51ÊÓÆµ

Má»i thứ bạn cần để bán trá»±c tuyến

Thiết lập cá»­a hàng trá»±c tuyến trong vài phút để bán hàng trên trang web, mạng xã há»™i hoặc thị trưá»ng.

hình minh há»a cá»§a má»™t ngưá»i đàn ông dưới kính lúp

Khách hàng làm trung tâm AI: AI có thể cải thiện việc bán thêm và bán chéo như thế nào

Äã Ä‘á»c 14 phút

Ngày nay, việc đáp ứng mong đợi cá»§a khách hàng không còn là đủ nữa. Äể phát triển mạnh, doanh nghiệp phải vượt qua những mong đợi này và tận dụng lấy khách hàng làm trung tâm AI là chìa khóa để đạt được mục tiêu này.

Tích hợp AI vào quản lý quan hệ khách hàng (CRM) giúp tăng cưá»ng bán hàng ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;bán chéo chiến lược, cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng rá»™ng rãi để đưa ra đỠxuất được cá nhân hóa.

Hãy tiếp tục Ä‘á»c để khám phá cách lấy khách hàng làm trung tâm AI nâng cao chiến lược CRM, cung cấp thông tin chi tiết được cá nhân hóa ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;thá»i gian thá»±c quyết định, và cuối cùng mang lại hành trình hài lòng hÆ¡n cho khách hàng.

Cách bán hàng trực tuyến
Lá»i khuyên từ thương mại Ä‘iện tá»­ chuyên gia dành cho các chá»§ doanh nghiệp nhá» và các doanh nhân đầy tham vá»ng.
Vui lòng nhập một địa chỉ email hợp lệ

Tận dụng AI để hiểu rõ hơn vỠkhách hàng

AI có thể tiết lộ các mô hình và xu hướng vô giá bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Nó cho phép bạn hiểu xu hướng, thói quen và sở thích của khách hàng.

Trước khi thảo luận vá» cách AI có thể tăng cưá»ng quản lý quan hệ khách hàng, hãy cùng tìm hiểu cách thuật toán AI phân tích hành vi và dữ liệu cá»§a khách hàng.

Cách thuật toán AI phân tích hành vi của khách hàng

AI Ä‘ang thay đổi cách các doanh nghiệp phân tích hành vi cá»§a ngưá»i tiêu dùng và thay đổi cách ngưá»i tiêu dùng tương tác vá»›i các công ty.

Có nhiá»u công cụ khác nhau mà chá»§ doanh nghiệp có thể sá»­ dụng để xá»­ lý dữ liệu khách hàng bằng AI, nhưng nhìn chung, đây là cách quy trình hoạt động:

  • Thu thập dữ liệu: Ná»n tảng thương mại Ä‘iện tá»­ thu thập dữ liệu rá»™ng rãi vá» tương tác cá»§a khách hàng, bao gồm lịch sá»­ duyệt web, hành vi mua hàng, sản phẩm đã xem, , thá»i gian dành cho các trang và thông tin nhân khẩu há»c. Kết hợp Việc đưa vào bá»™ sưu tập dữ liệu này sẽ làm phong phú thêm sá»± hiểu biết cá»§a AI vá» sá»± hài lòng cá»§a khách hàng và kỳ vá»ng vá» dịch vụ.
  • Triển khai thuật toán AI: Các thuật toán AI xá»­ lý và phân tích lượng dữ liệu dồi dào này. Há»c máy trong bán hàng, chẳng hạn như lá»c cá»™ng tác hoặc dá»±a trên ná»™i dung hệ thống khuyến nghị, được sá»­ dụng để xác định các mô hình và mối tương quan giữa các hành vi cá»§a khách hàng.
  • Nhận dạng mẫu: Các thuật toán AI xác định các mẫu, chẳng hạn như các kết hợp sản phẩm phổ biến thưá»ng được mua cùng nhau (bán chéo mẫu) hoặc sản phẩm thưá»ng được khách hàng xem trước khi mua (biểu thị sở thích).
  • Äá» xuất được cá nhân hóa: Do AI Ä‘iá»u khiển công cụ đỠxuất tận dụng những hiểu biết này. Khi khách hàng truy cập ná»n tảng, các đỠxuất sản phẩm được cá nhân hóa sẽ được tạo theo thá»i gian thá»±c dá»±a trên lịch sá»­ duyệt web, các giao dịch mua trước đây và hành vi tương tá»± cá»§a ngưá»i dùng.
  • Há»c há»i và cải tiến liên tục: Các thuật toán AI liên tục há»c há»i từ dữ liệu đầu vào má»›i và tương tác cá»§a khách hàng. Khi thu thập được nhiá»u dữ liệu hÆ¡n, các mô hình sẽ phát triển và tinh chỉnh các đỠxuất cá»§a chúng, đảm bảo chúng vẫn phù hợp và chính xác.

