在網站上展示一大堆商品，讓消費者摸不著頭腦；只推薦暢銷貨，而不管其他；讓顧客產生不現實的預期……這些錯誤，你們公司犯過嗎？該如何避免？
如今，消費者的大部分購買行為已經從線下轉到線上，迎合這一變化趨勢、充分發揮電子商務的優勢已經成為零售商奉行的金科玉律。
但零售商不應盲目上線各種網站功能，而是要從數據視角出發，瞭解消費者在網站上收集的不同類型的信息將如何影響他們的消費行為。
我們和一家女裝零售公司合作，研究了網絡技術對零售商的關鍵業績指標（銷售額和利潤等）所產生的影響。
這家女裝零售公司的網絡業務規模很大，也採用了消費者網購時常用的網絡技術。
我們研究了這家中型企業三年內約100萬名顧客的700萬次採購，重點關注兩個月的有價值數據，包括183,000筆交易和5,200萬行追蹤顧客網絡活動的服務器日誌。
研究結果表明，企業管理者應鼓勵消費者接受創新技術，例如多種類型的網絡技術、虛擬私人助理和App等，因為創新技術的使用往往會帶來較高的銷售收入。
但是，研究還表明，在數字化零售方面，企業常犯的錯誤有五種，需採取措施予以避免。
錯誤1：讓消費者迷失在產品的海洋中
當消費者在網頁上進行一般的搜索時，零售商不能只是向他們展示一大堆產品，而是應該通過一個流程去引導消費者縮小搜索範圍。
這一點非常重要，因為過多的選擇會讓消費者眼花繚亂，最後放棄購買。
有些公司已經採取了這樣的措施。例如，諾德斯特龍百貨公司（Nordstrom）的“諾德斯特龍風格板”（Nordstrom Style Boards），讓門店的銷售人員（稱為“造型師”）通過網絡向顧客推薦產品。
服飾品牌J. Crew的網站也推出了能為顧客提供24小時私人導購服務的“私人造型師”功能。
然而，許多公司在這方面還有待改進。在不久的將來，人工智能的購物助手有望推進此類工作。
錯誤2：只推薦暢銷產品
亞馬遜的推薦系統（例如，瀏覽了此商品的顧客也同時瀏覽）就是一個可以利用網站功能引導銷售的典型範例。
我們的研究顯示，推薦系統可以將銷售額提升5.5%以上。這是因為它能讓消費者以前所未有的方式瞭解產品。
推薦系統不僅提升了熱門、知名產品的銷售，也帶動了知名度還不高的產品的銷售。
我們的研究顯示，它們對知名度不高的產品的影響更加明顯。因為競爭激烈，暢銷產品儘管銷量很高但利潤率較低，而知名度較低的產品可能利潤率更高。
因此，零售商應該仔細選擇兩種類型的產品同時推薦。
同樣，對於使用門店App的顧客，零售商也不應該只是推薦暢銷產品。
星巴克名為“數字飛輪”（Digital Flywheel）的人工智能推薦引擎不僅向顧客推薦最受青睞的產品，還能利用顧客以往的訂單記錄和留下的其他數字化痕跡進行個性化推薦。
錯誤3：縱容顧客不切實際的期望
在網上搜集有關產品的信息時，消費者往往會獲得兩種情報：基於事實的情報和基於印象的情報。前者指的是具體事實，後者則建立在個人對產品的印象上。
例如，在蒐集有關一條裙子的信息時，布料以及鈕釦縫製的相關細節是基於事實的信息，而顧客看到模特穿著這條裙子所產生的看法則大部分是基於印象的信息。
消費者在購買一件產品之前往往會對其有一定的預期，而他們對產品的滿意度取決於購買後的體驗是否符合當初的預期。
通常情況下，事實信息有助於消費者在購買前形成切合實際的預期，與購買後的體驗會比較相符。而基於印象的信息可能導致顧客在購買前產生不切實際的預期，往往和購買後的體驗相去甚遠。
錯誤4：關注總銷售額而不是淨銷售額
零售企業的高管總是關心如何增加銷售額。
然而，高退貨率會對高銷售額有負面衝擊。畢竟，根據美國零售聯合會的統計，僅在美國，每年退貨的產品價值就高達2,600億美元。
因此，零售商應該關注淨銷售額，也就是扣除退貨之後的銷售額，而不是隻看總銷售額。
零售商在向消費者提供網絡技術時，需要謹慎考慮消費者蒐集的是哪些類型的信息。尤其是，很多零售網站和App已經有了以產品為導向、幫助客戶蒐集信息的技術。
儘管基於印象的信息能提升銷售額，但它也可能導致退貨增加。
實際上，我們對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境中不同角度的照片，提供的主要是基於印象的信息，不僅導致了退貨的增加，也導致了淨銷售額的下降。
然而，研究發現事實信息能大幅減少退貨。因此，如果技術提供的是事實信息，比如放大產品照片以便顧客看到產品細節，那麼就會產生積極的正面影響。
零售商要有前瞻性，確保自家網站的技術和App能帶來理想的結果。
例如，降低模擬照片負面影響的一個方法是，允許顧客上傳自己正在使用該產品的照片和視頻。
這樣未來的潛在購買者就能夠通過看到他人穿著或使用產品的效果，對產品產生較為實際的預期。
無怪乎很多大型零售商現在鼓勵顧客上傳自己的照片或視頻。這些消費者上傳的圖片，無疑可以抵消潛在購買者查看零售商提供的照片時可能形成的任何不切實際的預期。
錯誤5：沒有跟上技術發展的腳步
人工智能（AI）將是下一波影響電子商務的關鍵技術潮流。
比如Siri或Google Now等虛擬私人助理的使用日益增加，亞馬遜Echo等智能家居設備面世，還有蘋果公司將Siri開放給第三方開發商之類將大大影響消費者的常見行為，包括購物。
零售商必須確保其App和網站已經為使用AI虛擬助理的消費者做好了準備。
例如，消費者可能會要求Siri搜索一條牛仔褲。零售商需要利用有關該消費者的數據，向Siri展示符合消費者需求的一組產品以供選擇。
此時，Siri實際上已經成為一個平臺，不同零售商供應的各色商品通過這個平臺在消費者面前展示，只有提供了最佳選擇的零售商才有可能被消費者留在候選之列，而其他零售商的產品會被移出考慮組。
由於虛擬助理的首要關注點是提高效率，而且機器學習加速提升了這一能力，零售商面臨被拋出消費者考慮組的嚴峻威脅，而這又可能使其產品銷量陷入螺旋式下滑，帶來嚴重後果。
畢竟，這些虛擬助理的設計初衷就是收集數據並不斷改進服務。因此，零售商能否利用數據提供高度匹配消費者需求的產品，將變得越來越重要。
作者：普拉布達·德（Prabuddha De），普渡大學克蘭納特管理學院埃森哲信息技術教席教授。胡宇，佐治亞理工學院舍勒商學院Sharon A. and David B. Pearce信息技術管理教席教授。穆罕默德·拉赫曼（Mohammad S. Rahman），普渡大學克蘭納特管理學院管理學副教授。公眾號：新零售商業評論，（ID：xinlingshou1001）
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