May 21, 2025 | PPC
Nova raziskava podjetja Pentaleap, ponudnika maloprodajnih medijskih tehnologij, ugotavlja, da trgovci, kot so Amazon, Walmart in Home Depot, ponujajo sponzorirane izdelke pri skoraj vsakem rezultatu iskanja – 97-99 % poizvedb – pri čemer ohranjajo vključenost kupcev (CTR in CVR) na organski ravni.
Kaj preprečuje, da bi visoka pokritost z oglasi poslabšala uporabniško izkušnjo? Odgovor je ustreznost. Najuspešnejša maloprodajna medijska omrežja zagotavljajo, da njihovi sponzorirani izdelki ohranjajo stopnjo klikov, ki je primerljiva z organskimi objavami.
Podjetja Amazon, Walmart in Home Depot so obvladala umetnost vstavljanja sponzoriranih izdelkov v skoraj vsako poizvedbo, ki jo obravnavajo – Amazon v 99 % iskanj, Walmart in Home Depot pa v 97 % iskanj.Ta vsesplošna razširjenost ne pomeni le večjega števila prikazov, temveč tudi to, da so te platforme razvile izpopolnjene algoritme ustreznosti, ki kljub veliki gostoti oglasov ohranjajo kupce vpletene.
„Pomembnost vaših sponzoriranih izdelkov mora biti skladna z relevantnostjo vaših organskih izdelkov,“ pravijo. „Stopnja klikov je približek ali ključni kazalnik uspešnosti za pomembnost. Če je CTR na sponzorirane izdelke nižji od organskega CTR in je razlika precejšnja, je to zelo nevarna igra.“
Podatki razkrivajo, zakaj lahko trgovci na drobno, kot je Amazon, prikažejo več oglasov, ne da bi žrtvovali uporabniško izkušnjo – razvili so prefinjene tehnologije za ujemanje oglasov, ki ohranjajo relevantnost tudi pri visokih stopnjah pokritosti.
Ta pristop odraža tisto, kar je Google dosegel na področju iskalnega oglaševanja do pandemije. S povečevanjem razpoložljivega oglasnega prostora na straneh z rezultati iskanja iz leta v leto je Google ustvaril velikodušno ponudbo oglaševalskih priložnosti. Ta presežna zaloga je pomagala umiriti inflacijo cen, medtem ko je sama količina razpoložljivih klikov spodbujala splošno rast prihodkov.
Reiffen potrjuje, da je enak vzorec viden tudi v Amazonovem pristopu. Čeprav so se Amazonove cene CPC sčasoma res povečale, so se povečale veliko manj drastično, kot bi se, če bi podjetje vzdrževalo omejen inventar. Z razširitvijo razpoložljivih oglaševalskih mest na več rezultatov iskanja in položajev v mreži je Amazon ublažil inflacijo cen, hkrati pa pridobil večjo skupno porabo za oglaševanje.
Poročilo razkriva tudi, kako tehnične zmožnosti vplivajo na povečanje pokritosti sponzoriranega izdelka, zlasti pri zapletenih iskalnih poizvedbah.Medtem ko Amazon, Walmart in Home Depot ohranjajo visoko pokritost sponzoriranih izdelkov tudi pri poizvedbah s petimi, šestimi in sedmimi besedami, se pri drugih, kot je Office Depot, pokritost pri kompleksnih poizvedbah zmanjšuje, kar kaže na slabšo tehnologijo ciljanja.
Te razlike v uspešnosti lahko pojasnimo z dvema glavni metodologiji ciljanja: licitiranje na podlagi ključnih besed, kjer oglaševalec izbere določeno ključno besedo, za katero bo licitiral, in licitiranje na podlagi izdelkov, kjer trgovec na drobno določi, za katero mesto in ključno besedo bo porabil ponudbo glede na cilje kampanje.
