在網(wǎng)站上展示一大堆商品，讓消費(fèi)者摸不著頭腦；只推薦暢銷貨，而不管其他；讓顧客產(chǎn)生不現(xiàn)實(shí)的預(yù)期……這些錯(cuò)誤，你們公司犯過(guò)嗎？該如何避免？

如今，消費(fèi)者的大部分購(gòu)買行為已經(jīng)從線下轉(zhuǎn)到線上，迎合這一變化趨勢(shì)、充分發(fā)揮電子商務(wù)的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)成為零售商奉行的金科玉律。

但零售商不應(yīng)盲目上線各種網(wǎng)站功能，而是要從數(shù)據(jù)視角出發(fā)，了解消費(fèi)者在網(wǎng)站上收集的不同類型的信息將如何影響他們的消費(fèi)行為。

我們和一家女裝零售公司合作，研究了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)零售商的關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)（銷售額和利潤(rùn)等）所產(chǎn)生的影響。

這家女裝零售公司的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)規(guī)模很大，也采用了消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)時(shí)常用的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

我們研究了這家中型企業(yè)三年內(nèi)約100萬(wàn)名顧客的700萬(wàn)次采購(gòu)，重點(diǎn)關(guān)注兩個(gè)月的有價(jià)值數(shù)據(jù)，包括183,000筆交易和5,200萬(wàn)行追蹤顧客網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的服務(wù)器日志。

研究結(jié)果表明，企業(yè)管理者應(yīng)鼓勵(lì)消費(fèi)者接受創(chuàng)新技術(shù)，例如多種類型的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、虛擬私人助理和App等，因?yàn)閯?chuàng)新技術(shù)的使用往往會(huì)帶來(lái)較高的銷售收入。

但是，研究還表明，在數(shù)字化零售方面，企業(yè)常犯的錯(cuò)誤有五種，需采取措施予以避免。

錯(cuò)誤1：讓消費(fèi)者迷失在產(chǎn)品的海洋中

當(dāng)消費(fèi)者在網(wǎng)頁(yè)上進(jìn)行一般的搜索時(shí)，零售商不能只是向他們展示一大堆產(chǎn)品，而是應(yīng)該通過(guò)一個(gè)流程去引導(dǎo)消費(fèi)者縮小搜索范圍。

這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)檫^(guò)多的選擇會(huì)讓消費(fèi)者眼花繚亂，最后放棄購(gòu)買。

有些公司已經(jīng)采取了這樣的措施。例如，諾德斯特龍百貨公司（Nordstrom）的“諾德斯特龍風(fēng)格板”（Nordstrom Style Boards），讓門店的銷售人員（稱為“造型師”）通過(guò)網(wǎng)絡(luò)向顧客推薦產(chǎn)品。

服飾品牌J. Crew的網(wǎng)站也推出了能為顧客提供24小時(shí)私人導(dǎo)購(gòu)服務(wù)的“私人造型師”功能。

然而，許多公司在這方面還有待改進(jìn)。在不久的將來(lái)，人工智能的購(gòu)物助手有望推進(jìn)此類工作。

錯(cuò)誤2：只推薦暢銷產(chǎn)品

亞馬遜的推薦系統(tǒng)（例如，瀏覽了此商品的顧客也同時(shí)瀏覽）就是一個(gè)可以利用網(wǎng)站功能引導(dǎo)銷售的典型范例。

我們的研究顯示，推薦系統(tǒng)可以將銷售額提升5.5%以上。這是因?yàn)樗茏屜M(fèi)者以前所未有的方式了解產(chǎn)品。

推薦系統(tǒng)不僅提升了熱門、知名產(chǎn)品的銷售，也帶動(dòng)了知名度還不高的產(chǎn)品的銷售。

我們的研究顯示，它們對(duì)知名度不高的產(chǎn)品的影響更加明顯。因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)激烈，暢銷產(chǎn)品盡管銷量很高但利潤(rùn)率較低，而知名度較低的產(chǎn)品可能利潤(rùn)率更高。

因此，零售商應(yīng)該仔細(xì)選擇兩種類型的產(chǎn)品同時(shí)推薦。

同樣，對(duì)于使用門店App的顧客，零售商也不應(yīng)該只是推薦暢銷產(chǎn)品。

星巴克名為“數(shù)字飛輪”（Digital Flywheel）的人工智能推薦引擎不僅向顧客推薦最受青睞的產(chǎn)品，還能利用顧客以往的訂單記錄和留下的其他數(shù)字化痕跡進(jìn)行個(gè)性化推薦。

錯(cuò)誤3：縱容顧客不切實(shí)際的期望

在網(wǎng)上搜集有關(guān)產(chǎn)品的信息時(shí)，消費(fèi)者往往會(huì)獲得兩種情報(bào)：基于事實(shí)的情報(bào)和基于印象的情報(bào)。前者指的是具體事實(shí)，后者則建立在個(gè)人對(duì)產(chǎn)品的印象上。

例如，在搜集有關(guān)一條裙子的信息時(shí)，布料以及紐扣縫制的相關(guān)細(xì)節(jié)是基于事實(shí)的信息，而顧客看到模特穿著這條裙子所產(chǎn)生的看法則大部分是基于印象的信息。

消費(fèi)者在購(gòu)買一件產(chǎn)品之前往往會(huì)對(duì)其有一定的預(yù)期，而他們對(duì)產(chǎn)品的滿意度取決于購(gòu)買后的體驗(yàn)是否符合當(dāng)初的預(yù)期。

