Preporuka proizvoda u biti je sustav filtriranja koji predviđa i prikazuje proizvode koje bi vaši kupci željeli kupiti. Mehanizam za preporuku proizvoda složen je sustav koji koristi algoritme i korisničke podatke kao što su ocjene i komentari proizvoda, povijest/povijest povrata, događaji u košarici, prikazi stranica, povijest klikova i pretraživanja itd.
Kada se pravilno izvrše, preporuke proizvoda mogu pomoći trgovcima da povećaju svoje prihode i poboljšaju zadržavanje kupaca. HiVis Supply, vodeći internetski trgovac odjećom i vrlo vidljiv, koristio se personaliziranim preporukama i povećao svoj prihod za nevjerojatnih 68,3%.
Evo primjera kako funkcionira mehanizam za preporuku proizvoda na licu mjesta:
Ne samo da trgovci koriste ove mehanizme za predlaganje proizvoda, već divovi za strujanje poput Netflixa i YouTubea također imaju ugrađene mehanizme za preporuke za izradu prilagođenih popisa preporučenih isječaka koje korisnici mogu gledati. Zapravo, 80% emisija koje gledate na Netflixu otkrije se putem mehanizma za preporuke.
Individualno pakiranje. Kako se istaknuti?
Pogledajmo sada različite vrste mehanizama za preporuku koje trgovci koriste za kreiranje smislenijih kupnji.
Postoje 3 vrste motora za preporuku proizvoda:
- Filtriranje sadržaja. Ova vrsta filtriranja analizira prethodne preferencije kupca i prošle izbore kako bi se stvorio profil preferencija. Dakle, sljedeći put kad vidite preporuke poput "Ako vam se ovo svidjelo, moglo bi vam se svidjeti i ovo", sjetite se da je ovo prijedlog temeljen na sadržaju.
- Zajedničko filtriranje: ova metoda uzima podatke od više kupaca i izvora i uspoređuje njihovu povijest kupnje kako bi predvidjela što određeni kupac želi.
- Na primjer, ako korisnik traži cipele, sustav može preporučiti par čarapa koje su drugi korisnici kupili zajedno s tim parom.
- Osim toga, metoda kolaborativnog filtriranja analizira demografski sastav korisnika i utvrđuje jesu li prvi kupci ili postojeći kupci. Amazon koristi metodu kolaborativnog filtriranja stavku po stavku, koja čini 35% prihoda tvrtke.
- Hibridne preporuke. Kao što izraz sugerira, ova vrsta mehanizma za preporuke kombinira metode temeljene na sadržaju i metode utemeljene na suradnji, koristeći podatke sličnih korisnika kao i prethodne postavke određenog korisnika za izradu popisa preporučenih proizvoda.
Kako funkcionira mehanizam preporuke proizvoda?
Tipični mehanizam za preporuku proizvoda obrađuje podatke u četiri različite faze: prikupljanje, pohrana, analiza i filtriranje.
Korak 1: Prikupljanje podataka. Preporuka proizvoda
Ovo uključuje eksplicitne i implicitne podatke. Eksplicitni podaci sastoje se od informacija koje daju korisnici, kao što su ocjene i komentari proizvoda. S druge strane, implicitni podaci sadrže informacije kao što su povijest narudžbi/povijest povrata, događaji u košarici, prikazi stranica, klikovi i zapisnici pretraživanja.
Korak 2: Pohrana podataka
Mehanizam za preporuke proizvoda prenosi podatke. Njegova učinkovitost ovisi o količini 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 pohrane objekata.
Korak 3: Analiza podataka. Preporuka proizvoda
Sljedeći korak je filtriranje podataka pomoću različitih procesa analize. Evo nekoliko načina za analizu prikupljenih podataka:
- Sustavi u stvarnom vremenu
- Analiza serije
- Analiza gotovo u stvarnom vremenu
Korak 4: Filtriranje podataka
Zadnji korak je odabir metode filtriranja. Kao što smo rekli u prethodnom odjeljku, možete birati između tri različite metode filtriranja: preporuke temeljene na sadržaju, suradničke ili hibridne preporuke.
Zašto internet trgovina treba sustav preporuke proizvoda? Preporuka proizvoda
Prije više od deset godina Amazon je uveo novu značajku na svoju web stranicu. Izbor proizvoda izložili su na vrtuljku pod sloganom: "Kupci koji su pogledali ovu stavku vidjeli su i druge stavke."
Amazonova preporuka proizvoda nije bila samo značajka, već sjajna demonstracija kako inteligentno koristiti podatke za poslovni uspjeh. Danas, nakon golemog uspjeha maloprodajnog diva, većina trgovaca koristi personalizirane preporuke kao ciljani marketinški alat kako u oglašavanje e-mail kampanje i na većini stranica vaše web stranice.
