2024年电子商务和零售营销现状 – 北美（英）

2024年电子商务和零售营销状况 北美 Contents 前言01 市场趋势02 1.营销人员想要花更多的钱，但预算02在2024年2。购物者被04 过度个性化的广告3.业务增长隐藏的优先事项04 4.付费广告被其他人淘汰05 营销渠道5.电子邮件仍然是主力06 6.2024年CMO面临的最大障碍08 7.品牌如何细分09 他们的购物者？8.传统数据集是10 限制品牌9.最热门的客户细分市场1110.零售业的盲点：为什么AI是未开发的金矿12 2024年北美电子商务和零售营销状况 电子商务和零售基准13 11.营销人员尝试个性化的地方14 在过去的12个月里？12.品牌在个性化方面采取了哪些步骤16 2023年的经验13.转换基准18 14.AOV基准19 15.重复购买率基准20 16.现场搜索基准21 17.保留率基准21 18.购物车放弃率基准22 2024年预期23 19.趋势将在2024年重塑零售业24 20.关于我们的研究26 2024年北美电子商务和零售营销状况 泄漏的广告是淹没的预算... 消费者注意力的竞争从未如此激烈，电商营销人员正面临前所未有的挑战。获客成本飙升至历史最高水平，而广告支出回报率则大幅下滑。如今，品牌和营销人员需要超越传统策略，寻找新的客户获取和互动方式以推动业务增长。 零售和电商营销人员目前依赖一个漏水的桶——他们在不断增加预算中用于获取和重新获取购物者的同时，却难以留住他们。广告浪费正在吞噬宝贵的资源，而这些资源并未带来预期的结果。许多疫情后的零售商发现，在当前环境下推动盈利增长变得越来越具有挑战性。 网易云商2024年电子商务与零售营销状态报告旨在帮助品牌和营销人员适应我们领域内的范式转变，并为在营销计划中进行新的投资做出商业案例，以推动未来几周和几个月的增长。 对于许多品牌来说，CAC一直在上升40-50% 每年如此。然而，品牌感到自己几乎没有其他选择，只能继续投入资金以接触新的数字客户。结果是：品牌利润受损，而大型广告技术公司则通过其利润进一步积累权力。 RajeshJain 创始人和集团MDNetcoreCloud 2024年北美电子商务和零售营销状况 0011 Market 趋势 随着北美数字化转型的步伐不断加快，零售领域的品牌和营销人员需要保持灵活，并将资源分配到能够产生最大影响的领域。 1 营销人员希望花费更多，但在2024年预算紧缩 购物者体验是焦点 说不 80% 80％的零售营销人员计划在2024说是 年投入更多资金来增强购物体验。近70％的人认为由于经济挑战而导致的预算限制是今年的主要障碍。 问题：您是否计划分配更高的预算来改善将来的购物者体验？ 三分之一的营销美元被分配给付费媒体 10%以下 17% 10-29% 34% 30-49% 22% 50-69% 17% 70-89% 6% 90%以上 3% 预算捐款 面向付费广告 %的响应 问题：您的营销预算分配给付费广告的百分比是多少？ • 今天的市场营销领导者平均将预算的显著部分（约35%）分配给付费广告以获取客户。 •四分之一的营销领导者今年将把超过50%的营销预算用于付费广告。 80%的市场营销人员预计，不断上升的客户获取成本（CAC）将在2024年显著影响业务运营。 问题：您预计CAC的上涨会影响2024年的业务运营吗？ 80% 2 购物者被过度个性化的广告吓跑了 个性化可能会走得太远，尤其是在基于推断的客户数据时；当今60%的消费者往往会对收到的广告感到不满。这种不适感导致品牌和营销人员的回报率较低（ROAS ）。 40% 不同意 60% 同意 同意或不同意：我有时会觉得我从所关注的品牌中获得的个性化水平令人毛骨悚然。 3 业务增长的隐藏优先事项 零售和电商营销人员应专注于解决客户对2024年期望改进的领域。