглядання цього аспекту може привести до розуміння того, як оптимізувати стратегії персоналізації для різних цільових груп.

Список використаних джерел

1. Електронна комерція в Україні: конкурентний дисбаланс і податкові виклики (2018). http:Zfefonns.in.ua/ news/elektronna-komerciya-v-ukrayinikorrkurentnyydysbalarrs-i-podatkovi-vyklyky (дата звернення: 5.01.2024).

2. Краус, К. М., & Краус, Н. М. (2018). Цифровізація в умовах інституційної трансформації економіки: базові складові та інструменти цифрових технологій. ІнтелектXXIстоліття, (1), 211-214.

3. Краус, К. М., & Краус, Н. М. (2019). Теоретичні основи формування та управління венчурним капіталом як перспективним фінансовим інститутом для економіки України. Фінансові механізми інноваційного економічного розвитку України в умовах євроінтеграції (с. 54-69). Вид-во Київського університеу імені Бориса Грінченка.

4. Краус, К. М., & Краус, Н. М. (2021). Стиль поведінки покупців покоління бейбі-бумерів, X, У, Z в сучасній електронній комерції. У Мережевий бізнес: становлення, проблеми, інновації (с. 155-159). ПУЕТ.

5. Лікарчук, Н., Ярвіс, М., Вареник О., Малихіна, С., & Коноплянникова, М. (2022). Сучасні тенденції та актуальні проблеми менеджера маркетингових комунікацій. Financial and Credit Activity' Problems of Theory and Practice, 7(42), 522-528. https://doi.org/ 10.55643/fcaptp. 1.42.2022.3646

6. Fayvishenko, D., Mitchuk, O., Lorvi, I., Konopliaimykova, M., Chernobrovkina, S., & Sytnyk, O. (2023). Communication Strategies of Brand Management and Online Marketing of Digital Products. Econ. Aff., 68(01 s): 289-298.

7. Koldovskiy, A., & Chemega, K. (2018). Modeling the Ukrainian consumption. Geopolitics under Globalization, 2(1), 34-44. https://doi.org/10.21511/ gg.02(l).2018.05

8. Mushtaq, R., Ahmad, N., Rextin, A., & Malik, M. M. (2020). Improving usability of user centric decision making of multi-attribute products on E-commerce websites. arXiv preprint arXiv:2004.12923, available at: http://arxiv.org/abs/2004.12923 (accessed 8 February 2024).

9. Ologunebi, J. (2023). An analysis of customer retention strategies in e-commerce fashion business in the UK: A case study of Primark, https://ssm.com/ abstract=4628521: http://dxdoi.org/102139/ssm.4628521 (accessed 8 February 2024).

10. Rane, N., Choudhary, S., & Rane, J. (2023). HyperPersonalization for Enhancing Customer Loyalty and Satisfaction in Customer Relationship Management (CRM) Systems. https://ssrn.com/abstractM64IO44: http://dx.doi.org/10.2139/ssm.4641044 (accessed 8 February 2024).

11. E-commerce in Ukraine: Competitive Imbalance and Tax Challenges (2018). http://refonns.in.ua/news/ eleklromTa-korneiciya-v-iikrayirrikorrkiiretitiiyy-dysbalarisi-podatkovi-vyklyky (accessed date: 5.01.2024).

12. Kraus, К. M., & Kraus, N. M. (2018). Digitization in the Conditions of Institutional Transfonnation of the Economy: Basic Components and Instruments of Digital Technologies. Intellectual XXI Century, (1), 211-214. Clarification needed - see comments in the text.

13. Kraus, К.M, & Kraus, N.M. (2019). Theoretical Foundations of Formation and Management of Venture Capital as a Prospective Financial Institution for the Economy of Ukraine. Financial Mechanisms of Innovative Economic Development of Ukraine in the Conditions of Eurointegration (pp. 54-69). Borys Grinchenko Kyiv University. Clarification needed - see comments in tire text.

14. Kraus, К. M., & Kraus, N. M. (2021). Buying Behavior Styles of Baby Boomers, X, Y, Z Generations in Modem E-commerce. In Network Business: Formation, Problems, Innovations (pp. 155-159). PUET.

15. Likarchuk, N., Jarvis, M., Varenyk O., Malikhina, S., & Konopliannikova M. (2022). Modem Trends and Current Issues in Marketing Communications Management. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 7(42), 522-528. https://doi.org/ 10.55643/fcaptp. 1.42.2022.3646

16. Fayvishenko, D., Mitchuk, O., Lorvi, I., Konopliannykova, M., Chernobrovkina, S., & Sytnyk, O. (2023). Communication Strategies of Brand Management and Online Marketing of Digital Products. Econ. Aff, 68(01s): 289-298.

17. Koldovskiy, A., & Chemega, K. (2018). Modeling the Ukrainian consumption. Geopolitics under Globalization, 2(1), 34-44. https://doi.org/10.21511/ gg.02(l).2018.05

18. Mushtaq, R., Ahmad, N., Rextin, A., & Malik, M. M. (2020). Improving usability of user centricdecision making of multi-attribute products on Ecommerce websites. arXiv preprint arXiv:2004.12923, available at: http://arxiv.org/abs/2004.12923 (accessed 8 February 2024).

19. Ologunebi, J. (2023). An analysis of customer retention strategies in e-commerce fashion business in the UK: A case study of Primark, https://ssm.corn/ abstract=4628521; http://dx.d0i.0rg/l0.2139/ssm4628521 (accessed 8 February 2024).

20. Rane, N., Choudhary, S., & Rane, J. (2023). HyperPersonalization for Enhancing Customer Loyalty and Satisfaction in Customer Relationship Management (CRM) Systems. https://ssm.corn/abstractM641044; http://dx.doi.org/10.2139/ssm.4641044 (accessed 8 February 2024).

21. Sanko, Н., & Koldovskyi, А. (2017). Analysis of consumers' innovation efficiency: changes of Hie consumption patterns in the Ukrainian society over the last 25 years. Geopolitics under Globalization, 7(2), 4-12. https://doi.org/10.21511/gg.01(2 ).2O17.01

22. Xuan Nguyen, N., Nguyen, D. T., Suseno, Y., & Bui Quang, T. (2020). The flipped side of customer perceived value and digital technology in B2B professional service context. Journal of Strategic Marketing, 1-21. Routledge, https://doi.org/10.1080/ 0965254X.2020.1755350 (accessed 8 February 2024).

23. Sanko, H., & Koldovskyi, A. (2017). Analysis of consumers' innovation efficiency: changes of Hie consumption patterns in the Ukrainian society over the last 25 years. Geopolitics under Globalization, 7(2), 4-12. https://doi.org/10.2151 l/gg.01(2).2017.01

24. Xuan Nguyen, N., Nguyen, D. T., Suseno, Y., & Bui Quang, T. (2020). The flipped side of customer perceived value and digital technology in B2B professional service context. Journal of Strategic Marketing, 1-21. Routledge, https://doi.org/10.1080/ 0965254X.2020.1755350 (accessed 8 February 2024).

Размещено на Allbest.ru