Bolj razvita maloprodajna medijska omrežja, kot je Amazon, ponujajo tako ponujanje po ključnih besedah kot po izdelkih. To jim omogoča, da ohranjajo visoko pokritost sponzoriranih izdelkov tako pri enostavnih kot pri zapletenih iskanjih, medtem ko se pri platformah z manj izpopolnjenimi možnostmi ciljanja pokritost z večanjem kompleksnosti iskanja zmanjšuje.
Ta tehnična razlika ustvarja velike razlike v učinkovitosti: če dolga iskanja ne sprožijo sponzoriranih izdelkov, to pomeni, da je tehnična plat zelo pomanjkljiva, kar ni dobro
Za oglaševalca nezmožnost licitiranja za long-tail ključne besede , ki običajno kažejo na večjo nakupno namero kupca, pomeni, da so lahko njegovi stroški oglaševanja višji.
Podjetje Pentaleap neprekinjeno preiskuje glavna ameriška maloprodajna medijska spletna mesta (Amazon, Walmart, Home Depot, Target itd.) z uporabo več deset tisoč resničnih iskalnih izrazov kupcev, ki se osvežujejo vsako četrtletje. Pri vsakem iskanju določi oznake sponzoriranih izdelkov in podatke združi za štiri tekoča četrtletja (trenutna izdaja zajema obdobje od drugega četrtletja 2024 do prvega četrtletja 2025).
Ta metodologija je pomembna iz treh ključnih razlogov. Prvič, zagotavlja resnično neodvisnost, saj se ne zanaša na nadzorne plošče trgovcev, ki jih sami poročajo; vse je preverjeno prek sprednje realnosti. Drugič, omogoča nam granularnost s pogledi na ravni rež in števila besed, ki razkrivajo nianse, ki bi jih lahko trgovec na drobno prikril (na primer, platforma se lahko pohvali s 70-odstotno splošno pokritostjo, vendar pri poizvedbah s petimi besedami ne prikazuje nobenih oglasov). Nazadnje zagotavlja doslednost z enakim pregledovalnikom, kadenco in taksonomijo pri vseh prodajalcih, kar blagovnim znamkam omogoča dejanske primerjave med seboj.
Kako se ti trendi prenašajo na kategorijo izdelkov vaše blagovne znamke?Ta del primerjalne analize kaže, da je zasičenost z oglasi večja pri vsakodnevnih osnovnih izdelkih: Vitamini in dodatki (90 % iskanj vsebuje oglas), gospodinjski izdelki (88 %), mlečni izdelki (80 %) in prigrizki (87 %). Blagovne znamke v teh kategorijah se soočajo z večjo konkurenco.
Nasprotno pa obstajajo priložnosti v kategorijah, ki so premalo izkoriščene.Tudi v Amazonovem svetu, ki je pokrit 99 %, so nekatere podkategorije še vedno malo konkurenčne:Veliki gospodinjski aparati (61 % iskanj še vedno ne prikaže oglasa), sveža zelenjava (58 %) in nega nohtov (54 %).Za manjše blagovne znamke ali izzivalce ti segmenti ponujajo poceni klike in velik delež glasu, če so vaše kreativne in pristajalne strani pripravljene na konverzijo.
Za blagovne znamke, ki bodo v letu 2025 vlagale v maloprodajne medije, Pentaleapovo poročilo predlaga tri ključne ukrepe: dajte prednost platformam z močno pokritostjo long-taila, razumite posledice različnih ponudbenih modelov na strukturo vaše kampanje in poglejte dlje od povprečja kategorije ter prepoznajte priložnosti, kjer je konkurenca še vedno obvladljiva.
May 8, 2025 | Amazon, LLM (AI)
Amazonov “hišni” AI model Nova je zdaj nadgrajen, da lahko konkurira sodobnim modelom, kot sta Claude 3 in Llama 4. Za trgovce na drobno in oglaševalce to pomeni, da lahko Amazonov AI izvaja tudi kompleksnejša in zahtevnejša opravila – od podrobnih opisov izdelkov do prilagojenih priporočil – ne da bi se pri tem zanašal na zunanje ponudnike umetne inteligence.