Các công cụ phân tích dá»± Ä‘oán tinh vi như Thống kê SPSS cá»§a IBM, Alterx và Azure Machine Learning cá»§a Microsoft xá»­ lý dữ liệu này, xác định các mẫu, mối tương quan và xu hướng cho biết các hành vi hoặc nhu cầu tiá»m năng trong tương lai.

Dá»±a trên phân tích, các mô hình dá»± Ä‘oán được phát triển để dá»± báo hành vi hoặc nhu cầu có thể xảy ra cá»§a khách hàng. Các mô hình này sá»­ dụng thuật toán thống kê để dá»± Ä‘oán kết quả, chẳng hạn như khả năng khách hàng thá»±c hiện má»™t giao dịch mua nhất định, xác suất rá»i bá» hoặc danh mục sản phẩm ưa thích.

AI được truyá»n tải µþá²Ô thêm & µþá²Ô chéo Các chiến lược

AI truyá»n tải chiến lược bán hàng gia tăng tận dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao doanh số bán hàng bằng cách khuyến khích khách hàng mua sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung hoặc nâng cấp.

Dưới đây là tổng quan vá» chìa khóa Do AI Ä‘iá»u khiển Chiến thuật bán thêm:

ÄÆ°á»£c há»— trợ bởi AI Khuyến nghị và tùy chỉnh sản phẩm

Do AI Ä‘iá»u khiển Hồ sÆ¡ khách hàng là ná»n tảng cá»§a , sá»­ dụng các thuật toán nâng cao để tạo hồ sÆ¡ chi tiết và năng động cá»§a từng khách hàng.

Bằng cách thu thập và phân tích nhiá»u thông tin khách hàng dữ liệu—chẳng hạn như lịch sá»­ mua hàng, hành vi duyệt web, nhân khẩu há»c và tương tác vá»›i kinh doanh—AI xác định các mô hình hành vi, sở thích và đặc Ä‘iểm cá nhân riêng biệt.

Äiá»u này cho phép ngưá»i bán đưa ra các đỠxuất sản phẩm phù hợp dá»±a trên hành vi và sở thích cá»§a từng khách hàng để đỠxuất các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp.

Ví dụ: thuật toán AI của Amazon phân tích dữ liệu khách hàng rộng rãi, bao gồm lịch sử duyệt web, các mặt hàng đã xem, các mặt hàng đã mua và truy vấn tìm kiếm.

Äá» xuất “Khách hàng đã mua sản phẩm này cÅ©ng đã mua†trên Amazon

Dá»±a trên phân tích này, công cụ đỠxuất cá»§a Amazon sá»­ dụng các mô hình máy há»c để dá»± Ä‘oán và đỠxuất các sản phẩm phù hợp vá»›i sở thích và sở thích cá»§a từng khách hàng.

