Doporučení produktů je v podstatě systém filtrování, který předpovídá a zobrazuje produkty, které by vaši zákazníci chtěli koupit. Nástroj pro doporučení produktů je komplexní systém, který využívá algoritmy a uživatelská data, jako jsou hodnocení a komentáře produktů, historie/historie vracení zboží, události košíku, zobrazení stránek, historie kliknutí a vyhledávání atd.
Pokud jsou doporučení produktů provedena správně, mohou maloobchodníkům pomoci zvýšit jejich příjmy a zlepšit udržení zákazníků. HiVis Supply, přední online prodejce oblečení a vysoce viditelný prodejce, použil personalizovaná doporučení a zvýšil své tržby o neuvěřitelných 68,3 % .
Zde je příklad toho, jak funguje systém doporučení produktů na místě:
Nejen maloobchodníci používají tyto nástroje pro návrhy produktů, ale streamovací giganti jako Netflix a YouTube mají také vestavěné nástroje pro doporučení, aby vytvořili přizpůsobené seznamy doporučených klipů, které mohou uživatelé sledovat. Ve skutečnosti je 80 % pořadů, které sledujete na Netflixu, objeveno prostřednictvím nástroje doporučení.
Individuální balení. Jak vyniknout?
Nyní se podívejme na různé typy motorů doporučení, které maloobchodníci používají k vytvoření smysluplnějších zážitků z nakupování.
Existují 3 typy motorů pro doporučení produktů:
- Filtrování obsahu. Tento typ filtrování analyzuje předchozí preference nakupujícího a minulé volby za účelem vytvoření profilu preferencí. Takže až příště uvidíte doporučení jako „Pokud se vám líbilo toto, mohlo by se vám líbit i toto“, pamatujte, že se jedná o návrh založený na obsahu.
- Společné filtrování: tato metoda bere data od více zákazníků a zdrojů a křížově odkazuje na jejich nákupní historii, aby bylo možné předpovědět, co konkrétní zákazník chce.
- Pokud například uživatel hledá boty, systém mu může doporučit pár ponožek, které si ostatní uživatelé zakoupili spolu s tímto párem.
- Kromě toho metoda kolaborativního filtrování analyzuje demografické složení uživatelů a zjišťuje, zda se jedná o první nebo stávající kupující. Amazon používá metodu kolaborativního filtrování položky po položce, která představuje 35 % příjmů společnosti.
- Hybridní doporučení. Jak termín napovídá, tento typ doporučovacího stroje kombinuje metody založené na obsahu a spolupráci, přičemž k vytvoření seznamu doporučených produktů využívá data od podobných uživatelů a také dřívější preference konkrétního uživatele.
Jak funguje mechanismus doporučení produktů?
Typický modul doporučení produktů zpracovává data ve čtyřech různých fázích: sběr, ukládání, analýza a filtrování.
Krok 1: Sběr dat. Doporučení produktu
To zahrnuje jak explicitní, tak implicitní data. Explicitní data se skládají z informací poskytnutých uživateli, jako jsou hodnocení a komentáře k produktům. Na druhou stranu implicitní data obsahují informace, jako je historie objednávek/historie vracení, události košíku, zobrazení stránek, kliknutí a protokoly vyhledávání.
Krok 2: Ukládání dat
Zdroj doporučení produktu poskytuje data. Jeho účinnost závisí na množství dat, která algoritmům zpřístupníte. Typ informací, které používáte k nastavení doporučení, vám může pomoci vybrat typ úložiště, který byste měli používat. Můžeš použít databáze NoSQL, standardní SQL databáze nebo dokonce nějaké úložiště objektů.
Krok 3: Analýza dat. Doporučení produktu
Dalším krokem je filtrování dat pomocí různých analytických procesů. Zde je několik způsobů, jak analyzovat shromážděná data:
- Systémy v reálném čase
- Dávková analýza
- Analýza téměř v reálném čase
Krok 4: Filtrování dat
Posledním krokem je výběr metody filtrování. Jak jsme řekli v předchozí části, můžete si vybrat ze tří různých metod filtrování: doporučení založená na obsahu, kolaborativní nebo hybridní.