Nova zdaj tekmuje z modeli na ravni GPT-4 in Claude 3 po globini sklepanja (reasoning) in kontekstnem oknu (token), ne le po ceni. Z njim Amazon lahko ohrani napredek v lastni hiši, hkrati pa še vedno omogoča izvajanje zahtevnejših naloge, kot so večjezični povzetki izdelkov, oblikovanje paketov in “agencijski” pogovori pri nakupovanju – vse to brez najemanja OpenAI ali Anthropic AI modelov.
NovaSonic Voice Shopping
Novi model NovaSonic odpravlja ključne ovire, zaradi katerih se glasovno nakupovanje prej ni moglo uveljaviti:
- Nižja stopnja napak pri besedah (kupce razume že prvič)
- Bolj naravno zveneči odgovori
- Možnost shranjevanja/ohranjanja konteksta pogovora
Prejšnje glasovno nakupovanje je bilo neuspešno predvsem zaradi napak pri prepisovanju, robotsko zvenečih odzivov in pomanjkanja kontekstnega spomina. Sistem NovaSonic se teh težav loteva drugače: zahteve razume že prvič in se odziva s človeku podobnimi govornimi vzorci, hkrati pa ohranja kontekst med več sejami/pogovori. To je ključnega pomena, da potrošniki umetni inteligenci v končni fazi res zaupajo nakupne odločitve – zlasti v okoljih brez zaslonov, kot so kuhinje ali avtomobili.
Medtem ko številna podjetja razvijajo tekstualne klepetalne robote, Amazonova naložba v podjetje NovaSonic kaže na izrazit poudarek na glasovnem delu, pri čemer izkorišča svoj obstoječi sistem Alexe v milijonih domov, česar konkurenca ne more doseči.
Glasovno iskanje bo verjetno postalo glavna vstopna točka za nakupovanje. Pričakujte iskanja izdelkov, kot so: “Alexa, pokaži mi maskaro brez xy, ki je cenejša od 25 dolarjev in jo lahko pošljemo do petka.” Agent poskrbi za filtriranje, preverjanje zalog in obdelavo plačil. Za oglaševalce bodo morale biti sponzorirane objave naravno umeščene v pogovorne odgovore, namesto da bi se pojavljale v tradicionalnih mrežah rezultatov iskanja.
Govor bomo videli v Alexi+, morda pa tudi v drugih Amazonovih aplikacijah – da bi se vsi navadili na glasovne interakcije, bi lahko Amazon uvedel glasovne vmesnike v iskalno vrstico Amazonovih mobilnih aplikacij (tako kot smo se zdaj začeli pogovarjati s ChatGPT) in glasovni daljinec Fire TV.
Agenti in aplikacije
Alexa Plus: naročniški nakupovalni pomočnik
Amazonova pomočnica naslednje generacije ne le odgovarja na vprašanja, temveč lahko tudi ukrepa – tako je potencialni nakupovalni pomočnik, ki bi lahko:
- primerja izdelke in daje priporočila
- dodajati izdelke v košarico
- uporabiti kupone
- poskrbeti za vračilo
Trenutno se uvaja v ZDA, še letos pa je načrtovana globalna širitev.
Naročniški agenti bi lahko prekinili odkrivanje izdelkov za ponovne nakupe. Alexa Plus že upravlja naprave pametnega doma in omogoča rezervacije; naslednji logični korak je avtomatizacija rutinskih nakupov z navodili, kot je “poskrbite, da bo moje gospodinjstvo preskrbljeno z najcenejšimi žitaricami brez glutena, zamenjajte blagovno znamko, če se cena na enoto poveča za 10 %“. S tem se zruši odkrivanje v zgornjem tunelu in ustvari novo bojišče, kjer blagovne znamke tekmujejo, da bi postale privzeto priporočilo agenta – nova vrsta “nevidne police”.