Khi khách hàng khám phá má»™t sản phẩm cụ thể, AI cá»§a Amazon sẽ tạo ra các đỠxuất “Thưá»ng xuyên mua cùng nhau†hoặc “Khách hàng đã mua sản phẩm này cÅ©ng đã muaâ€, giá»›i thiệu các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp. Những đỠxuất này khuyến khích khách hàng xem xét mua thêm ngoài lần mua ban đầu sá»± lá»±a chá»n—và đỠxuất các mục há» có thể quan tâm.

Khi khách hàng tương tác vá»›i ná»n tảng, AI sẽ liên tục há»c há»i từ hành vi cá»§a há» và cải tiến các đỠxuất cá»§a nó. Hệ thống thích ứng vá»›i sở thích cá nhân, đảm bảo các đỠxuất ngày càng chính xác và phù hợp.

Má»™t ví dụ vá» cách Amazon tận dụng dữ liệu sở thích cá»§a ngưá»i dùng để tạo đỠxuất sản phẩm. (Nguồn: )

Cá»§a Amazon Do AI Ä‘iá»u khiển đỠxuất sản phẩm góp phần đáng kể vào sá»± thành công cá»§a ná»n tảng trong việc bán thêm. Khách hàng có xu hướng khám phá và có khả năng mua thêm sản phẩm, tăng doanh thu ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;cải thiện sá»± hài lòng cá»§a khách hàng.

Nhân tiện, nếu bạn bán trá»±c tuyến vá»›i 51ÊÓÆµ cá»§a Lightspeed, bạn có thể vá»›i phần “Bạn cÅ©ng có thể thích†xuất hiện trên trang chi tiết sản phẩm và khi thanh toán.

Chiến lược định giá linh hoạt và tối ưu hóa ưu đãi

AI há»— trợ các chiến lược định giá linh hoạt bằng cách phân tích xu hướng thị trưá»ng, giá cá»§a đối thá»§ cạnh tranh và hành vi cá»§a khách hàng trong thá»i gian thá»±c. Äiá»u này cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược định giá để bán thêm, đưa ra các khoản giảm giá được cá nhân hóa hoặc các ưu đãi Ä‘i kèm phù hợp vá»›i khách hàng cá nhân.

Uber, gá»i xe dịch vụ, sá»­ dụng Do AI Ä‘iá»u khiển định giá động, được gá»i là “,†để tối ưu hóa chiến lược định giá dá»±a trên thá»i gian thá»±c cung, cầu và các yếu tố khác.

Äây là cách Uber thá»±c hiện chiến lược định giá linh hoạt cá»§a há» vá»›i sá»± trợ giúp cá»§a AI.

Thuật toán AI cá»§a Uber liên tục phân tích dữ liệu trong thá»i gian thá»±c, bao gồm các yếu tố như nhu cầu Ä‘i xe, Ä‘iá»u kiện giao thông, thá»i tiết, thá»i gian trong ngày và hành vi lịch sá»­ cá»§a ngưá»i lái xe.

Dá»±a trên phân tích này, AI cá»§a Uber sẽ Ä‘iá»u chỉnh giá vé má»™t cách linh hoạt. Trong thá»i gian cao Ä‘iểm hoặc nhu cầu cao, giá tăng đột biến được kích hoạt, tăng giá vé để khuyến khích nhiá»u tài xế có mặt hÆ¡n, đảm bảo đón khách nhanh hÆ¡n và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.

Ngoài ra, Uber có thể cung cấp các khoản giảm giá hoặc khuyến mãi được cá nhân hóa cho từng hành khách dá»±a trên lịch sá»­ chuyến Ä‘i, tần suất sá»­ dụng hoặc các dịp cụ thể cá»§a há». Ví dụ: các chương trình khuyến mãi có mục tiêu có thể được cung cấp cho ngưá»i dùng thưá»ng xuyên hoặc trong thá»i gian nhu cầu thấp thá»i gian để khuyến khích nhiá»u chuyến Ä‘i hÆ¡n.

