网络购物“关联销售”三大招

关联销售,简单说就是引导客户在购买商品时,一次性地购买多种。

招数1:诱惑——捆绑优惠

捆绑优惠是指,当消费者按照一定的规则,购买两件及以上商品时才能享受到的优惠政策。

捆绑优惠在线下渠道的使用也很常见,在超市中经常可以看到用黄色胶带捆绑在一起打折销售的商品组合。但是在网络平台上,捆绑优惠能够做得更好:

更直观:在一个不大的页面上,两件商品、折扣力度、最终价格都很明晰地展示了出来。而在线下渠道中,很难有这样普遍性而直观的方式,让客户了解到促销的具体内容。

更灵活:对同一件商品,可以创建多种优惠套餐,消费者可以根据需要选择购买。这样的灵活度是线下很难达到的。

更快速:在网络平台中,可以很快速地创建出多个捆绑优惠套餐,消费者马上就能看到。

捆绑优惠这一招数,吸引消费者的是“优惠”,而将商品捆绑一起强行推销了出去。这一招可以归纳为:诱惑。

招数2:引导——相关搭配

搭配针对商品的自然属性,理解商品之间的相互关系,依据这一相互关系,引导消费者购买更多的商品。

由于搭配是基于商品之间的自然关系,消费者买单的几率会高很多。

以京东商城的“推荐配件”模块为例,对于手机类产品,在这一模块中可以看到京东商城推荐的 贴膜、保护套、电池、蓝牙耳机、充电器、数据线、移动电源、车载配件、耳机等其他种类商品。

相对于线下渠道,网络平台上搭配功能的主要优势在于:

更广泛:对一款手机,可以在线上同时搭配出不同的商品,而在线下渠道中,限于物理展示空间,不可能做到如此的广泛。

搭配这一招数,吸引消费者的是商品之间的自然关系,让消费者觉得搭配的商品也能用得着。这一招可以归纳为:引导。

引导和搭配这两招可以综合使用,效果更好。例如前面举例的易迅“随心配”模块,既有低价的诱惑,又有商品配件关系的引导,消费者自然更加满意。

引导和搭配这两招是网络平台从线下渠道继承并强化的。与线下所施展的招数相比,虽然威力更大,但其本质相同。而这第三招“推荐”则是线上平台所独有,线下渠道是学也学不来的。

招数3:理解——智能推荐

智能推荐是当前被炒得很热门的“大数据”的最常见应用形式之一,它对消费者在网络上的活动数据(包括浏览、购买、评价等)进行分析整理,判断消费者的行为特征,从而“智能”地为消费者推荐商品。

智能推荐系统的算法是当前“大数据”方向的研究热点,粗略分其大类,有两种:

第一类:基于内容的推荐第二类:协同过滤;

 

改变自卢凯

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