Ali ako vodite trgovinu e-trgovina i još niste aktivirali preporuke, evo nekoliko važnih činjenica i brojki koje će vas vjerojatno potaknuti da preispitate svoju trenutnu strategiju.
Preporuka proizvoda iz najbolje prakse
Mnogi vlasnici trgovina e-trgovina, čini se da misle da su preporuke proizvoda jednostavno skup sličnih proizvoda. Međutim, često propuštaju jednu važnu stvar: optimizaciju svojih preporuka za konverzije.
Koristite Data Scie da biste razumjeli kupovno ponašanje kupaca
Kako bi vam preporuke proizvoda išle u prilog, morate osigurati da su ponude koje nudite relevantne i temeljene na podacima. Dakle, kako svojim klijentima pružiti najtočnije preporuke koje odgovaraju njihovim interesima i potrebama?
Nisu svi klijenti isti. Svaki kupac ima svoje jedinstvene preferencije i kriterije na kojima temelji svoje odluke o kupnji.
Na primjer, ako posjedujete prodavaonicu zdravstvenih dodataka, neki od vaših kupaca možda više vole određene okuse ili sastojke. S druge strane, neki će kupci uvijek biti lojalni svojim omiljenim markama. Učinkovit mehanizam za preporuku proizvoda trebao bi uvijek prepoznati ova jedinstvena ponašanja korisnika i razumjeti "zašto" iza kupčeve odluke da kupi određeni proizvod.
Učeći iz podataka koje ste prikupili, vaš motor će znati što se vašim kupcima sviđa i što ih tjera da kupuju. Zauzvrat mami posjetitelje prilagođenom ponudom proizvoda. Istraživanje tvrtke Accenture pokazuje da visoko personalizirane preporuke proizvoda povećavaju vjerojatnost kupnje za 75 posto.
Pružite 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 jednostavno kao prilici za poboljšanje konverzija, postoji velika vjerojatnost da ćete naštetiti cjelokupnom iskustvu.
Zapravo, previše preporuka može odvratiti posjetitelje od stvarne 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 proveo svoju strategiju preporuke proizvoda:
Za razliku od Amazona, Walmart nema sveobuhvatnu strategiju preporuke proizvoda. Držeći ga minimalnim i centriranim, osiguravaju da njegova funkcija prijedloga proizvoda ne odstupa od stvarne svrhe trenutne stranice.
Odabir kvalitete umjesto kvantitete naša je stručna preporuka. Prikazivanjem samo nekoliko preporučenih preporuka na odabranim stranicama možete održati ravnotežu između stope konverzije i iskustva kupnje.
Koristite slike proizvoda visoke kvalitete. Preporuka proizvoda
Slike su ključne za uspjeh. e-trgovina. Ali zašto?
Vizualni sadržaj gradi povjerenje pružajući kupcima iskustvo kupnje u trgovini.
Preporuke proizvoda u ovom slučaju nisu iznimka. Uključivanje visokokvalitetnih slika najbolji je način da potaknete ljude da pogledaju vaše istaknute artikle.
Preporuke Nike proizvoda sadrže vrhunske slike koje kupcima olakšavaju otkrivanje, procjenu i kupnju ovih proizvoda.
Pametnije preporuke dovode do boljih konverzija
Prema Marketing Diveu, 48% kupaca napušta web stranicu marke i kupuje kod konkurencije zbog loše personaliziranog iskustva. Kako biste privukli pozornost svojih posjetitelja, morate osmisliti pametnije, personaliziranije preporuke proizvoda na temelju individualnih preferencija ili društvenih podataka.
S preporukama za proizvode možete zabilježiti svačije obrasce kupnje, ponašanje, povijest kupovine ili popise želja i predstaviti im visoko specijalizirane prijedloge proizvoda.
Stvaranje različitih vrsta preporuka još je jedna učinkovita metoda za stvaranje privlačnog okruženja za kupnju.
Neke od najboljih vrsta preporuka za pretvorbu uključuju:
Preporuka bestsellera. U preporuci ova vrsta uključuje popularni proizvodi ili bestseleri online trgovine.
Pregledavaju se i drugi klijenti. Ova vrsta preporuke funkcionira prema prikupljanje podataka, interese ili preferencije mnogih korisnika i njihovo usklađivanje s ponašanjem određenog kupca na internetu kako bi se pružile najtočnije ponude.
Možda ti se također svidi: to je skup proizvoda koji su donekle slični onome što kupac traži. U tom smislu, mehanizam za preporuke prikuplja i uspoređuje različita ponašanja i preferencije korisnika kao što su kategorija, boja, robna marka, cijena itd.