Proč internetový obchod potřebuje systém doporučení produktů? Doporučení produktu
Před více než deseti lety představil Amazon na svém webu novou funkci. Vystavili výběr produktů v karuselu pod heslem: „Zákazníci, kteří si prohlíželi tuto položku, si prohlíželi i další položky.“
Doporučení produktu Amazonu nebylo jen funkcí, ale skvělou ukázkou toho, jak inteligentně využívat data pro obchodní úspěch. Dnes, po obrovském úspěchu maloobchodního gigantu, většina maloobchodníků používá personalizovaná doporučení jako cílený marketingový nástroj reklamní e-mailové kampaně a na většině stránek vašeho webu.
Ale pokud provozujete obchod elektronický obchod a ještě jste neaktivovali doporučení, zde jsou některá důležitá fakta a čísla, která vás pravděpodobně vyzve k přehodnocení vaší stávající strategie.
Doporučení produktu osvědčených postupů
Mnoho majitelů obchodů elektronický obchod, zdá se, že si myslí, že doporučení produktů jsou jednoduše sbírkou podobných produktů. Často jim však uniká jedna důležitá věc: optimalizace doporučení pro konverze.
Použijte Data Scie k pochopení nákupního chování zákazníků
Aby doporučení produktů fungovala ve váš prospěch, musíte se ujistit, že nabídky, které nabízíte, jsou relevantní a založené na datech. Jak tedy poskytujete svým klientům co nejpřesnější doporučení, která odpovídají jejich zájmům a potřebám?
Ne všichni klienti jsou stejní. Každý kupující má své vlastní jedinečné preference a kritéria, na kterých zakládá své nákupní rozhodnutí.
Pokud například vlastníte obchod se zdravotními doplňky, někteří vaši zákazníci mohou preferovat konkrétní příchutě nebo přísady. Na druhou stranu někteří zákazníci budou vždy věrní svým oblíbeným značkám. Efektivní nástroj pro doporučení produktů by měl vždy rozpoznat toto jedinečné chování uživatelů a pochopit „proč“ stojící za rozhodnutím zákazníka koupit konkrétní produkt.
Tím, že se budete učit z dat, která jste shromáždili, bude váš motor vědět, co se vašim zákazníkům líbí a co je nutí nakupovat. Návštěvníky zase láká na přizpůsobené nabídky produktů. Výzkum společnosti Accenture ukazuje, že vysoce personalizovaná doporučení produktů zvyšují pravděpodobnost nákupu o 75 procent.
Poskytněte správný počet doporučení. Doporučení produktu
Účelem zahrnutí doporučení produktů na váš web je pomoci návštěvníkům najít něco, co by se jim mohlo líbit, a zvýšit tak zapojení zákazníků. Když budete více inklinovat k doporučením pouze jako k příležitosti ke zlepšení konverzí, je velká šance, že uškodíte celkovému dojmu.
Příliš mnoho doporučení může ve skutečnosti odvádět pozornost návštěvníků od skutečného účelu stránky. Stejně jako otravné vyskakovací okno, které se objevuje při procházení webu, může být otravné i doporučení produktů.
Podívejte se, jak Walmart provedl svou strategii doporučení produktů:
Na rozdíl od Amazonu nemá Walmart komplexní strategii doporučení produktů. Tím, že jsou minimální a vycentrované, zajišťují, že se funkce návrhu produktu neodchyluje od skutečného účelu aktuální stránky.
Naším odborným doporučením je upřednostňovat kvalitu před kvantitou. Zobrazením pouze několika doporučených doporučení na vybraných stránkách můžete udržet rovnováhu mezi mírou konverze a zážitkem z nakupování.
Používejte vysoce kvalitní obrázky produktů. Doporučení produktu
Obrázky jsou pro úspěch nezbytné. elektronický obchod. Ale proč?
