A raccomandazione di u produttu hè essenzialmente un sistema di filtrazione chì predice è mostra i prudutti chì i vostri clienti vulianu cumprà. U mutore di ricunniscenza di u produttu hè un sistema cumplessu chì usa algoritmi è dati d'utilizatori cum'è valutazioni è cumenti di u produttu, storia / storia di ritornu, avvenimenti di carrettu, viste di pagina, clicche è storia di ricerca, etc.
Quandu sò fatti currettamente, i cunsiglii di i prudutti ponu aiutà i venditori à aumentà i so rivenuti è à migliurà a retenzioni di i clienti. HiVis Supply, un principale rivenditore di vestiti in linea è di alta visibilità, hà utilizatu cunsiglii persunalizati è hà aumentatu i so rivenuti da un enorme 68,3%.
Eccu un esempiu di cumu funziona u mutore di ricunniscenza di u produttu in situ:
Non solu i venditori utilizanu sti mutori di suggerimenti di produttu, ma i giganti di streaming cum'è Netflix è YouTube anu ancu mutori di ricunniscenza integrati per creà liste adattate di clips cunsigliatu per l'utilizatori à fighjà. In fattu, 80% di i spettaculi chì vedete nantu à Netflix sò scuperti attraversu u mutore di ricunniscenza.
Imballaggio individuale. Cumu spiccà?
Avà fighjemu i sfarenti tippi di mutori di raccomandazione utilizati da i venditori per creà acquisti più significativi.
Ci sò 3 tippi di mutori di ricunniscenza di prudutti:
- Filtru di cuntenutu. Stu tipu di filtru analizà e preferenze precedente di un cumpratore è e scelte passate per creà un prufilu di preferenza. Allora, a prossima volta chì vede cunsiglii cum'è "Se vi piace questu, pudete ancu piace questu", ricordate chì questu hè un suggerimentu basatu in cuntenutu.
- Filtrazione cullaburazione: stu metudu piglia dati da parechji clienti è fonti è riferenzi incruciate e so storie di compra per predichendu ciò chì un cliente particulari vole.
- Per esempiu, se un utilizatore cerca di scarpi, u sistema puderia ricumandà un paru di calzini chì l'altri utilizatori anu acquistatu cù quellu paru.
- Inoltre, u metudu di filtrazione di cullaburazione analizeghja a cumpusizioni demografica di l'utilizatori è determina s'ellu sò cumpratori per a prima volta o esistenti. Amazon usa un metudu di filtrazione di cullaburazione articulu per articulu, chì conta per u 35% di i rivenuti di a cumpagnia.
- Raccomandazioni ibride. Cum'è u terminu suggerisce, stu tipu di mutore di ricunniscenza combina metudi basati in cuntenutu è basati in cullaburazione, utilizendu dati da utilizatori simili è e preferenze passate di un utilizatore particulare per creà una lista di prudutti cunsigliati.
Cumu funziona u mecanismu di raccomandazione di u produttu?
Un mutore tipicu di ricunniscenza di u produttu processa e dati in quattru fasi diffirenti: cullizzioni, almacenamiento, analisi è filtrazione.
Passu 1: raccolta di dati. Raccomandazione di u produttu
Questu include dati espliciti è impliciti. I dati espliciti sò custituiti da informazioni furnite da l'utilizatori, cum'è valutazioni è cumenti nantu à i prudutti. Per d 'altra banda, i dati impliciti cuntenenu informazioni cum'è a storia di l'ordine / a storia di ritornu, l'avvenimenti di u carrettu, i visti di pagina, i clicchi è i logs di ricerca.
Passu 2: Data Storage
U mutore di ricunniscenza di u produttu alimenta dati. A so efficacità dipende da a quantità di dati chì rende dispunibuli per l'algoritmi. U tipu d'infurmazione chì utilizate per stabilisce e raccomandazioni pò aiutà à sceglie u tipu di almacenamiento chì duvete aduprà. pudete aduprà basa di dati NoSQL, una basa di dati SQL standard, o ancu qualchì tipu di almacenamiento d'ughjettu.