NovaACT: agent brskalnika (predogled raziskav)
Ta agent za delovanje brskalnika, ki je še vedno v fazi raziskav, naj bi bistveno izboljšal natančnost večstopenjskih nalog z današnjih 30-60 % na več kot 90 %. Za e-trgovino bi to sčasoma lahko omogočilo agente, ki bi delovali avtonomno:
- krmarijo po blagajni
- uporabljajo točke zvestobe
- iskanje najboljših ponudb pri več trgovcih na drobno
- prikazovanje sponzoriranih ponudb med potovanjem
Ko bo program NovaACT dozorel, bo lahko Amazonov AI agent primerjal nakupovanje na spletnih straneh Nike.com, Walmart.com in Amazon, nato pa samodejno izvedel najboljšo ponudbo. Amazon lahko to možnost vgradi v gumbe “Buy button” s storitvijo Prime ali razširitve brskalnikov, s čimer bi lahko pridobil ekonomijo v stilu partnerskih podjetij tudi za nakupe zunaj spletnega mesta. To bi od oglaševalcev in trgovcev na drobno zahtevalo, da ponovno razmislijo o tem, kako hkrati predstaviti ponudbe človeškim kupcem in agentom umetne inteligence.
Zmanjšanje stroškov: 30-40 % cenejša umetna inteligenca
Amazon je poudaril znatno znižanje stroškov zaradi čipov Trainium 2. Za trgovce na drobno in oglaševalce so tako funkcije umetne inteligence bolj ekonomsko upravičene na več načinov:
- Personalizacija v velikem obsegu: Nižji stroški omogočajo trgovcem na drobno, da brez prevelikih stroškov ustvarijo edinstvene opise izdelkov, priporočila in vizualne podobe za posamezne stranke.
- Optimizacija kreativnosti v realnem času: Oglaševalci si lahko privoščijo ustvarjanje in preizkušanje več različic kreativ na prikaz, pri čemer lahko sporočila prilagodijo na podlagi zgodovine nakupovanja posameznika.
- Vgrajena umetna inteligenca povsod: Ker se stroški znižujejo, je mogoče funkcije umetne inteligence vključiti v izdelke z nižjimi maržami in vsakodnevne nakupovalne izkušnje, za katere prej ni bilo mogoče upravičiti stroškov.
Za razliko od konkurentov Amazon gradi na celotnem nizu umetne inteligence, kar mu daje potencialno stroškovno in integracijsko prednost pred podjetji, ki se osredotočajo le na en nivo AI.
Kako to spreminja trgovino
Amazonove objave o umetni inteligenci v prvem četrtletju 2025 razkrivajo celovito strategijo, ki zajema vse od silicija do nakupovalne izkušnje. Amazon z oblikovanjem AI modelov, glasovnih vmesnikov in v delovanje usmerjenih agentov ne izboljšuje le svojega trenutnega poslovanja, temveč spreminja način, kako bodo ljudje v prihodnosti odkrivali, ocenjevali in kupovali izdelke.
Za trgovce na drobno in oglaševalce je sporočilo jasno: pripravite se na svet, v katerem bodo pogovorni vmesniki nadomestili tradicionalna iskalna polja, v katerem bodo nakupovalni agenti samodejno opravljali rutinske nakupe in v katerem bo dinamična, personalizirana vsebina postala norma. Tisti, ki bodo svoje strategije prilagodili tej trgovinski pokrajini, ki jo poganja umetna inteligenca, bodo uspeli; tisti, ki tega ne bodo storili, bodo morda postali vse bolj nevidni za jutrišnje kupce.
Nov 17, 2024 | PPC
⍟℗%+*☁♥⬛#@!⍟★☆✦
✧✠✚☩⁜▲▼►◄⧬⧭○
⦾⦿✓©° ℃∞♲♼
♺♪♫®❆☻☺✆☏™☼☉
☁♠♥♣♦♡ №
Nov 4, 2024 | PPC
- Kateri dejavniki so vplivali na vašo odločitev za ustanovitev tega podjetja? Ali obstaja kakšen poseben razlog ali zgodba, ki vas je pripeljala do tega?
