Preporuka proizvoda je u suštini sistem filtriranja koji predviđa i prikazuje proizvode koje bi vaši kupci željeli kupiti. Motor za preporuke proizvoda je složen sistem koji koristi algoritme i korisničke podatke kao što su ocjene i komentari proizvoda, historija/istorija povrata, događaji u kolicima, pregledi stranica, historija klikova i pretraživanja itd.
Kada se rade ispravno, preporuke proizvoda mogu pomoći trgovcima da povećaju svoj prihod i poboljšaju zadržavanje kupaca. HiVis Supply, vodeći trgovac odjećom i visokom vidljivošću na mreži, koristio je personalizirane preporuke i povećao svoj prihod za nevjerovatnih 68,3% .
Evo primjera kako funkcionira mehanizam za preporuke proizvoda na licu mjesta:
Ne samo da trgovci koriste ove mehanizme za prijedloge proizvoda, već i giganti za streaming poput Netflixa i YouTubea također imaju ugrađene mehanizme za preporuke za kreiranje prilagođenih lista preporučenih klipova koje korisnici mogu gledati. Zapravo, 80% emisija koje gledate na Netflixu otkriveno je putem motora za preporuke.
Individualno pakovanje. Kako se izdvojiti?
Pogledajmo sada različite vrste mehanizama za preporuke koje trgovci koriste za kreiranje smislenijih kupovina.
Postoje 3 tipa motora za preporuke proizvoda:
- Filtriranje sadržaja. Ova vrsta filtriranja analizira kupčeve prethodne preferencije i prethodne izbore kako bi se kreirao profil preferencija. Dakle, sljedeći put kada vidite preporuke poput „Ako vam se ovo svidjelo, moglo bi vam se svidjeti i ovo“, zapamtite da je ovo prijedlog zasnovan na sadržaju.
- Kolaborativno filtriranje: ova metoda uzima podatke od više kupaca i izvora i unakrsne reference na njihovu istoriju kupovine kako bi predvidio šta određeni kupac želi.
- Na primjer, ako korisnik traži cipele, sistem može preporučiti par čarapa koje su drugi korisnici kupili zajedno s tim parom.
- Osim toga, metoda kolaborativnog filtriranja analizira demografski sastav korisnika i utvrđuje da li su oni prvi ili postojeći kupci. Amazon koristi metodu kolaborativnog filtriranja stavku po stavku, što čini 35% prihoda kompanije.
- Hibridne preporuke. Kao što termin sugeriše, ova vrsta mehanizama za preporuke kombinuje metode zasnovane na sadržaju i saradnji, koristeći podatke sličnih korisnika, kao i prethodne preferencije određenog korisnika za kreiranje liste preporučenih proizvoda.
Kako funkcionira mehanizam preporuke proizvoda?
Tipičan mehanizam za preporuke proizvoda obrađuje podatke u četiri različite faze: prikupljanje, skladištenje, analiza i filtriranje.
Korak 1: Prikupljanje podataka. Preporuka proizvoda
Ovo uključuje i eksplicitne i implicitne podatke. Eksplicitni podaci se sastoje od informacija koje pružaju korisnici, kao što su ocjene i komentari na proizvode. S druge strane, implicitni podaci sadrže informacije kao što su historija narudžbi/istorija povrata, događaji u kolicima, pregledi stranica, klikovi i zapisnici pretraživanja.
Korak 2: Skladištenje podataka
Motor za preporuke proizvoda unosi podatke. Njegova efikasnost zavisi od količine podataka koje stavljate na raspolaganje algoritmima. Vrsta informacija koje koristite za postavljanje preporuka može vam pomoći da odaberete vrstu pohrane koju biste trebali koristiti. možeš koristiti baza podataka NoSQL, standardna SQL baza podataka, ili čak neka vrsta skladišta objekata.