Vizuální obsah buduje důvěru tím, že poskytuje nakupujícím zážitek z nakupování v obchodě.
Doporučení produktů nejsou v tomto případě výjimkou. Zahrnutí vysoce kvalitních obrázků je nejlepší způsob, jak přimět lidi, aby si prohlédli vaše doporučené položky.
Doporučení produktů Nike obsahují prémiové obrázky, které zákazníkům usnadňují objevování, hodnocení a nákup těchto produktů.
Chytřejší doporučení vedou k lepším konverzím
Podle Marketing Dive opouští 48 % nakupujících web značky a nakupuje u konkurence kvůli špatně personalizovanému zážitku. Chcete-li upoutat pozornost návštěvníků, musíte přijít s chytřejšími a personalizovanějšími doporučeními produktů na základě individuálních preferencí nebo sociálních dat.
Pomocí doporučení produktu s můžete zachytit nákupní vzorce, chování, historii nákupů nebo seznamy přání každého a předložit jim vysoce specializované návrhy produktů.
Vytváření různých typů doporučení je další efektivní metodou, jak vytvořit poutavé nákupní prostředí.
Mezi nejlepší typy doporučení pro konverzi patří:
Doporučení bestsellerů. V doporučení tento typ zahrnuje oblíbené produkty nebo bestsellery internetového obchodu.
Sledují se i další klienti. Tento typ doporučení funguje sběr dat, zájmy nebo preference mnoha uživatelů a jejich porovnávání s chováním konkrétního kupujícího na internetu, aby byly poskytovány co nejpřesnější nabídky.
Mohlo by se vám také líbit: je to soubor produktů, které jsou do jisté míry podobné tomu, co kupující hledá. V tomto ohledu nástroj doporučení shromažďuje a porovnává různé uživatelské chování a preference, jako je kategorie, barva, značka, cena atd.
Doporučení podle kategorií. Některé obchody elektronický obchod zobrazovat návrhy produktů na základě bestsellerů nebo oblíbených produktů podle kategorií. Doporučení produktu
Zlepšete AOV pomocí doporučení Frequently Bought Together
Jedním z nejlepších způsobů, jak zvýšit příjmy z elektronického obchodu, je zvýšit AOV, neboli průměrnou hodnotu objednávky, transakcí. Doporučení Frequently Bough Together jsou zaměřena na vytváření příležitostí pro upselling a cross-selling. Doporučení produktu
V tomto případě nástroj pro doporučení produktů analyzuje obrovské množství dat, jako je historie nákupů a předchozí chování podobných uživatelů, aby mohl doporučit další produkty.
Amazon dělá vše správně, když dělá toto:
Hlavním cílem doporučování produktů „často nakupovaných společně“ je zvýšit AOV pro každou transakci.
Vložte sociální důkaz nebo odznaky, abyste si vybudovali důvěru. Doporučení produktu
Přidání prvku sociální ochrany do doporučení pomáhá maloobchodníkům prokázat důvěru v produkty, které nabízejí.
Výzkum HubSpot ukazuje, že 57 % spotřebitelů preferuje produkt nebo službu, která má alespoň 4hvězdičkové hodnocení. A co víc, dnešní zákazníci jsou ochotni utratit o 31 % více za podniky s lepšími recenzemi.
Chcete-li zvýšit svůj podíl důvěry, můžete vedle každého produktu umístit malé ikony, které ukazují, kolik lidí si jej ten den zakoupilo. Pokud si kupující uvědomí, že někteří další lidé již koupili konkrétní produkt, může ho to přiblížit k rozhodnutí o koupi.
Prodejci mohou ke svým doporučením nejlepšího prodejce přidat také hodnocení hvězdičkami, aby zvýšili šance na konverzi.
Efektivní je také zahrnutí štítků jako „nejlepší prodejce“, „nejlepší výběr“ nebo „výběr redaktora“.