- Kako bi svoje podjetje opisali nekomu, ki ga ne pozna?
- Ali lahko opišete izdelke ali storitve, ki jih ponuja vaše podjetje?
- Kaj vas je spodbudilo, da ste se osredotočili na svoj glavni izdelek ali storitev? Kakšno posebno željo ali potrebo izpolnjuje?
- Po čem se vaša storitev in izdelek razlikujeta od alternativnih, vključno z možnostjo, da sploh ne uporabljate nobene podobne ponudbe?
- Kateri so vaši ključni kazalniki uspešnosti (KPI)?
- Kateri so najpogostejši razlogi, zaradi katerih stranke prenehajo uporabljati vašo storitev?
- Ali obstajajo kakšni sezonski trendi, na katere je potrebno biti pozoren?
- Ali v prihodnjem letu razmišljate o prenovi, migraciji ali preoblikovanju spletnega mesta?
- Ali imate uveljavljene smernice ali preference glede blagovne znamke, ki bi jih morali poznati? Kakšne so vaše zahteve in pričakovanja glede vsebine?
- Ali so z vašo storitvijo, izdelkom ali poslovnim modelom povezane kakšne omejitve ali slabosti?
- Ali se med prodajnim postopkom pogosto srečujete s kakšnimi pogostimi pomisleki ali ugovori potencialnih strank?
- Ali obstajajo kakšne pogoste napačne predstave ali nesporazumi, ki jih imajo stranke pogosto o vaši panogi ali rešitvah, ki jih ponujate?
- Kakšna je ciljna demografska skupina vašega podjetja?
- Kakšen je starostni razpon vašega ciljnega občinstva?
- V katero raven dohodka se običajno uvršča vaša ciljna skupina?
- Ali vaša ciljna skupina vključuje določen spol ali je bolj raznolika?
- Katere panoge ali poklicne vloge so značilne za vašo ciljno skupino?
- Kateri poklici ali panoge so običajno zastopani v vaši ciljni skupini?
- Kateri so glavni psihološki dejavniki, ki vplivajo na nakupne odločitve vaše idealne stranke?
- Kakšne koristi imajo vaše stranke od uporabe vaše storitve/izdelka?
- Katere posebne prednosti ali izboljšave imajo vaše stranke zaradi uporabe vaše storitve?
- Kako vaša storitev obravnava boleče točke oziroma težave vaših strank ali rešuje njihove izzive?
- Koliko prihodkov letno ustvari vaše podjetje? Kakšen je odstotek dobička, ki ga običajno ustvarite?
- Ali lahko navedete dodatne podrobnosti o svojih najbolj priljubljenih izdelkih ali storitvah?
- Katere druge spletne trženjske kanale trenutno uporabljate poleg PPC in SEO?
- S kakšnimi izzivi ste se srečali pri svojih trženjskih prizadevanjih? Ali lahko poveste o preteklih strategijah, ki niso bile uspešne, in pojasnite, zakaj menite, da so bile neuspešne?
- Ali lahko navedete seznam svojih glavnih konkurentov?
- Kakšna je stopnja konverzije vašega spletnega prometa?
- Kolikšna je povprečna vrednost naročila (AOV) pri vaši prodaji?
- Kolikšna je povprečna življenjska vrednost vaših strank?
