数据驱动的电子商务：利用 Amplitude 实现零售体验现代化

不久前，拥有实体店的零售商将他们的在线业务视为业务的补充。在许多情况下，一个人对另一个人一无所知。这给那些希望在家购物和在商店里推购物车之间获得无缝体验的顾客带来了麻烦。这种不一致的客户体验迫使零售业发生了变化，需要采取整体方法。

复杂的关系

如今，客户希望零售商了解他们并提供个性化的体验，无论他们是在店内购物还是在家中舒适地购物。无论渠道如何，他们都希望获得一致和个性化的购物体验。了解错综复杂的客户路径及其互动接触点至关重要。通过将业务数据与客户见解联系起来，零售商可以量身定制活动，通过个性化推荐提高参与度，为忠诚度注册和订阅提供便利，从而提高长期客户价值和留存率。

图 1 现代数字电子商务之旅

图 1：现代数字电子商务之旅

驾驭电子商务的现代数字化之旅需要了解客户从发现到购买所走的复杂路径，如上图 1 所示。在每次接触点和互动，无论是页面浏览、滑动、点击、商店访问还是客户支持电话，您的客户都会创建有关他们是谁、正在做什么以及他们的意图的新数据。这些客户行为数据与现有的专有数据相结合，可以提供宝贵的见解，以改善客户旅程和推动增长。

那么，当今的零售商如何管理现代数字化之旅并了解如何满足客户的需求和愿望，这些需求和愿望发生在何时何地呢？

进入亚马逊云科技合作伙伴 Amplitude，它拥有强大的数字分析平台，可帮助零售商自动将跨设备和会话的行为整合到实时客户档案中，以得出见解并采取行动。该平台使零售商能够深入了解客户行为、偏好和趋势。通过利用 Amplitude 的数字分析平台进行客户行为分析，利用亚马逊云科技从仓库获取深入的业务见解，零售商可以全面了解客户。这种整体方法允许识别传统分析方法可能不明显的模式和趋势。

我们将审查三个用例，这些用例表明零售商可以通过使用 Amplitude 和亚马逊云科技获得即时价值。

用例 1：遏制购物车的放弃

Amplitude 在亚马逊云科技上的分析为零售商面临的最重大挑战之一：减少购物车弃置率提供了解决方案。

以一家面临大量购物车放弃率的零售商为例。通过 Amplitude 分析定性和定量见解，零售商可以确定客户在将商品添加到购物车后没有完成购买的原因。这使营销人员有机会开展全渠道活动，旨在重新吸引放弃购物车的客户。这包括将这些客户群导出到 Amazon S3 存储桶，为他们提供内部专有数据，并通过各种渠道将他们作为目标，重新获得他们的兴趣并促使他们完成购买。

由于这些客户群是动态的，并且会实时更新，因此零售商可以根据数字界面中的业务特定事件和触发因素来协调客户旅程。通过发起这些回赢活动，零售商可以评估通过有吸引力的优惠重新吸引客户的有效性，并将结果无缝地记录在 Amplitude 分析中。

用例 2：推动重复购买

重复购买是零售商的重要指标，对品牌的长期增长也很重要。为了推动重复购买，零售商实施了提高客户参与度、满意度和忠诚度的策略。这些策略包括实施忠诚度计划，根据之前的购买情况提供个性化推荐，提供客户服务以建立信任和忠诚度，发送有针对性的促销活动，向现有客户提供折扣，同时保持线上和线下无缝便捷的购物体验。

详细说明一下，假设零售商想要了解为什么客户没有在 30 天内回来。通过利用 Amplitude 的自助服务洞察来发现提供见解的模式，零售商可以启动一项新的忠诚度计划，提供免费送货和奖励购物等级等福利，以吸引这些客户回来。Amplitude 的原生实验功能用于规划、执行和分析各种 A/B 策略，以优化活动，取得更好的结果，并最终更有效地实现营销目标。

用例 3：增加平均订单价值 (AOV)

平均订单价值是一项关键指标，用于跟踪客户每次下单所花费的平均购买金额。通过专注于提高 AOV，零售商可以推动收入增长，提高盈利能力并增强客户关系。

假设零售商计划发起一项针对忠实客户的活动，以提高 AOV。零售商可以使用这些客户先前的购买模式和偏好来开发预测性机器学习推荐器。这些模型可以帮助从专为每位客户量身定制的精选商品清单中推荐补充购买。这种方法可以提高购物篮规模和整体转化率。Amplitude 的推荐功能用于为客户创建和提供一对一的个性化推荐，从而最大限度地提高增量提升。

使用 Amplitude 和亚马逊云科技打造更好的数字产品和体验

Amplitude 一直在与亚马逊云科技合作，通过了解客户如何与其产品或服务互动，帮助品牌识别消费者痛点、优化用户流并提供个性化体验，从而更好地满足客户的需求和偏好。Amplitude 还支持 A/B 测试和实验，这使零售商能够测试不同的策略并迭代改进，以增强整体客户体验。

