在圣诞节的第一天,我的真爱给我发来了:网站崩溃,锁定,太多的流量无法应对,糟糕的客户体验,以及大量的收入损失......。
2021年的黑色星期五看起来和以往一样受欢迎,尽管在线和非在线零售商在这几年面临着非常棘手的问题。
在圣诞节的第一天,我的真爱给我发来了:网站崩溃,锁定,太多的流量无法应对,糟糕的客户体验,以及大量的收入损失......。
2021年的黑色星期五看起来和以往一样受欢迎,尽管在线和非在线零售商在这几年面临着非常棘手的问题。
这场大流行让我们学会了越来越依赖我们的在线供应商。不仅仅是我们的超市出现了更安全的非接触式在线购物的巨大高峰。各种各样的封锁和非必要的零售店关闭,让那些对电子商务不那么精通的人知道有一种全新的方式来获得他们需要的商品。
随着生活慢慢恢复到某种正常状态,我们现在面临着一系列新的问题。需求和以往一样高,事实上更高,但由于运输和供应问题,购物者在采购他们想要和需要的物品方面面临进一步的挑战,更要满足他们的交货时间表。
黑色星期五的交易不会像我们的圣诞购物那样有相同的交货期望。我们都可能更乐意多等几天(或几周!)来收到我们打折或半价的电视、游戏机、iPhone和小玩意。
但是在圣诞节?如果这些礼物在24日之前还没有放在圣诞树下,那么到了圣诞节早上,就会有很多人心碎和泪水。
尽管当地和全球的快递问题几乎每天都成为新闻,许多消费者仍然会把他们的购物留到最后一刻--毕竟我们只是人类。可悲的是,这给已经陷入困境的系统带来了更大的压力,而这一切都发生在我们最需要它的时候。
根据一项 英国零售业趋势报告来自Conductor(一个客户至上的技术营销平台)的报告,网上购物者在2021年的节日期间可能会增加28%。该调查(在美国和英国进行)显示,尽管供应商和物流公司如今面临着全球供应链问题,但购物者不太可能改变他们的购物习惯。
电子商务正在成为零售商在黑色星期五、网络星期一和整个圣诞购物季的一个强大战场。
由于每个零售商提供的商品较少,我们的网上购物者可能会比以往更疯狂地寻找今年最新的必备礼物,从一个零售商跳到另一个零售商,抢购那些最后的金粉。
这是否会影响到进入我们电子商务商店的流量?你肯定会的。
我们曾经相信,亚马逊控制着一切,控制着任何网上购物。然而,正如Conductor报告所显示的那样,买家正在前往特定的卖家,而不是直接奔向这个包罗万象的巨人。如果他们没有他们要找的商品呢?好吧,那就去找下一个。还有下一个。还有下一个...
如果你是一个在线零售商,你准备好了吗?你的系统能否安全地管理我们在进入12月和本月余下的时间里预计会看到的大量增加的数字?或者你在祈祷你的现有系统不会被拉伸到崩溃的地步?
当涉及到流量增加和带宽问题时,有几种做法可以帮助缓解压力,并为你的访客提供更好的体验,使他们保持快乐和知情,并保持你所依赖的销售。
你可以升级你的网站以管理更大的数字,在你需要的时候增加更多的容量--但你知道你可能需要多少容量,以及这需要多少成本吗?
另外,你可以利用内容分发网络或压缩过滤器的优势。它们可以提供帮助,或者你可以添加一个简单的、单行的JavaScript,将你所有的溢出流量组织成一个整齐有序的队列。
听起来很简单,不是吗?嗯,好消息是,它是。
Queue-Fair 为零售商提供了一个非现场的虚拟候车室--一个整齐有序的排队系统,公平、快速,对业务有很大帮助。当你的网站没有压力的时候,你甚至不会知道它的存在。当它处于压力之下时,它将使你的网站免遭不必要的崩溃、减速、锁定和销售损失。
下面是它的工作原理。
流量流入你的网站。如果一切正常,生活照常进行。然而,如果你接近你的流量极限,新访客将被过滤掉,进入一个先到先得的队列,直到轮到他们回到你的网站。
更重要的是,这些客户会不断被告知他们需要的每一个细节和数据--从他们在队列中的位置到他们将返回网站的时间。更妙的是,由于有这么多的定制选项,你可以利用这段时间进行追加销售,或将你的队列介绍给相关的项目和更多必须的特别优惠。
在你知道之前,他们带着满满一篮子的东西回到你的网站上,每个人都设法保持冷静、镇定和安慰。
对于那些不知道那是什么的人来说,那是一个高度期待的大流量时期,工程师和经理们不愿意更新或改变他们的网站,以防磨合期的问题和测试导致流量下降或意外的错误和挫折带来的看不见的问题。
考虑到这一点,通常定于12月进行的大多数更新都被推迟到1月,这时的损失要小得多,桌上的流量和销售赌注要低得多。
Queue-Fair不会给你的网站增加任何复杂和麻烦的更新,它所需要的只是一行JavaScript。
对于那些想要更多控制权的人来说,它提供了服务器端的整合,但为了让你度过疯狂的节日期间,它所需要的只是简单的一行代码。
对于那些希望通过有效和结构化的解决方案来解决那些额外的、预期的流量的人来说,Queue-Fair提供了你所需要的安心,以及季节的和平和善意。
本文首次发表于智能零售技术。