40%的客户希望获得更好的网络体验以实现更流畅的浏览，35%的客户希望提升移动应用的易用性，三分之一的客户希望收到更好的电子邮件，超过四分之一的客户渴望更智能的网络和应用程序搜索，以便更容易地找到他们想要的内容。 网站 移动应用程序 电子邮件 上的搜索栏 网站/应用程序 在线广告 SMS Whatsapp，iMessage，信使和其他 消息传递应用程序 %的响应 问题：作为购物者，您正在寻找哪些改进领域？ 40% 35% 33% 26% 22% 12% 11% 4 付费广告受到其他营销渠道的影响 在当今的环境中，电子邮件，短信，网络消息和投资回报率(ROI)等渠道比付费广告更多。 WhatsApp提供更高的 电子邮件88% 应用内消息 应用程序推送Web弹出窗口 SMS WhatsApp 85% 82% 81% 78% 71% 81% Web弹出窗口 实施简单，已知可以在各个步骤捕获购物者数据-欢迎，网站访 比付费广告更有效地产生R问等。 应用内消息 85% 通过在移动设备上共享个性化消 息，促进增强的用户交互和应用 比付费广告更有效地产生R程序中的参与度。 71% 比付费广告更有效地产生R WhatsApp 50%的北美Z世代和千禧一代使用它。 %的响应 88% 电子邮件 以其作为营销活动和计划的支柱的 比付费广告更有效地产生R大的ROI。 成本效益而闻名。该渠道还产生最 82% 比付费广告更有效地产生R 应用程序推送 以经济有效的方式接触移动客户。 问题：“营销渠道”在产生比付费广告更多的投资回报率方面有多有效？ 5 电子邮件仍然是工作 虽然付费广告在客户获取中发挥着关键作用，但它们对公司的盈利能力产生了重大影响：预计2024年将分配超过三分之一的营销预算用于付费获取。 电子邮件营销的投入大幅减少，但仍然构成了大多数品牌客户参与策略的基础 ，并为许多零售商带来了相当大的收入份额。 30% 对北美营销总收入的贡献 电子邮件 电子邮件营销仍然是数字通信的持久基石。其灵活性使得开展针对不同受众群体的有针对性和分段化的宣传活动成为可能。收入贡献进一步证明了精心策划的电子邮件策略的有效性，这些策略能够提供个性化的内容、促销活动和个性化推荐，从而促使客户采取行动。 2024年北美电子商务和零售营销状况 06 收件箱商务 方便的门户 您是否曾考虑过将移动和网络体验直接集成到购物者的电子邮件收件箱中？使用InboxCommerce，您可以！ 收件箱 嗨，亚历克斯！ 外面有104度 看看我们的夏季收藏 Shir... 法兰绒衬衫 Cot纽to扣n衬衫Polo衫 搜索 常规配合纹理衬衫 $18.9901 超大的合身度假衬衫 $19.99 01 聚酯 收件箱 Activewear 男士升降衫 MRP$80 男子足球衬衫 MRP$80 01 01 刮卡额外的折扣！ 10%O! 棉质衬衫 印花衬衫 B邮lend件搜索栏 收件箱 您的购物车中的项目 曼联走开- $79(库存还剩3个) 01 找到5个单词免费送货！ 嗨！嗨！ 出了什么问题你的订单? 总金额 Cart2.0 立即订购 准备好扩展您的电子邮件营销计划了吗？让我们谈谈 请求1:1演示 2024年北美电子商务和零售营销状况 07 下订单 收件箱 欢迎！我是装饰梦的助理。问我任何事。 我想知道有多少忠诚我的帐户中的积分 你有2000个忠诚点，相当于20美元。做 你想赎回或 充值你的账户? 我想赎回1000点 Gamifi阳离子AIChatbot 数据质量和数量 精确测量营销绩效 寻找正确的 解决方案合作伙伴 全通道通信 80% 76% 68% 65% %的响应 问题：根据您的说法，向购物者提供优质零售体验的最大挑战是什么？ Netcore的研究“2023年多渠道营销状况”揭示了持续存在的挑战，包括数据质量（80%）、数量以及性能测量（76%）。