Những chiến lược này tối Ä‘a hóa thu nhập cho ngưá»i lái xe và khuyến khích ngưá»i Ä‘i xe tiếp tục sá»­ dụng chúng.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Bằng cách tận dụng AI trong CRM, doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua các dịch vụ được cá nhân hóa.

Ví dụ: Spotify sá»­ dụng thuật toán AI để phân tích sở thích, thói quen nghe nhạc và dữ liệu lịch sá»­ cá»§a ngưá»i dùng để tạo danh sách phát, đỠxuất và danh sách kết hợp hàng ngày được cá nhân hóa cho má»—i ngưá»i dùng.

Ví dụ vỠdanh sách phát được cá nhân hóa của Spotify

Cách tiếp cận được cá nhân hóa này nâng cao trải nghiệm ngưá»i dùng tổng thể bằng cách Ä‘iá»u chỉnh âm nhạc theo sở thích riêng cá»§a từng ngưá»i nghe, khiến thá»i gian nghe và khám phá âm nhạc má»›i theo sở thích cá»§a há» trở nên thú vị hÆ¡n.

µþá²Ô chéo chiến thuật

µþá²Ô kèm chiến thuật tích hợp vào tăng cưá»ng AI Hệ thống CRM tận dụng trí tuệ nhân tạo để xác định và tận dụng các cÆ¡ há»™i cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung cho khách hàng phù hợp vá»›i hành vi mua hàng cá»§a khách hàng.

Ví dụ: Netflix Ä‘iá»u chỉnh hiệu quả các chiến dịch tiếp thị cá»§a mình cho bán chéo bằng cách giá»›i thiệu phim truyá»n hình dài tập hoặc phim cho ngưá»i dùng dá»±a trên lịch sá»­ xem cá»§a há».

Netflix đưa ra đỠxuất dá»±a trên lịch sá»­ xem cá»§a ngưá»i dùng

Nếu ngưá»i dùng thích xem các chương trình khoa há»c viá»…n tưởng, thuật toán cá»§a Netflix sẽ đỠxuất ná»™i dung tương tá»± hoặc quảng bá loạt phim má»›i phát hành thuá»™c thể loại đó, khuyến khích ngưá»i dùng khám phá và xem nhiá»u ná»™i dung hÆ¡n.

Tăng cưá»ng hÆ¡n nữa những ná»— lá»±c tiếp thị được cá nhân hóa này, cung cấp các khuyến nghị ngay lập tức, được cá nhân hóa cho khách hàng. Äiá»u này không chỉ cải thiện trải nghiệm mua sắm mà còn tăng đáng kể cÆ¡ há»™i bán hàng bằng cách biến má»i tương tác cá»§a khách hàng thành cÆ¡ há»™i tiếp thị và bán hàng gia tăng có mục tiêu.

Ví dụ vá» AI được tăng cưá»ng Hệ thống CRM

Tích hợp các chiến thuật bán hàng gia tăng vào tăng cưá»ng AI Hệ thống CRM liên quan đến việc tận dụng các phân tích dá»± Ä‘oán để xác định các cÆ¡ há»™i bán hàng lý tưởng. Do AI Ä‘iá»u khiển Hệ thống CRM nhắc nhở đại diện bán hàng bằng các đỠxuất bán thêm có liên quan trong quá trình tương tác vá»›i khách hàng, nâng cao cÆ¡ há»™i bán thêm thành công.

Phân tích Einstein của Salesforce

Salesforce, má»™t ná»n tảng CRM hàng đầu, kết hợp Há»— trợ AI các công cụ như Einstein Analytics để há»— trợ đại diện bán hàng xác định và tận dụng các cÆ¡ há»™i bán hàng gia tăng trong quá trình tương tác vá»›i khách hàng.