Jun 14, 2024 | Amazon
Zmagati v “Buy Box” bitki in posledično dobiti “Buy Box” pomeni, da je Amazonov algoritem vašo ponudbo ocenil kot najboljšo možnost za stranko, kadar več prodajalcev ponuja isti izdelek. Zmaga v rubriki “Buy Box” je Amazonov način, kako povedati, da ste pridobili nakupni klik kupca. Ne glede na to, koliko prodajalcev ponuja isti izdelek, bo na Amazonovi tržnici objavljen le en izdelek. Prodajalec, ki je trenutno zmagovalec Buy Boxa, ima na seznamu prikazano svojo ceno, tako da ko stranka klikne “Dodaj v košarico”, dobi to določeno ceno. Če se odloči, lahko kupi pri drugem prodajalcu – vsi drugi prodajalci (ki trenutno niso zmagovalci Buy Boxa) bodo navedeni v stranski vrstici na desni strani strani izdelka, skupaj z njihovimi cenami in ocenami . Kadar je več prodajalcev istega izdelka, mora imeti Amazon način, kako ugotoviti, komu naj “posreduje” prodajo. Če je na primer 10 prodajalcev izdelka in imajo vsi različne ponudbe (na primer različne cene ali prodajne pogoje), kdo naj dobi prodajo?
Za rešitev tega problema ima Amazon svoj iskalni algoritem, ki daje prednost ustreznosti, hitrosti prodaje in meritvam konverzije ter primerja, ali je ponudba upravičena do programa Prime (tj. prodajalec FBA, ki izpolnjuje prek programa Prime, ali Amazon sam, ki izpolnjuje prek programa prodajalca). Amazon bo pogosto zmagal pri prodaji, če bo imel ponudbo za izdelek.
A9 Algoritem je zelo pomemben interni Amazonov algoritem 
Drugi dejavnik je cena: pogosto bo pri prodaji zmagala ponudba z najnižjo ceno, čeprav ne vedno.
Drugi element, ki prispeva k algoritmu, je ugled prodajalca – čas, v katerem je prodajalec aktiven na Amazonu, v primerjavi s konkurenčnimi prodajalci ter njegove splošne ocene povratnih informacij in stopnje uspešnosti. To so vsi dejavniki, ki po mojem trenutnem razumevanju prispevajo k temu, kdo zmaga v tekmi za “Buy Box”. Če drugi prodajalci prodajajo “vaš” izdelek, je pomembno, da si zagotovite najboljše možnosti za zmago pri vsaki prodaji. To lahko storite tako, da prilagodite svoje cene, pridobite več pozitivnih ocen zadovoljnih kupcev (mnenj strank) ter optimizirate svoje postopke. Čeprav cena ni edini dejavnik, je pomemben. V algoritmu imata pomembno vlogo tudi položaj in ugled prodajalca.
Če je prodajalec A na Amazonu le nekaj tednov, ima le peščico mnenj in ponuja izdelek po ceni 30 USD (medtem ko ga prodajalci B do F prodajajo po ceni 35 USD), prodajalec A verjetno še vedno ne bi dobil nakupnega okna (= Buy Box-a). Če pa je prodajalec A na Amazonu že nekaj let in ima veliko pregledov, bi ga najverjetneje osvojil. Prodajalci z velikimi katalogi izdelkov ne želijo sedeti na Amazonu in ves dan prilagajati cen, da bi povečali svoje možnosti za zmago v Buy Boxu. Na srečo je na voljo programska oprema za popravljanje cen, ki na podlagi pravil, ki jih določite sami, samodejno prilagodi cene vaših izdelkov. Lahko na primer določite, da mora cena vedno ostati nad določenim zneskom v dolarjih in da ne želite, da se popravljanje cen izvaja pogosteje kot petkrat na dan. S tem bi zagotovili, da so vaše cene optimizirane za konkurenčnost, ne da bi se znašle v “dirki do dna”.
Kako izboljšati oceno prodajalca in povečati pogostost nakupnega okna
Govorili smo že o tem, kako zelo pomembne so pozitivne ocene za povečanje prodaje na Amazonu, vendar k temu močno prispevajo tudi povratne informacije prodajalcev. To naj bi bile povratne informacije strank o njihovih neposrednih izkušnjah s prodajalcem. Če uporabljate storitev FBA, v resnici z vidika izpolnjevanja naročil ne boste imeli veliko interakcije s strankami.
