중국 신발 종류 B2C 업계 시장 경쟁 초연 이 자욱하다

최근 국내 구두류 B2C 업계의 풍운이 출렁이다.

5월에 좋은 즐거움은 3차 5000만 달러의 융자를 완수하고 업계의 시끄럽게 만들고, 6월, 악타망은 덕과 호랑이 펀드 천만달러의 투자를 받았다. 즉, 이 기록은 우매로 쉽게 깨지고, 베리그룹은 앞으로 3 ~5년 내에 우매망 2억 달러를 우량으로 투자할 예정이며, 이 투자액은 다른 모든 신발류 B2C 사이트의 융자 총액보다 높고, 신발망, 표지 망 등 여러 사이트의 1차 융자도 진행 중이다.

그러나 업계에 따르면 구두류 전자상거래 시장의 경쟁 구도는 아직 분명하지 않다.

에리 데이터는 지난해 중국 전체 신발 매출이 4000억 위안을 넘어 타오보를 포함해 온라인 구두류 소매가 차지하는 비율이 5%도 되지 않았고 국내 구두류 B2C 회사 중 한 가구의 연간 매출이 2억 위안을 넘어섰다.

해외에 비해 국내 구두류 B2C 의 마케팅 방식은 단지 화전 광고에 머물렀고 달리기 바닥의 단계에 머물지만 도서, 모유, 3C 이후 가장 주목받고 있지만 경쟁이 치열한 시장이다.

글로벌 로고 Zappos

중국 전자상들은 신발류 B2C 시장에서 발전하려면 자파스를 배워야 한다.

세계 최대의 신발 판매 B2C 홈페이지 Zappos 는 여전히 진동과 멍 속에 있는 중국 전자 비즈니스 시장에서 이런 이념을 퍼뜨렸다: 인터넷 매매매를 저가로 이기는 것은 아니다. 우승한 쇼핑 체험을 해야만 판매와 이윤을 조성할 수 있다.

Zappos 는 우수한 서비스와 높은 고객 체험으로 유명하다.

다른 기업들은 모두 돈을 부숴 광고를 할 때, 자퍼스는 광고에 투자해야 할 자금을 고객 서비스와 체험에 활용해 반대로 고객의 입소문을 Zapos로 홍보했다.

Zappos 유명 365일 반품 정책, 자체 백 명의 호출센터, 대량 원가 와 고객 교류 의 서비스 표준 을 투입해 인터넷 소매업 거두 Amazon 도 따라할 수 없다.

고객을 중심으로 Zappos 가 거대한 고객군을 쌓았다면 ‘개인화추천 ’은 또 다른 쇼핑 체험을 높이는 제승법보다.

고객에게 가장 우수한 서비스와 쇼핑 체험을 제공하기 위해 자퍼스는 개인화추천기술팀 ChoiceStream 과 협조하여 소비자에게 정확한 상품추천을 제공했다.

그 사이트에서는 소비자들이 어떤 상품을 훑어보았는지 알 수 있을 뿐만 아니라 과거에 어떤 유형의 제품을 구입했는지, 그들은 사이트에서 추천하는 동류 상품과 다른 소비자들이 상품에 대한 평가를 통해 쇼핑을 할지 여부를 결정하는 것으로 알려졌다.

개인화 추천 기술 서비스는 사이트 고객 탐람, 구매 행위 등을 비롯해 양적 정제 를 위한 개개인화 추천 시스템 을 통해 전체 인터넷 소비 행위 를 분석해 고객 의 인터넷 구매 행위 를 선호 한 뒤 전체 사이트 의 상품 에서 선호 하는 상품 을 추출 해 고객 에게 정밀 한 상품 추천 했 다.

개인화 추천에 기초한 정준마케팅은 전자비즈니스 사이트의 유량 전환율, 고객 단가, 고객 반등율, 고객 생명 주기를 연장해 전자상무기업의 핵심 경쟁력을 높일 수 있다.

제품 추천 서비스를 시작하자 자퍼스 매출이 약 3% 증가했다.

이와 함께 고객이 이에 따라 사이트의 소통을 강화하고 방문할 때마다 페이지 탐색량은 20% 정도 늘어날 것이라는 것을 알아봤다.

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Zappos 중국 신발 B2C 에 대한 계시

사용자 체험자가 천하를 얻는 것은 자퍼스가 국내 구두업 B2C 에게 시사한다.

중국에서 자퍼스 패턴을 완전히 복제하려는 것은 현실적이지 않다. 국내 물류 체계, 환불 원가, 소비 이념 등은 모두 단판이며, 자퍼스처럼 개인화 추천 서비스업체와 합작할 수 있는 지름길이다.

국내 전자상들이 가격전에 빠지는 백열 경쟁 상황에서 기업의 내공을 잘 익히려면 경험을 중시해야 한다. 노인 고객을 높이고 개인화 기초에 가입자 행위에 대한 선호도를 높여 사용자 체험을 향상시키는 방법으로 마케팅을 해야 한다.

국내 구두업 B2C 가 이 방향으로 노력하고 있는 것으로 나타났다.

현재 이녕 온라인 상가, 명화창고, 구두망 등 선후로 개성화 상품추천 방면에서 현재 국내 최대의 개성화 추천기술 서비스업체와 퍼센트 과학 기술기술기술과 호흡을 맞췄다.

만약 선상 소비자 배급의 개인적 추천 기술은 온라인 소비자 구성 안내원: 사용자 과거 인터넷 브라우저 행위에 대한 분석을 통해 이 사용자와 비슷한 브라우저 행위를 가진 그룹의 분석을 통해 추천 기술을 사용하는 사이트는 자동으로 특정 사용자에게 개인화된 추천 상품 목록을 제공할 수 있다.

모든 사용자가 웹사이트에서 본 것은 모두 독보적이다. 그가 선호하는 상품페이지에 맞게, 그를 위해, 그녀는 정교하고 적절한 쇼핑 체험을 가져왔다.