通常情況下，事實(shí)信息有助于消費(fèi)者在購(gòu)買前形成切合實(shí)際的預(yù)期，與購(gòu)買后的體驗(yàn)會(huì)比較相符。而基于印象的信息可能導(dǎo)致顧客在購(gòu)買前產(chǎn)生不切實(shí)際的預(yù)期，往往和購(gòu)買后的體驗(yàn)相去甚遠(yuǎn)。

錯(cuò)誤4：關(guān)注總銷售額而不是凈銷售額

零售企業(yè)的高管總是關(guān)心如何增加銷售額。

然而，高退貨率會(huì)對(duì)高銷售額有負(fù)面沖擊。畢竟，根據(jù)美國(guó)零售聯(lián)合會(huì)的統(tǒng)計(jì)，僅在美國(guó)，每年退貨的產(chǎn)品價(jià)值就高達(dá)2,600億美元。

因此，零售商應(yīng)該關(guān)注凈銷售額，也就是扣除退貨之后的銷售額，而不是只看總銷售額。

零售商在向消費(fèi)者提供網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時(shí)，需要謹(jǐn)慎考慮消費(fèi)者搜集的是哪些類型的信息。尤其是，很多零售網(wǎng)站和App已經(jīng)有了以產(chǎn)品為導(dǎo)向、幫助客戶搜集信息的技術(shù)。

盡管基于印象的信息能提升銷售額，但它也可能導(dǎo)致退貨增加。

實(shí)際上，我們對(duì)這家女裝零售商的研究表明，使用模擬照片，即展示穿著服裝的模特在虛擬環(huán)境中不同角度的照片，提供的主要是基于印象的信息，不僅導(dǎo)致了退貨的增加，也導(dǎo)致了凈銷售額的下降。

然而，研究發(fā)現(xiàn)事實(shí)信息能大幅減少退貨。因此，如果技術(shù)提供的是事實(shí)信息，比如放大產(chǎn)品照片以便顧客看到產(chǎn)品細(xì)節(jié)，那么就會(huì)產(chǎn)生積極的正面影響。

零售商要有前瞻性，確保自家網(wǎng)站的技術(shù)和App能帶來(lái)理想的結(jié)果。

例如，降低模擬照片負(fù)面影響的一個(gè)方法是，允許顧客上傳自己正在使用該產(chǎn)品的照片和視頻。

這樣未來(lái)的潛在購(gòu)買者就能夠通過(guò)看到他人穿著或使用產(chǎn)品的效果，對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生較為實(shí)際的預(yù)期。

無(wú)怪乎很多大型零售商現(xiàn)在鼓勵(lì)顧客上傳自己的照片或視頻。這些消費(fèi)者上傳的圖片，無(wú)疑可以抵消潛在購(gòu)買者查看零售商提供的照片時(shí)可能形成的任何不切實(shí)際的預(yù)期。

錯(cuò)誤5：沒有跟上技術(shù)發(fā)展的腳步

人工智能（AI）將是下一波影響電子商務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)潮流。

比如Siri或Google Now等虛擬私人助理的使用日益增加，亞馬遜Echo等智能家居設(shè)備面世，還有蘋果公司將Siri開放給第三方開發(fā)商之類將大大影響消費(fèi)者的常見行為，包括購(gòu)物。

零售商必須確保其App和網(wǎng)站已經(jīng)為使用AI虛擬助理的消費(fèi)者做好了準(zhǔn)備。

例如，消費(fèi)者可能會(huì)要求Siri搜索一條牛仔褲。零售商需要利用有關(guān)該消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，向Siri展示符合消費(fèi)者需求的一組產(chǎn)品以供選擇。

此時(shí)，Siri實(shí)際上已經(jīng)成為一個(gè)平臺(tái)，不同零售商供應(yīng)的各色商品通過(guò)這個(gè)平臺(tái)在消費(fèi)者面前展示，只有提供了最佳選擇的零售商才有可能被消費(fèi)者留在候選之列，而其他零售商的產(chǎn)品會(huì)被移出考慮組。

由于虛擬助理的首要關(guān)注點(diǎn)是提高效率，而且機(jī)器學(xué)習(xí)加速提升了這一能力，零售商面臨被拋出消費(fèi)者考慮組的嚴(yán)峻威脅，而這又可能使其產(chǎn)品銷量陷入螺旋式下滑，帶來(lái)嚴(yán)重后果。

畢竟，這些虛擬助理的設(shè)計(jì)初衷就是收集數(shù)據(jù)并不斷改進(jìn)服務(wù)。因此，零售商能否利用數(shù)據(jù)提供高度匹配消費(fèi)者需求的產(chǎn)品，將變得越來(lái)越重要。

作者：普拉布達(dá)·德（Prabuddha De），普渡大學(xué)克蘭納特管理學(xué)院埃森哲信息技術(shù)教席教授。胡宇，佐治亞理工學(xué)院舍勒商學(xué)院Sharon A. and David B. Pearce信息技術(shù)管理教席教授。穆罕默德·拉赫曼（Mohammad S. Rahman），普渡大學(xué)克蘭納特管理學(xué)院管理學(xué)副教授。公眾號(hào)：新零售商業(yè)評(píng)論，（ID：xinlingshou1001）

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