此外，北美品牌和零售商还注意到了两个其他主要障碍： • 寻找合适的解决方案合作伙伴(68%)：与合适的合作伙伴和供应商合作对于确保电子商务的整体成功越来越重要。 • 全渠道通信(65%)：实现各渠道间的无缝且一致的沟通至关重要，以持续吸引客户并提升整体购物体验。 52% 经济地预测意图E是小时的需要 SayYes SayNo 关注消费者意图需要解决数据质量和数量两个方面的问题。近50%的营销人员在预测消费者行为方面遇到困难 ，这是提供个性化体验的一个关键方面。 48% 或者：你能有效地预测2024年的购物者行为吗？ Behavorial分析人口分段 基于活动的分割 预测性分析基于亲和力的分割 RFM和队列分析 60% 54% 48% 39% 19% 13% 人口分段 54% 利用年龄，性别，教育和职业进行客户细分在品牌中很常见 。 RFM和队列分析 ONLY13% 不足以利用最近、频率、货币 （RFM）价值分析和群体分析进行客户细分。 预测性分析 39% 为了使用预测分析，品牌需要构建基于历史和交易数据的AI模型以预测客户行为。 %的响应 行为分析 60% 分析购物者活动，互动以研究客户并为他们提供共鸣体验是最常见的做法。 基于性别的分割 19% 根据共同兴趣、偏好或特征对客户进行细分以进行针对性营销并不如预期那样普遍被采用。品牌应当利用这一策略。 问题：您如何识别/细分现有客户群？ 事务性 Behavorial产品上下文 预测性跨设备，脱机 零党 %的响应 问题：您用于个性化购物体验的主要数据类型是什么？ 57% 53% 37% 32% 24% 9% 品牌通常优先考虑人口统计学和交易数据，但往往忽视零方数据，从而错过了对消费者意图有价值的洞察。越来越多的品牌开始利用跨设备和离线数据，甚至将产品上下文数据作为整体的一部分。预测性数据，主动营销campaigns的基础，只有不到三分之一的品牌在利用。 零方数据 ONLY9% 产品上下文数据 37% 尽管像亚马逊这样的大型组织精心组织客户数据，它们同时也利用零方数据。这些信息是由客户自愿提供的，包括偏好 、反馈和调查响应，从而明确地提供了关于客户兴趣和需求的见解。 产品上下文数据增添了“为什么”的维度，补充了产品信息。它揭示了人们如何、在哪里以及为什么使用某款产品，从而提供了更清晰的视角，以做出更好的决策。它是分析客户情绪的基础。 11% 婴儿潮一代 婴儿潮一代Ages59-77 13%GenZ 32% GenX X代 Ages43-58 44% 千禧一代 生成YAges27-42 Z代 Ages18-26 问题：什么目标人口对您公司的增长最重要？ 14% 49% 14% 48% 12% 46% 13% 42% 15% 47% 31% 7% 19% 58% 11% 50% 14% 46% 18% 47% 17% 45% 28% 11% 15% 43% 10% 13% 10% 25% 10% 31% 9% 31% 12% 33% 7% 31% 8% 29% 10% 32% 10% 30% %的响应 服装杂货 珠宝&奢华 书籍Health&美 儿童保育 Toys&礼品 ElectronicsFuriniture运动鞋类 预测性分析 行为驱动的个性化 recommendations 内容增强/生成 搜索相关性和产品发现 产品目录浓缩 发送时间优化首选信道预测 45% 45% 39% 39% 32% 29% 27% %的响应 问：您利用哪些AI/ML功能来加强您的营销工作？ 现代消费者渴望定制化的购物体验。美国超过14%的营销领导者未能有效利用人工智能（AI），错失了大幅提高营销效率和效果的巨大机会。品牌应该利用AI来： 个性化记录 45% AI分析过