Nimate številk za sledenje, nimate nadzora nad časovnim okvirom dostave in ne morete storiti veliko, da bi vplivali na izkušnjo stranke, vendar še vedno obstaja ta metrika povratnih informacij strank, s katero se lahko merite. Stranke lahko po prodaji pišejo mnenja in ocenjujejo prodajalce, tako kot lahko to počnejo pri ocenah izdelkov. Razlika je v tem, da se povratne informacije o prodajalcu prikažejo šele, ko stranka klikne na vaš profil prodajalca, zato morate ustvariti ravnovesje med pridobivanjem mnenj o izdelkih (ki pomagajo pri konverziji izdelkov) in povratnimi informacijami o prodajalcu (ki pomagajo pri pridobivanju nakupnega okna). Priporočamo, da določenemu odstotku strank sledite in jih prosite, naj pustijo mnenje prodajalca, da boste dopolnili svoje metrike.
Jun 12, 2024 | Magento
Nekaj najpogostejših ovir, s katerimi se podjetja srečujejo v digitalni dobi pri poslovanju B2B:
- Kompleksni računi strank z več uporabniki in delovnimi tokovi odobritve.
- Potreba po personaliziranih katalogih izdelkov in večstopenjskih cenovnih strukturah.
- Omogočanje nemotenih zahtevkov za ponudbe in upravljanje naročil po meri.
- Brezhibno povezovanje z obstoječimi sistemi naročanja, ki jih uporabljajo kupci v podjetjih.
- Pridobivanje dragocenega vpogleda v vedenje strank B2B za optimizacijo prodajnih strategij.
Prava platforma omogoča podjetjem, da izpolnijo te zahteve z racionalizacijo delovnih tokov in izboljšanjem operativne učinkovitosti. Ti statistični podatki kažejo prepričljivo sliko: B2B e-trgovina doživlja rast brez primere, kupci pa vse bolj dajejo prednost digitalnim kanalom. Da bi izkoristila to priložnost in ohranila konkurenčno prednost, morajo podjetja sprejeti rešitev z veliko funkcijami, kot je Adobe Commerce.
Zato bom v naslednjem razdelku govoril o tem, kako Adobe Commerce izpolnjuje te nujne essencialne zahteve e-trgovine B2B.
Računi podjetja in vloge uporabnikov:
Funkcija Company Accounts & User Roles v storitvi Adobe Commerce olajšuje ustvarjanje kompleksnih računov strank B2B. Omogoča vzpostavitev hierarhij ter dodelitev različnih vlog in dovoljenj različnim uporabnikom v organizaciji.
Primer:
Razmislite o scenariju proizvajalca z imenom “ABC Widgets”, ki vključuje več oddelkov, kot so inženiring, nabava in finance. Mimogrede, vsi so pooblaščeni za izvajanje nakupov prek platforme. Z uporabo storitve Adobe Commerce lahko podjetje “ABC Widgets” združi te različne entitete v en sam račun podjetja. Znotraj tega računa so različnim oddelkom dodeljene posebne uporabniške vloge: inženirji imajo dostop do specifikacij izdelkov, osebje v nabavi lahko oddaja naročila, sodelavci v finančnem oddelku pa lahko dostopajo do računov in nadzorujejo upravljanje kreditnih limitov. S tem strukturiranim pristopom Adobe Commerce omogoča učinkovito sodelovanje in prilagojen nadzor dostopa. To pa je bistvenega pomena za optimizacijo poslovanja B2B za boljšo produktivnost in zadovoljstvo strank.
Skupni katalogi in cene:
Ta funkcija Adobe Commerce podjetjem omogoča, da prilagodijo ponudbo izdelkov in cenovne strategije za posamezne stranke ali skupine. Ta funkcija podjetjem omogoča ustvarjanje in upravljanje skupnih katalogov s prilagojenimi cenovnimi strukturami, ki so prilagojene različnim segmentom. Katalogi lahko vsebujejo tudi količinske popuste, namenjene strankam z visoko vrednostjo.