Korak 3: Analiza podataka. Preporuka proizvoda
Filtriranje podataka korištenjem različitih procesa analize je sljedeći korak. Evo nekih od načina za analizu prikupljenih podataka:
- Sistemi u realnom vremenu
- Batch Analysis
- Analiza skoro u realnom vremenu
Korak 4: Filtriranje podataka
Posljednji korak je odabir metode filtriranja. Kao što smo rekli u prethodnom odjeljku, možete birati između tri različite metode filtriranja: preporuke zasnovane na sadržaju, kolaborativne ili hibridne preporuke.
Zašto je online prodavnici potreban sistem preporuka proizvoda? Preporuka proizvoda
Prije više od deset godina, Amazon je predstavio novu funkciju na svojoj web stranici. Izložili su izbor proizvoda na vrtuljku pod sloganom: “Kupci koji su pogledali ovaj artikal također su pogledali i druge artikle.”
Amazonova preporuka proizvoda nije bila samo karakteristika, već odlična demonstracija kako inteligentno koristiti podatke za poslovni uspjeh. Danas, nakon ogromnog uspjeha maloprodajnog giganta, većina trgovaca koristi personalizirane preporuke kao ciljani marketinški alat kako u oglašavanje email kampanje i na većini stranica vaše web stranice.
Ali ako vodiš radnju e-trgovina i još niste aktivirali preporuke, evo nekoliko važnih činjenica i brojki koje će vas vjerovatno potaknuti da preispitate svoju trenutnu strategiju.
Preporuka proizvoda za najbolje prakse
Mnogi vlasnici prodavnica e-trgovina, čini se da misle da su preporuke proizvoda jednostavno skup sličnih proizvoda. Međutim, često propuštaju jednu važnu stvar: optimiziranje svojih preporuka za konverzije.
Koristite Data Scie da biste razumjeli kupovno ponašanje kupaca
Da bi preporuke proizvoda radile u vašu korist, morate biti sigurni da su ponude koje nudite relevantne i zasnovane na podacima. Kako onda svojim klijentima pružiti najtačnije preporuke koje odgovaraju njihovim interesima i potrebama?
Nisu svi klijenti isti. Svaki kupac ima svoje jedinstvene preferencije i kriterije na kojima zasniva svoje odluke o kupovini.
Na primjer, ako posjedujete prodavnicu zdravstvenih dodataka, neki od vaših kupaca mogu preferirati određene okuse ili sastojke. S druge strane, neki kupci će uvijek biti lojalni svojim omiljenim brendovima. Efikasan mehanizam za preporuke proizvoda treba uvijek prepoznati ova jedinstvena ponašanja korisnika i razumjeti „zašto“ iza odluke kupca da kupi određeni proizvod.
Učenjem iz podataka koje ste prikupili, vaš motor će znati šta se vašim kupcima sviđa i šta ih tjera da kupuju. Zauzvrat, privlači posjetitelje prilagođenim ponudama proizvoda. Accenture istraživanja pokazuju da visoko personalizirane preporuke proizvoda povećavaju vjerovatnoću kupovine za 75 posto.
Dajte pravi broj preporuka. Preporuka proizvoda
Svrha uključivanja preporuka proizvoda na vašu web stranicu je pomoći posjetiteljima da pronađu nešto što bi im se moglo svidjeti, čime se povećava angažman kupaca. Kada postanete skloniji pristupiti preporukama samo kao prilici da poboljšate svoje konverzije, postoji velika šansa da ćete naštetiti cjelokupnom iskustvu.
Zapravo, previše preporuka može odvratiti posjetitelje od prave svrhe stranice. Baš kao i dosadni skočni prozor koji se pojavljuje prilikom pregledavanja web stranice, preporuke proizvoda također mogu biti neugodne.
Pogledajte kako je Walmart izvršio svoju strategiju preporuke proizvoda:
Za razliku od Amazona, Walmart nema sveobuhvatnu strategiju preporuke proizvoda. Održavajući ga minimalnim i centriranim, osiguravaju da njegova funkcija prijedloga proizvoda ne odstupa od stvarne svrhe trenutne stranice.
Odabir kvalitete u odnosu na količinu je naša stručna preporuka. Prikazujući samo nekoliko istaknutih preporuka na odabranim stranicama, možete održati ravnotežu između stope konverzije i iskustva kupovine.