Umístěte svá doporučení nad okraj
Vzhledem k tomu, že nakupování je vizuální hra, na umístění vašeho doporučení hodně záleží. Termín „nad záhybem“ byl poprvé použit k označení horní poloviny novin; pro tento účel byla jedna část viditelná pro kolemjdoucí. Majitelé stránek proto obvykle umísťovali působivé obrázky nebo nadpisy nad okraj, aby přilákali návštěvníky.
Webové stránky nejsou jiné. Doporučení produktu
Podle manifestu Nielsen Norman Group je průměrný rozdíl mezi tím, jak uživatelé zpracovávají informace výše a níže, 84 %.
Umístění doporučení produktu nad okraj pomůže kupujícím jej snadno identifikovat. Pro kupující s nejvyšším stupněm zájmu o nákup, pohodlné umístění nad skládací.
Přidejte doporučení produktů na 404 stránkách. Doporučení produktu
Chyby 404 mohou být pro zákazníky frustrující.
Jedna studie ve skutečnosti ukazuje, že 74 % nakupujících, kteří narazí na chybu 404, web opustí a už se nevrátí.
Ale nebojte se! Tuto nevyhnutelnou situaci můžete využít k předvedení některých svých nejžhavějších produktů. Kromě toho, že uživatelům nabízíte cestu ven z chybové stránky, nabízí to úžasnou příležitost zvýšit počet konverzí.
Dokonce i populární prodejci jako Nike, Steve Madden atd. se řídí touto taktikou a proměňují nevyhnutelné chyby 404 v příležitost.
Domů Produkt Doporučení Výkonný
Domovská stránka webu je ideálním místem pro zveřejňování doporučení produktů.
Výzkum společnosti Baymard uvádí, že 25 % poprvé nakupujících opakovaně rolovalo na domovskou stránku a poté se znovu vracelo, aby prozkoumalo sortiment webu. Noví návštěvníci, kteří nemají žádné předchozí znalosti o exkluzivním sortimentu značky a jsou vysoce závislí na obsahu domovská stránkazvýšit své povědomí. Doporučení produktu
Například RayBan umístil své nejoblíbenější produkty na svou domovskou stránku, aby vytvořil nákupní příležitosti.
Filozofie je jednoduchá: doporučovat nové nabídky novým návštěvníkům je obvykle obtížné kvůli nedostatku dat. V tomto scénáři je nejlepším doporučením produktu zobrazit na domovské stránce nejoblíbenější produkty nebo produkty s nejvyšší mírou konverze.
Zahrnout doporučení do e-mailů s potvrzením a opuštěným košíkem
Za každý utracený dolar emailový marketing, můžete očekávat v průměru 42 $. Navíc 59 % marketérů doporučuje e-mail jako nejefektivnější kanál úhly pohledu pobírající příjem. Díky vysoké konverzi e -maily jsou jedním z nejlepších způsobů, jak prezentovat doporučení svým kolegům.
Jako příklad můžete použít e-mail S opuštěného košíku pro umělecké předměty podobné opuštěným předmětům.
Na druhou stranu můžete do e-mailu s potvrzením objednávky zahrnout doporučení „často nakupované společně“.
Závěrečné myšlenky
Průzkum maloobchodních nákupních zkušeností společnosti Infosys ukazuje, že 74 % spotřebitelů je frustrovaných, když se dostanou na webovou stránku, která zobrazuje obsah, který nemá nic společného s jejich zájmy a preferencemi. Personalizace zaměřená na zákazníka však může zvýšit vaše konverze o 5 % a zajistit pětinásobnou až osminásobnou návratnost vašich marketingových výdajů.
Personalizovaná doporučení produktů podporují růst a ziskovost a zároveň zákazníkům usnadňují nákup tím, že porozumí jejich specifickým preferencím. Jako jeden z nejoblíbenějších trendy v e-commerce, doporučení produktů dávají maloobchodníkům příležitost konkurovat a překonávat největší jména v oboru a zároveň poskytovat zákazníkům výjimečný zážitek z nakupování.
Zanechat komentář