Salesforce's tận dụng phân tích dá»± Ä‘oán để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ trong CRM. Nó đánh giá dữ liệu khách hàng, lịch sá»­ mua hàng, tương tác và các thông tin liên quan khác để dá»± Ä‘oán các cÆ¡ há»™i bán hàng tiá»m năng.

Einstein Analytics phát hiện các mô hình gợi ý vá» cÆ¡ há»™i bán hàng gia tăng. Ví dụ: việc phát hiện mức sá»­ dụng sản phẩm tăng lên có thể báo hiệu sá»± quan tâm đến việc nâng cấp hoặc Add-ons.

Hệ thống AI của Salesforce cũng cung cấp cho đại diện bán hàng những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Nó đưa ra các đỠxuất bán thêm và các điểm thảo luận dựa trên các cơ hội được xác định.

Äòn bẩy đại diện bán hàng Do AI Ä‘iá»u khiển đỠxuất để tùy chỉnh cuá»™c trò chuyện, giải quyết nhu cầu cá»§a khách hàng bằng các ưu đãi bán thêm có liên quan. Ví dụ: há» có thể đỠxuất đăng ký nâng cấp hoặc các tính năng bổ sung dá»±a trên thói quen sá»­ dụng.

Nhân tiện, nếu bạn bán hàng trá»±c tuyến vá»›i 51ÊÓÆµ, bạn có thể kết nối cá»­a hàng trá»±c tuyến cá»§a bạn vá»›i Salesforce thông qua Zapier. Bằng cách này, khách hàng má»›i sẽ được tạo tá»± động trong Salesforce từ các đơn đặt hàng 51ÊÓÆµ má»›i.

Cá nhân hóa Amazon

Amazon Personalize, má»™t dịch vụ máy há»c do Amazon cung cấp, được thiết kế để giải quyết những thách thức thưá»ng gặp trong việc tạo đỠxuất được cá nhân hóa, bao gồm các vấn đỠvá»›i dữ liệu ngưá»i dùng má»›i, xu hướng phổ biến và ý định ngày càng phát triển cá»§a ngưá»i dùng.

Không giống như các công cụ đỠxuất truyá»n thống, vượt trá»™i trong các tình huống có dữ liệu ngưá»i dùng hạn chế hoặc Ä‘ang phát triển. Äiá»u này đặc biệt có lợi cho việc xác định các cÆ¡ há»™i bán thêm, ngay cả vá»›i ngưá»i dùng má»›i hoặc khi sở thích cá»§a ngưá»i dùng thay đổi theo thá»i gian.

Má»™t số nổi tiếng các công ty như Domino's, Subway và Yamaha đã nhận ra tầm quan trá»ng cá»§a AI trong việc hiểu và phục vụ nhu cầu cá»§a khách hàng.

Cách Ä‘iá»u chỉnh chiến dịch tiếp thị để bán thêm ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;µþá²Ô chéo

Bạn có thể Ä‘iá»u chỉnh các chiến dịch tiếp thị để bán thêm ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;bán chéo vá»›i sá»± trợ giúp cá»§a các phương pháp chiến lược ngay cả khi bạn không sá»­ dụng Há»— trợ AI công cụ hÆ¡n nữa.

Äể có kết quả tốt nhất, bạn cần dữ liệu khách hàng và thông Ä‘iệp được nhắm mục tiêu. Äây là má»™t sá»± cố cá»§a quá trình:

Thực hiện phân khúc khách hàng

Sá»­ dụng dữ liệu CRM để phân khúc khách hàng dá»±a trên lịch sá»­ mua hàng, sở thích và hành vi cá»§a há». Phân loại há» thành các nhóm có mô hình hoặc sở thích mua hàng tương tá»±.

Nếu bạn bán hàng trá»±c tuyến vá»›i 51ÊÓÆµ, bạn có thể xem, tìm và chỉnh sá»­a tất cả thông tin khách hàng bạn cần trên  trang. Từ đó, bạn có thể lá»c cÆ¡ sở khách hàng cá»§a mình bằng cách sá»­ dụng nhiá»u tham số khác nhau và xuất phân khúc để hoạt động vá»›i phân khúc đó trong má»™t dịch vụ khác (ví dụ: để gá»­i email được nhắm mục tiêu qua dịch vụ email mà bạn chá»n.)