Step 3: Analysis di dati. Raccomandazione di u produttu
Filtrà i dati utilizendu diversi prucessi di analisi hè u prossimu passu. Eccu alcuni di i modi per analizà e dati raccolti:
- Sistemi in tempu reale
- Analisi di batch
- Analisi quasi in tempu reale
Passu 4: Dati Filtering
L'ultimu passu hè di sceglie un metudu di filtrazione. Comu avemu dettu in a sezione precedente, pudete sceglie trà trè metudi di filtrazione diffirenti: cunsiglii basati in cuntenutu, cullaburatori o hibridi.
Perchè una tenda in linea hà bisognu di un sistema di ricunniscenza di i prudutti? Raccomandazione di u produttu
Più di un decenniu fà, Amazon hà introduttu una nova funzione à u so situ web. Anu mostratu una selezzione di prudutti in un carrusel sottu u slogan: "I clienti chì anu vistu questu articulu anu vistu ancu altri articuli".
A raccomandazione di u produttu di Amazon ùn era micca solu una funzione, ma una grande dimostrazione di cumu utilizà e dati in modu intelligente per u successu cummerciale. Oghje, dopu à l'enorme successu di u giant di vendita, a maiò parte di i venditori utilizanu cunsiglii persunalizati cum'è strumentu di marketing miratu publicità campagne di email è in a maiò parte di e pagine di u vostru situ web.
Ma s'è vo gestisce una tenda ecommerce è ùn anu micca ancu attivatu cunsiglii, eccu alcuni fatti è cifre impurtanti chì prubabilmente vi induceranu à riconsiderà a vostra strategia attuale.
Best Practices Raccomandazione di u produttu
Parechji prupietari di buttreghi ecommerce, parenu pensà chì i cunsiglii di i prudutti sò solu una cullizzioni di prudutti simili. Tuttavia, spessu mancanu una cosa impurtante: ottimisà e so cunsiglii per e cunversione.
Aduprà Data Scie per Capisce u Cumportamentu di Compra di i Clienti
Per fà chì i cunsiglii di u produttu travaglianu in u vostru favore, avete bisognu di assicurà chì l'affare chì offre sò pertinenti è guidati da dati. Allora cumu furnisce i vostri clienti i cunsiglii più precisi chì currispondenu à i so interessi è bisogni?
Micca tutti i clienti sò listessi. Ogni cumpratore hà e so preferenze uniche è criterii nantu à quale basanu e so decisioni di compra.
Per esempiu, sè vo pussede una tenda di supplementu per a salute, alcuni di i vostri clienti puderanu preferisce sapori o ingredienti specifichi. Per d 'altra banda, certi clienti seranu sempre fideli à e so marche preferite. Un mutore efficace di ricunniscenza di u produttu deve sempre ricunnosce questi cumpurtamenti unichi di l'utilizatori è capisce u "perchè" daretu à a decisione di u cliente di cumprà un pruduttu particulari.
Amparate da e dati chì avete cullucatu, u vostru mutore saperà ciò chì piace à i vostri clienti è ciò chì li face cumprà. À u turnu, incita i visitori cù offerte di prudutti persunalizati. A ricerca di Accenture mostra chì i cunsiglii di prudutti altamente persunalizati aumentanu a probabilità di una compra di 75 per centu.
Fornite u numeru ghjustu di cunsiglii. Raccomandazione di u produttu
U scopu di includere raccomandazioni di prudutti in u vostru situ web hè di aiutà i visitatori à truvà qualcosa chì li piacerebbe, aumentendu cusì l'ingaghjamentu di i clienti. Quandu diventate più inclinu à avvicinà i cunsiglii solu cum'è una opportunità per migliurà e vostre cunversione, ci hè una bona probabilità di dannà l'esperienza generale.
In fatti, troppu cunsiglii ponu distractà i visitori da u veru scopu di a pagina. Cum'è u fastidiosu pop-up chì appare quandu si naviga in un situ web, i cunsiglii di i prudutti ponu ancu esse fastidiosi.
Vede cumu Walmart hà eseguitu a so strategia di raccomandazione di prudutti:
A cuntrariu di Amazon, Walmart ùn hà micca una strategia cumpleta di raccomandazione di prudutti. Mantenendula minima è centrata, assicuranu chì a so funzione di suggerimentu di produttu ùn devia micca da u propiu propiu di a pagina attuale.
Sceglie a qualità sopra a quantità hè a nostra raccomandazione esperta. Mostrendu solu uni pochi di cunsiglii presentati in pagine selezziunate, pudete mantene un equilibriu trà u tassu di cunversione è l'esperienza di shopping.
