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推薦算法降維打擊,娛樂營銷提供全新電商體驗從人找貨到貨找人,千人千面全新電商體驗。目前歐美市場主流的 Amazon、Aliexpress等傳統電商平臺仍然以注重產品分類,強調搜索功能為主,消費通常具有明確的購買產品意向和固定的產品需求,在平臺上通過搜索查詢實現“人找貨”滿足購物需求。而 Wish 通過用戶畫像和行為數據的積累,依靠自研的系統性推薦算法分析,為消費者提供千人千面的界面交互和產品流推薦,有效引導消費者在瀏覽過程中產生新需求,從而完成高性價比產品和用戶需求的匹配,實現“貨找人”。根據 Wish 數據,目前該平臺超過 70%的銷售額都來自個性化推薦,而不涉及搜索查詢。強調娛樂化屬性,增強用戶粘性。在正常的個性化產品推薦以外,Wish 也引入了更具有娛樂化的營銷功能,從而提升用戶體驗。例如,Wish 的 Blitz Buy 功能,以類似幸運轉盤的UI 設計和交互體驗,向用戶提供優選低價爆款產品的額外折扣,該功能每日僅限一次。此外, Wish 也引入了類似國內電商的“限時折扣”或“限時秒殺”等營銷手段,進一步增強用戶的購買意愿。通過一系列個性化和娛樂化功能的整合,Wish 顯著增強了用戶的使用時長和使用頻率,提高了參與度。截至 2020 年底,用戶平均每天使用 Wish 時長超過 9 分鐘。