Trang Khách hàng trong 51ÊÓÆµ cÅ©ng cung cấp quyá»n truy cập vào lịch sá»­ đặt hàng cá»§a khách hàng, tạo Ä‘iá»u kiện thuận lợi cho quá trình phân khúc. Bằng cách hiểu thói quen và sở thích mua hàng cá»§a khách hàng, bạn có thể Ä‘iá»u chỉnh thông Ä‘iệp cá»§a mình cho phù hợp vá»›i từng phân khúc má»™t cách hiệu quả hÆ¡n.

Trang Khách hàng trong quản trị viên 51ÊÓÆµ

Xác định cơ hội

Phân tích lịch sá»­ mua hàng và dữ liệu hành vi để xác định cÆ¡ há»™i bán thêm ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;bán chéo. Xác định sản phẩm hoặc dịch vụ nào bổ sung cho các giao dịch mua trước đó hoặc phù hợp vá»›i sở thích cá»§a khách hàng.

Ví dụ: khi bán hàng trá»±c tuyến thông qua 51ÊÓÆµ, bạn có tùy chá»n định cấu hình email tiếp thị tá»± động trưng bày các sản phẩm liên quan hoặc sản phẩm bán chạy nhất.

Sản phẩm liên quan trong email tiếp thị tự động

Sản phẩm liên quan trong email xác nhận đơn hàng

ÄÆ°a ra đỠxuất được cá nhân hóa

Tạo đỠxuất được cá nhân hóa dá»±a trên phân khúc khách hàng. Sá»­ dụng thuật toán AI để đỠxuất các sản phẩm liên quan hoặc nâng cấp trong tài liệu tiếp thị, hoặc trên má»™t trang web. Ví dụ: phần “Thưá»ng xuyên mua cùng nhau†hoặc “Bạn cÅ©ng có thể thích†cá»§a Amazon.

Phấn đấu cho tin nhắn được nhắm mục tiêu

Tạo thông điệp có mục tiêu làm nổi bật giá trị của các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung. Trình bày cách cung cấp bổ sung nâng cao trải nghiệm của khách hàng hoặc giải quyết một vấn đỠcụ thể.

Äể có má»™t thông Ä‘iệp thá»±c sá»± được tối ưu hóa, hãy xem xét để tạo được tiếng vang hiệu quả vá»›i nhiá»u đối tượng và ngôn ngữ khác nhau.

Cung cấp ưu đãi hoặc gói

Cung cấp các ưu đãi như giảm giá, giao dịch đi kèmhoặc phần thưởng dành cho khách hàng trung thành để khuyến khích khách hàng khám phá các dịch vụ bổ sung. Làm cho đỠxuất giá trị hấp dẫn và rõ ràng.

Vá»›i 51ÊÓÆµ, bạn có thể bán các gói sản phẩm vá»›i sá»± trợ giúp cá»§a µþá²Ô thêm & Cross-µþá²Ô Gói sản phẩm, Gói sản phẩm±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;BOGO ứng dụng.

Ãp dụng phương pháp tiếp cận Ä‘a kênh

Triển khai Ä‘a kênh chiến lược tiếp thị để tiếp cận khách hàng thông qua các Ä‘iểm tiếp xúc khác nhau. Sá»­ dụng email, ná»™i dung truyá»n thông xã há»™i, trang web cá»­a sổ bật lên, và các đỠxuất ná»n tảng được cá nhân hóa.