Aduprate imagine di produttu d'alta qualità. Raccomandazione di u produttu
L'imaghjini sò essenziali per u successu. ecommerce. Ma perchè ?
U cuntenutu visuale crea a fiducia fornendu à i cumpratori una sperienza di shopping in a tenda.
I cunsiglii di i prudutti ùn sò micca eccezzioni in questu casu. Includendu l'imaghjini d'alta qualità hè u megliu modu per fà a ghjente à verificà i vostri articuli presentati.
I cunsiglii di i prudutti di Nike presentanu imaghjini premium chì facenu fàciule per i clienti per scopre, valutà è cumprà sti prudutti.
I cunsiglii più intelligenti portanu à megliu cunversione
Sicondu Marketing Dive, u 48% di i cumpratori lascianu u situ web di una marca è cumprà in un competitore per via di una sperienza pocu persunalizata. Per catturà l'attenzione di i vostri visitatori, duvete vene cun cunsiglii di prudutti più intelligenti è persunalizati basati nantu à preferenze individuali o dati suciali.
Cù i cunsiglii di prudutti, pudete catturà i mudelli di shopping di tutti, u cumpurtamentu, a storia di compra o listi di desideri è presentali cun suggerimenti di prudutti altamente specializati.
A creazione di diversi tipi di ricunniscenza hè un altru mètudu efficace per creà un ambiente di shopping interessante.
Alcune di i migliori tipi di cunsiglii di cunversione includenu:
Raccomandazione di i bestsellers. In raccomandazione stu tipu include prudutti populari o bestsellers di una tenda in linea.
Altri clienti sò ancu visti. Stu tipu di ricunniscenza travaglia da raccolta di dati, interessi o preferenze di parechji utilizatori è currispondenu cù u cumpurtamentu di un particulare cumpratore in Internet per furnisce l'offerte più precise.
Pudete ancu piace: hè un inseme di prudutti chì sò un pocu simili à ciò chì u cumpratore cerca. In questu sensu, u mutore di ricunniscenza raccoglie è paraguna diversi cumpurtamenti di l'utilizatori è preferenze cum'è categuria, culore, marca, prezzu, etc.
Raccomandazioni per categuria. Certi magazzini ecommerce mostra suggerimenti di prudutti basati nantu à i più venduti o prudutti populari per categuria. Raccomandazione di u produttu
Migliurà l'AOV usendu i cunsiglii Frequent Buyed Together
Unu di i migliori modi per aumentà i rivenuti di a tenda di eCommerce hè di aumentà l'AOV, o u valore mediu di l'ordine, di e transazzione. E raccomandazioni Frequently Bought Together sò destinate à creà opportunità di upselling è cross-selling. Raccomandazione di u produttu
In questu casu, un mutore di ricunniscenza di u produttu analizeghja quantità enormi di dati, cum'è a storia di compra è u cumpurtamentu previ di utilizatori simili, per ricumandà prudutti supplementari.
Amazon face tuttu bè quandu face questu:
L'obiettivu principale di ricumandemu i prudutti "cumperati spessu inseme" hè di aumentà l'AOV per ogni transazzione.
Inserite una prova suciale o badge per custruisce a fiducia. Raccomandazione di u produttu
Aghjunghjendu un elementu di prutezzione suciale à e raccomandazioni aiuta à i venditori dimustrà a fiducia in i prudutti chì offrenu.
A ricerca di HubSpot mostra chì u 57% di i cunsumatori preferanu un pruduttu o serviziu chì hà almenu una valutazione di 4 stelle. In più, i cumpratori d'oghje sò disposti à spende 31% di più in imprese cù recensioni migliori.
Per aumentà u vostru quotient di fiducia, pudete mette picculi icone accantu à ogni pruduttu per vede quante persone l'anu compru quellu ghjornu. Se un cumpratore capisce chì alcune altre persone anu digià compru un pruduttu particulari, questu puderà spinghjalu più vicinu à una decisione di compra.
I rivenditori ponu ancu aghjunghje valutazioni di stelle à i so cunsiglii di i migliori venditori per aumentà e probabilità di cunversione.
Includendu etichette cum'è "bestseller", "scelte più belle" o "scelta di l'editore" sò ancu efficaci.