Primer:
Distributer z imenom “XYZ Supplies” oskrbuje različne trgovce na drobno na trgu. S to funkcijo Adobe Commerce B2B družba XYZ Supplies pripravi specializirane kataloge za izpolnjevanje edinstvenih potreb različnih segmentov strank. Tako lahko na primer razvije skupni katalog, ki vsebuje znižane cene, posebej oblikovane za množična naročila velikih trgovskih verig. S tem lahko spodbudi količinske nakupe. Hkrati lahko podjetje XYZ Supplies vzdržuje standardni katalog z rednimi cenami za manjše maloprodajne trgovine. Ta strateški pristop podjetjem omogoča, da optimizirajo svoje strategije določanja cen, s tem pa krepijo odnose s strankami in spodbujajo rast prihodkov.
Zahteva za ponudbo:
Ta funkcija je katalizator za lažje pogajanje B2B in upravljanje zahtevkov za naročila po meri brez zapletov. S to funkcijo lahko stranke B2B zahtevajo ponudbe za prilagojene konfiguracije ali nestandardne izdelke, pri čemer se delovni tokovi pogajanj in odobritve sprožijo neposredno v platformi.
Primer:
Predstavljajte si scenarij, v katerem je dobavitelj medicinske opreme z imenom “MeTech” specializiran za ponudbo prilagojenih medicinskih vozičkov različnim zdravstvenim ustanovam. Bolnišnica lahko z uporabo funkcije zahtevka za ponudbo in upravljanja ponudbe zahteva ponudbo za specializiran medicinski voziček. Podjetje MeTech lahko natančno pregleda specifikacije stranke, prilagodi cene, da se prilagodijo prilagoditvam, in nato pripravi uradno ponudbo za odobritev. Ta poenostavljen postopek pospešuje transakcije B2B ter spodbuja preglednost in učinkovitost pri upravljanju naročil po meri.
Vključitev sistema Punchout:
Namen integracije Punchout je olajšati nakupne izkušnje B2B brez trenj neposredno iz uveljavljenih nabavnih sistemov. Zahvaljujoč integraciji s sistemi Punchout, ki jih uporabljajo korporativne stranke, ta funkcionalnost kupcem omogoča dostop do platforme in nakupovanje na njej v okviru njihovih znanih delovnih tokov nabave.
Primer:
Ponudnik za izobraževanje z imenom “LearnSmart” je integriral sistem za izdajo naročil, ki ga običajno uporabljajo šole. Zahvaljujoč integraciji lahko šolski administratorji naročajo izobraževalna gradiva s platforme LearnSmart, ne da bi zapustili svoj nabavni sistem. Ta brezhibna integracija racionalizira postopek nabave, povečuje učinkovitost in zmanjšuje število napak. Integrirana nabavna izkušnja pomaga podjetjem, kot je LearnSmart, graditi močnejše odnose s svojimi korporativnimi strankami.
Napredno poročanje in analitika:
Napredno poročanje in analitika v Adobe Commerce podjetjem pomaga pridobiti ključne vpoglede v vedenje njihovih strank B2B. Ta orodja, ki so posebej namenjena transakcijam B2B, podjetjem omogočajo spremljanje zgodovine nakupov, analizo nakupnih vzorcev in prepoznavanje priložnosti za rast.
Primer:
Veletrgovec z imenom “Bulk Buya” uporablja analitične zmogljivosti Adobe Commerce za B2B, da natančno prepozna segmente strank z visoko stopnjo ponovnih naročil. Na podlagi tega znanja lahko veletrgovec izvaja strateško usmerjene trženjske pobude za promocijo novih izdelkov ali uvedbo programov zvestobe. Ta pristop, ki temelji na podatkih, ne le povečuje sodelovanje s strankami, temveč tudi pomaga gojiti dolgoročne odnose, kar spodbuja trajnostno rast in dobičkonosnost.