Tiết lộ sức mạnh của các đỠxuất được cá nhân hóa

Trong bối cảnh quan hệ khách hàng năng động, các đỠxuất được cá nhân hóa và hoạt động tiếp thị có mục tiêu đóng vai trò là trụ cá»™t cá»§a sá»± thành công. Bằng cách tận dụng dữ liệu CRM, bạn có thể mở khóa tiá»m năng bán hàng gia tăng phù hợp ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;bán chéo chiến dịch.

Khi được tinh chỉnh, các chiến lược này sẽ tác động đến khách hàng cá nhân, thúc đẩy sá»± tương tác, tăng doanh số ±¹Ã &²Ô²ú²õ±è;nuôi dưỡng lòng trung thành thương hiệu.

Nắm bắt những hiểu biết sâu sắc từ hệ thống CRM của bạn, tạo các chiến dịch tùy chỉnh và xem việc đáp ứng các sở thích và nhu cầu riêng của khách hàng có thể mang lại hiệu quả kỳ diệu như thế nào.

 

Mục lục

µþá²Ô trá»±c tuyến

Vá»›i 51ÊÓÆµ Ecommerce, bạn có thể dá»… dàng bán hàng ở má»i nÆ¡i, cho bất kỳ ai — qua internet và trên toàn thế giá»›i.

Giới thiệu vỠtác giả

Mark Quadros là một giúp các thương hiệu tạo và phân phối nội dung rad. Một lưu ý tương tự là Mark yêu thích nội dung và đóng góp cho một số blog có uy tín như , or

Sá»­ dụng rất đơn giản – ngay cả những khách hàng khó tính nhất cá»§a tôi cÅ©ng có thể quản lý được. Dá»… dàng cài đặt, thiết lập nhanh chóng. Äi trước nhiá»u năm ánh sáng so vá»›i các plugin cá»­a hàng khác.
Tôi rất ấn tượng nên đã giá»›i thiệu nó cho khách hàng trên trang web cá»§a mình và hiện Ä‘ang sá»­ dụng nó cho cá»­a hàng cá»§a riêng tôi cùng vá»›i bốn cá»­a hàng khác mà tôi quản trị trang web. Mã hóa đẹp, há»— trợ xuất sắc hàng đầu, tài liệu tuyệt vá»i, video hướng dẫn tuyệt vá»i. Cảm Æ¡n bạn rất nhiá»u 51ÊÓÆµ, bạn tuyệt vá»i!
Tôi đã sá»­ dụng 51ÊÓÆµ và tôi yêu thích ná»n tảng này. Má»i thứ Ä‘á»u đơn giản đến mức Ä‘iên rồ. Tôi thích cách bạn có nhiá»u lá»±a chá»n khác nhau để chá»n hãng vận chuyển, để có thể đưa vào nhiá»u biến thể khác nhau. Äó là má»™t cổng thương mại Ä‘iện tá»­ khá mở.
Dá»… sá»­ dụng, giá cả phải chăng. Trông chuyên nghiệp, nhiá»u mẫu để lá»±a chá»n. Ứng dụng là tính năng yêu thích cá»§a tôi vì tôi có thể quản lý cá»­a hàng cá»§a mình ngay từ Ä‘iện thoại. Rất khuyến khích 👌ðŸ‘
Tôi thích 51ÊÓÆµ rất dá»… bắt đầu và sá»­ dụng. Ngay cả đối vá»›i má»™t ngưá»i như tôi, không có ná»n tảng kỹ thuật. Bài viết trợ giúp được viết rất tốt. Và nhóm há»— trợ là tốt nhất theo ý kiến ​​​​cá»§a tôi.
Äối vá»›i má»i thứ nó cung cấp, ECWID cá»±c kỳ dá»… cài đặt. Rất khuyến khích! Tôi đã nghiên cứu rất nhiá»u và thá»­ khoảng 3 đối thá»§ khác. Chỉ cần thá»­ ECWID và bạn sẽ trá»±c tuyến ngay lập tức.

Ước mơ thương mại điện tử của bạn bắt đầu từ đây

Nhiêu tai nguyên hơn