Koristite visokokvalitetne slike proizvoda. Preporuka proizvoda
Slike su neophodne za uspeh. e-trgovina. Ali zašto?
Vizualni sadržaj gradi povjerenje pružajući kupcima iskustvo kupovine u trgovini.
Preporuke proizvoda nisu izuzetak u ovom slučaju. Uključivanje visokokvalitetnih slika je najbolji način da navedete ljude da pogledaju vaše istaknute artikle.
Nikeove preporuke proizvoda sadrže vrhunske slike koje korisnicima olakšavaju otkrivanje, procjenu i kupovinu ovih proizvoda.
Pametnije preporuke dovode do boljih konverzija
Prema Marketing Diveu, 48% kupaca napušta web stranicu brenda i kupuje kod konkurenta zbog loše personaliziranog iskustva. Da biste privukli pažnju posjetitelja, morate smisliti pametnije, personaliziranije preporuke proizvoda na osnovu individualnih preferencija ili društvenih podataka.
S preporukama proizvoda možete snimiti svačije obrasce kupovine, ponašanje, povijest kupovine ili liste želja i predstaviti ih s visoko specijaliziranim prijedlozima proizvoda.
Kreiranje različitih vrsta preporuka je još jedan efikasan metod za stvaranje privlačnog okruženja za kupovinu.
Neke od najboljih vrsta preporuka za konverziju uključuju:
Preporuka bestselera. U preporuci ova vrsta uključuje popularni proizvodi ili bestseleri online trgovine.
Ostali klijenti su također pregledani. Ova vrsta preporuke funkcionira prikupljanje podataka, interese ili sklonosti mnogih korisnika i njihovo usklađivanje sa ponašanjem određenog kupca na Internetu kako bi se pružile što preciznije ponude.
Možda ti se također sviđa: to je skup proizvoda koji su donekle slični onome što kupac traži. U tom smislu, mehanizam za preporuke prikuplja i upoređuje različita ponašanja i preferencije korisnika kao što su kategorija, boja, marka, cijena itd.
Preporuke po kategorijama. Neke prodavnice e-trgovina prikazati prijedloge proizvoda na temelju bestselera ili popularnih proizvoda po kategorijama. Preporuka proizvoda
Poboljšajte AOV koristeći preporuke Često kupuju zajedno
Jedan od najboljih načina za povećanje prihoda eCommerce trgovine je povećanje AOV-a ili prosječne vrijednosti narudžbe transakcija. Preporuke koje se često kupuju zajedno imaju za cilj stvaranje prilika za prodaju i unakrsnu prodaju. Preporuka proizvoda
U ovom slučaju, mehanizam za preporuke proizvoda analizira ogromne količine podataka, kao što su istorija kupovine i prethodno ponašanje sličnih korisnika, kako bi preporučio dodatne proizvode.
Amazon radi sve kako treba kada radi ovo:
Glavni cilj preporučivanja proizvoda koji se često kupuju zajedno je povećanje AOV-a za svaku transakciju.
Ubacite društveni dokaz ili značke da izgradite povjerenje. Preporuka proizvoda
Dodavanje elementa socijalne zaštite preporukama pomaže trgovcima da pokažu povjerenje u proizvode koje nude.
HubSpot istraživanje pokazuje da 57% potrošača preferira proizvod ili uslugu koja ima najmanje 4 zvjezdice. Štaviše, današnji kupci su spremni da troše 31% više na preduzeća sa boljim recenzijama.
Da biste povećali svoj koeficijent povjerenja, možete staviti male ikone pored svakog proizvoda koje pokazuju koliko ga je ljudi kupilo tog dana. Ako kupac shvati da su neki drugi već kupili određeni proizvod, to ga može gurnuti bliže odluci o kupovini.
Prodavci također mogu dodati zvjezdice svojim preporukama za najbolje prodavace kako bi povećali šanse za konverziju.
Uključivanje oznaka kao što su „bestseler“, „najbolji izbor“ ili „izbor urednika“ je takođe efektivno.