Pone i vostri cunsiglii sopra à a piega
Siccomu a compra hè un ghjocu visuale, u posizionamentu di a vostra ricunniscenza importa assai. U terminu "sopra a piega" hè stata prima utilizata per riferite à a mità superiore di i ghjurnali; per questu scopu ci era una sola parte visibile à i passanti. Per quessa, l'editori di solitu pusonu imàgini o tituli cunvincenti sopra a piega per attruverà i visitatori.
I siti web ùn sò micca diffirenti. Raccomandazione di u produttu
Sicondu u manifestu di u Nielsen Norman Group, a diffarenza media trà cumu l'utilizatori processanu l'infurmazioni sopra è sottu hè 84%.
Pone a vostra raccomandazione di produttu sopra à a piega aiuta i cumpratori à identificà facilmente. Per i cumpratori cù u più altu gradu d'interessu in l'acquistu, piazzamentu còmuda sopra u plegamentu.
Aghjunghjite cunsiglii di prudutti nantu à 404 pagine. Raccomandazione di u produttu
L'errore 404 pò esse frustrante per i clienti.
In fatti, un studiu mostra chì u 74% di i cumpratori chì scontranu un errore 404 abbandunarà u situ è ùn tornanu mai.
Ma ùn vi preoccupate ! Pudete aduprà sta situazione inevitabbile per vede alcuni di i vostri prudutti più caldi. In più di offre à i vostri utilizatori una manera di esce da a pagina di errore, questu furnisce una opportunità maravigghiusa cresce u numeru di cunversione.
Ancu i venditori populari cum'è Nike, Steve Madden, etc. seguitanu sta tattica è trasformanu l'inevitabbili errori 404 in una opportunità.
Cunsiglii di i prudutti di casa Putenti
A pagina iniziale di un situ web hè u locu ideale per publicà cunsiglii di prudutti.
A ricerca di Baymard dichjara chì u 25% di i compratori per a prima volta anu scrollatu ripetutamente à a pagina di casa è poi tornanu torna per scopre a gamma di prudutti di u situ. I visitori novi chì ùn anu micca cunniscenza previa di a gamma esclusiva di a marca è sò assai dipindenti di u cuntenutu home pageper aumentà a vostra cuscenza. Raccomandazione di u produttu
Per esempiu, RayBan hà postu i so prudutti più populari in a so pagina di casa per creà opportunità di compra.
A filusufia hè simplice: hè di solitu difficiuli di ricumandà novi offerte à novi visitatori per mancanza di dati. In questu scenariu, a megliu raccomandazione di u produttu hè di mustrà i prudutti più populari o quelli chì anu i più alti tassi di cunversione in a pagina di casa.
Includite raccomandazioni in e-mail di cunferma è di carri abbandunati
Per ogni dollaru spesu email marketing, pudete aspittà una media di $ 42. Inoltre, u 59% di i cummercializatori recomandanu l'email cum'è u canale più efficace punti di vista riceve ingressu. Grazie à alta cunversione emails sò unu di i migliori modi per presentà cunsiglii à i vostri culleghi.
Per esempiu, pudete aduprà l'email S di carrettu abbandunatu per l'articuli d'arti simili à l'articuli abbandunati.
Per d 'altra banda, pudete include cunsiglii "cumperati spessu inseme" in u vostru email di cunferma di l'ordine.
Pensieri finali
Un sondaghju di l'esperienza di shopping di Infosys mostra chì u 74% di i cunsumatori sò frustrati quandu sbarcanu in un situ web chì mostra cuntenutu chì ùn hà nunda di fà cù i so interessi è preferenze. Tuttavia, a persunalizazione centrata in u cliente pò aumentà e vostre cunversione da 5% è furnisce un ritornu di 5x à 8x nantu à a vostra spesa di marketing.
I cunsiglii persunalizati di u produttu guidanu a crescita è a prufittuità mentre facenu più faciule per i clienti per cumprà cumprendendu e so preferenze specifiche. Cum'è unu di i più populari tendenze in u cummerciu elettronicu, i cunsiglii di i prudutti dannu à i rivenditori l'uppurtunità di cumpete è superà i più grandi nomi di l'industria mentre furnisce i clienti una sperienza di shopping eccezziunale.
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