通过个性化客户体验，我们可以将人性化元素引入电子商务，就像在商店中找到友好的销售人员一样。继续阅读，了解如何在网上获取类似产品并增加销量。
如今，我们已经习惯了在网上购物或在大型零售连锁店购物，甚至可能不记得以前是什么样子。
我们过去常在商店购物，
那里的真正优势在于销售人员的细心和随时待命，他们不仅鼓励你完成购买，还鼓励你再次光临并向你的朋友积极评价这家商店。商业的本质，以及营销的本质，都包含在这几个要素中。显然，人的因素起着关键作用。
近年来，商业已果断转向 推特数据 数字渠道，将人为因素引入线上并不容易。但可以重新创建类似的东西，专注于用户体验的个性化，让潜在客户感到舒适，为他们提供为他们设计的内容和产品，像前面提到的店员一样为他们提供建议。如果不是将人的因素转移到冷酷的、分析性的数字世界，那么个性化又是什么呢？
高级分析和分割
为了实现这一目标，尽管技术是由人类巧妙引导的，但它仍被使用。目标是尽可能多地了解你的潜在客户，收集数据，系统化数据，并用算法处理数据，甚至可以预测他们的下一步行动。这或多或少与经验丰富的销售人员面对新客户时所做的一样：他会接近他们，尝试了解他们是什么类型的客户，并推荐可能适合他们的产品。先进的分析和分割在数字世界中提出了同样的路径。
分析收集有关用户的所有可能的数据：年龄、性别、购买和浏览习惯，以及兴趣、品味、生活方式、价值观和需求。
借助一些平台，您可以整合来自
不同渠道的线上和线下的多个数据源，并从所有可用的接触点收集数据。这就像同一连锁店中不同商店的销售人员互相交谈并比较最近的客户体验。事实上，情况确实如此，所有数据最终都会进入CRM（一个收集用户数据的数据库），这对于营销专业人士来说是特别有价值的材料。
还有分割吗？根据收集的数据，概述了理想的客户模型或买家角色。用户被分为具有某些共同因素的宏观群体：相同的购买习惯、相同的工作等等。
构建客户并获取对我们业务非常 哪个是适合您业务的 有用的数据的另一种
技术是RFM 矩阵。该缩写代表：
- 新近度
- 频率
- 货币
我们根据这三个因素来评估潜在客户，这三个因素与他们的购买习惯有关，特别是自上次购买以来的天数、购买频率和花费金额。这些数据用于给用户一种“分数”，并了解哪些。
基于CLV，我们可以进一步细
分客户，创建新的分组并规划具体的、更有效的策略。想象一下上述经验丰富的销售人员向新手传授交易的基本知识，并解释如何识别愿意花钱的客户和可能只是浏览的客户。
那么卖家的体验如何？这是纯粹人性 业务主管 的事情吗？并不真地。机器学习和人工智能是我们可以利用的，通过数据收集，它们能够建立一种历史记忆并“了解”潜在客户。