Stavite svoje preporuke iznad preloma
Budući da je kupovina vizualna igra, pozicioniranje vaše preporuke je jako bitno. Izraz "iznad preklopa" prvi put je upotrijebljen da se odnosi na gornju polovinu novina; u tu svrhu postojao je jedan dio vidljiv prolaznicima. Stoga su izdavači obično postavljali uvjerljive slike ili naslove iznad preloma kako bi privukli posjetitelje.
Web stranice se ne razlikuju. Preporuka proizvoda
Prema manifestu Nielsen Norman grupe, prosječna razlika između načina na koji korisnici obrađuju informacije iznad i ispod je 84%.
Stavljanje preporuke proizvoda iznad preloma pomaže kupcima da je lakše prepoznaju. Za kupce sa najvećim stepenom interesovanja za kupovinu, pogodno postavljanje iznad preklopa.
Dodajte preporuke proizvoda na 404 stranice. Preporuka proizvoda
404 greške mogu biti frustrirajuće za kupce.
Zapravo, jedna studija pokazuje da će 74% kupaca koji naiđu na grešku 404 napustiti stranicu i nikada se više neće vratiti.
Ali ne brini! Ovu neizbježnu situaciju možete iskoristiti da pokažete neke od svojih najtoplijih proizvoda. Osim što svojim korisnicima nudi izlaz sa stranice o grešci, ovo pruža nevjerovatnu priliku povećati broj konverzija.
Čak i popularni trgovci kao što su Nike, Steve Madden, itd. slijede ovu taktiku i pretvaraju neizbježne greške 404 u priliku.
Početna stranica Preporuke proizvoda Moćan
Početna stranica web stranice je idealno mjesto za objavljivanje preporuka proizvoda.
Baymardovo istraživanje navodi da je 25% kupaca koji prvi put kupuju više puta skrolovali na početnu stranicu, a zatim se ponovo vraćali kako bi istražili asortiman proizvoda stranice. Novi posjetitelji koji nemaju predznanja o ekskluzivnom asortimanu brenda i jako ovise o sadržaju početna stranicada povećate svoju svijest. Preporuka proizvoda
Na primjer, RayBan je svoje najpopularnije proizvode postavio na svoju početnu stranicu kako bi stvorio prilike za kupovinu.
Filozofija je jednostavna: obično je teško preporučiti nove ponude novim posjetiteljima zbog nedostatka podataka. U ovom scenariju, najbolja preporuka proizvoda je prikazati najpopularnije proizvode ili one s najvišim stopama konverzije na početnoj stranici.
Uključite preporuke u e-poruke za potvrdu i napuštene korpe
Za svaki potrošen dolar email marketing, možete očekivati u prosjeku $42. Uz to, 59% marketinških stručnjaka preporučuje e-poštu kao najefikasniji kanal gledišta primanje prihoda. Zahvaljujući visokoj konverziji e -pošte su jedan od najboljih načina da prezentujete preporuke svojim kolegama.
Kao primjer, možete koristiti email za napuštenu košaricu S za umjetničke predmete slične napuštenim predmetima.
S druge strane, možete uključiti preporuke „često kupuju zajedno“ u e-poruku za potvrdu narudžbe.
Završne misli
Infosysovo istraživanje o maloprodajnom iskustvu kupovine pokazuje da je 74% potrošača frustrirano kada dođu na web stranicu koja prikazuje sadržaj koji nema nikakve veze s njihovim interesima i preferencijama. Međutim, personalizacija usmjerena na kupca može povećati vaše konverzije za 5% i pružiti povrat od 5x do 8x vaše marketinške potrošnje.
Personalizirane preporuke proizvoda pokreću rast i profitabilnost, dok kupcima olakšavaju kupovinu razumijevanjem njihovih specifičnih preferencija. Kao jedan od najpopularnijih trendovi u e-trgovini, preporuke proizvoda daju trgovcima priliku da se takmiče i nadmaše najveća imena industrije, dok kupcima pružaju izuzetno iskustvo kupovine.
Оставить комментарий