参考架构

在此参考架构中（如下所示），我们重点介绍了亚马逊云科技客户如何使用 Amplitude 的平台来创建零售用例，如前面讨论的用例中重点介绍的用例。

图 2 使用 Amplitude 和 AWS 实现个性化客户旅程 图 2：使用 Amplitude 和亚马逊云科技实现个性化客户旅程

让我们回顾一下零售商如何将客户行为数据摄入并分析到 Amplitude 的平台中，并利用他们自己的专有数据来增强这些见解，以改善客户旅程。以下是图中从左到右的步骤：

1. 零售商可以使用各种数据摄取方法将客户的行为数据引入 Amplitude 的平台。Amplitude SDK 和 API 用于从网络、移动设备或 OTT（Over The Top）等各种平台收集客户互动数据。Amazon Kinesis 实时摄取流媒体数据并充当渠道，从软件开发工具包和 API 中获取原始交互数据。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 用于批量摄取数据。

2. 将数据摄入 Amplitude 的数字分析平台后，零售商可以通过分析客户的互动和行为来识别模式和趋势。Amplitude 的其他几种产品可用于解决特定的用例。

a. 分析：分析客户行为数据，以提供对使用模式、转化率等的见解。
b. 受众：根据客户行为对客户进行细分，将其用于有针对性的营销和个性化。
c. 实验：运行 A/B 测试以优化客户体验并改善转化指标。
d. 治理、数据管理、连接：数据管理工具，通过零售平台绘制用户路径图以及与其他服务集成。

3. 零售商可以使用 Amplitude 为 Amazon S3 或 Amazon Redshift 提供的开箱即用连接器将这些见解带入他们的亚马逊云科技账户。这利用其他内部专有数据丰富了每位客户的行为，从而便于捕获更多见解以进行量身定位。

4. 将丰富的客户数据和见解从亚马逊云科技账户导出到 Amplitude，以建立受众细分。

5. 通过根据特定用例执行量身定制的活动来激活这些受众细分。

Mercado Libre 如何使用 Amplitude 提高转化率

Mercado Libre 是拉丁美洲的电子商务解决方案提供商，在 19 个国家拥有超过 2 亿注册用户，通过利用 Amplitude Analytics 改善了整体用户体验和在线转化率。他们在应用程序中的转换和用户体验方面面临挑战。在 Amplitude 的帮助下，他们了解到其移动应用程序的某些版本不允许用户在注册信用卡时自由移动。通过利用 Amplitude 的平台，他们能够通过汇集实时行为和交易数据来发现有价值的见解，从而获得用户的整体视图。结果，购物车放弃率减少了 9%，结账转化率提高了 12%。这导致月收入总体增长了 15%。

结论

电子商务迅速改变并重塑了企业与消费者互动的方式。Amplitude 提供的实时数据处理、复杂的分析、目标受众细分和 A/B 测试以及亚马逊云科技强大的存储和高级 AI/ML 功能相结合，创建了一个紧密的解决方案。这使每一次数字互动都能被捕获、分析并转化为切实可行的见解。然后，这些见解为遏制购物车放弃率、推动重复购买和有效提高 AOV 的策略提供依据。利用 Amplitude 和亚马逊云科技进行零售分析的好处包括更深入地了解每位客户的行为，能够对客户旅程的每一步进行个性化设置，并为业务带来有影响力的增长。

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关于 Amplitude

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哈米特·南德利

Harmeet Nandrey 是一位全球合作伙伴解决方案架构师，专门研究广告和营销技术。她负责在构建云优化解决方案方面提供思想领导力和行业专业知识，并与顶级行业合作伙伴在战略解决方案领域进行合作。

达尔希尔·甘地

达尔希尔·甘地是 Amplitude 的首席产品营销经理。他领导全球技术营销，并与产品和市场进入团队就战略、定位、信息传递、活动和支持进行合作。他曾是解决方案咨询团队负责人，曾帮助数十名 Amplitude 客户将他们的数据转化为切实可行的见解。他喜欢展示 Amplitude 平台将数字投注与有价值的业务成果联系起来的力量。Darshil 毕业于达特茅斯学院，获得工程管理硕士学位。

Nikhil Gangaraju

Nikhil Gangaraju 是 Amplitude 的产品营销总监，专注于振幅分析，并与团队合作推进 Amplitude 的使命，即帮助公司开发更好的产品。Nikhil 专门通过数据和见解推动以产品为主导的增长，在财富 100 强品牌的产品发布和营销活动中取得了巨大成功。他热衷于为团队提供正确的工具，以做出数据驱动的决策并有效地扩展其产品。