Preporuke po kategorijama. Neke trgovine e-trgovina prikazati prijedloge proizvoda na temelju bestselera ili popularnih proizvoda po kategorijama. Preporuka proizvoda
Poboljšajte AOV korištenjem preporuka Često kupljenih zajedno
Jedan od najboljih načina za povećanje prihoda eCommerce trgovine je povećanje AOV-a ili prosječne vrijednosti narudžbe transakcija. Preporuke Frequently Bought Together usmjerene su na stvaranje prilika za prodaju skupljih cijena i unakrsnu prodaju. Preporuka proizvoda
U ovom slučaju, mehanizam za preporuku proizvoda analizira ogromne količine podataka, poput povijesti kupnje i prethodnog ponašanja sličnih korisnika, kako bi preporučio dodatne proizvode.
Amazon radi sve kako treba kada radi ovo:
Glavni cilj preporučivanja proizvoda koji se "često kupuju zajedno" jest povećati AOV za svaku transakciju.
Umetnite društveni dokaz ili bedževe za izgradnju povjerenja. Preporuka proizvoda
Dodavanje elementa socijalne zaštite preporukama pomaže trgovcima da pokažu povjerenje u proizvode koje nude.
Istraživanje HubSpota pokazuje da 57% potrošača preferira proizvod ili uslugu s najmanje 4 zvjezdice. Štoviše, današnji su kupci spremni potrošiti 31% više na tvrtke s boljim recenzijama.
Da biste povećali svoj kvocijent povjerenja, možete staviti male ikone pored svakog proizvoda kako biste pokazali koliko ga je ljudi kupilo taj dan. Ako kupac shvati da su neki drugi već kupili određeni proizvod, to ga može približiti odluci o kupnji.
Trgovci na malo također mogu dodati ocjene zvjezdicama svojim preporukama najboljeg prodavača kako bi povećali šanse za konverziju.
Uključivanje oznaka kao što su "bestseller", "top picks" ili "urednikov izbor" također je učinkovito.
Stavite svoje preporuke na gornju polovicu stranice
Budući da je kupovina vizualna igra, pozicioniranje vaše preporuke je jako važno. Izraz "iznad preklopa" prvi put je korišten za označavanje gornje polovice novina; u tu svrhu postojao je jedan dio vidljiv prolaznicima. Stoga izdavači obično stavljaju uvjerljive slike ili naslove na polovicu stranice kako bi privukli posjetitelje.
Web stranice nisu ništa drugačije. Preporuka proizvoda
Prema manifestu grupe Nielsen Norman, prosječna razlika između toga kako korisnici obrađuju informacije iznad i ispod je 84%.
Postavljanje preporuke proizvoda na gornju stranu pomaže kupcima da je lakše prepoznaju. Za kupce s najvećim stupnjem interesa za kupnju, prikladno postavljanje iznad preklapanja.
Dodajte preporuke proizvoda na 404 stranice. Preporuka proizvoda
Pogreške 404 mogu biti frustrirajuće za kupce.
Zapravo, jedno istraživanje pokazuje da će 74% kupaca koji naiđu na pogrešku 404 napustiti stranicu i nikada se više neće vratiti.
Ali ne brinite! Možete iskoristiti ovu neizbježnu situaciju da izložite neke od svojih najpopularnijih proizvoda. Osim što svojim korisnicima nudi izlaz sa stranice pogreške, ovo pruža nevjerojatnu priliku povećati broj konverzija.
Čak i popularni trgovci poput Nikea, Stevea Maddena itd. slijede ovu taktiku i pretvaraju neizbježne pogreške 404 u priliku.
Preporuke kućnih proizvoda Snažno
Početna stranica web stranice idealno je mjesto za objavljivanje preporuka proizvoda.
Baymardovo istraživanje navodi da je 25% kupaca koji prvi put kupuju opetovano prelazilo na početnu stranicu i zatim se ponovno vraćalo kako bi istražilo ponudu proizvoda na web-mjestu. Novi posjetitelji koji nemaju predznanja o ekskluzivnom asortimanu brenda i jako su ovisni o sadržaju početna stranicada povećate svoju svijest. Preporuka proizvoda
Na primjer, RayBan je postavio svoje najpopularnije proizvode na svoju početnu stranicu kako bi stvorio prilike za kupnju.
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 o potvrdi i o napuštenoj košarici
Za svaki potrošeni dolar marketing putem e-pošte, možete očekivati prosječno 42 USD. Osim toga, 59% trgovaca preporučuje e-poštu kao najučinkovitiji kanal s točke gledišta primanje prihoda. Zahvaljujući visokoj konverziji e-poruke jedan su od najboljih načina za prezentiranje preporuka svojim kolegama.
Kao primjer, možete koristiti e-poštu o napuštenoj košarici S za umjetničke predmete slične napuštenim predmetima.
S druge strane, u e-poruku s potvrdom narudžbe možete uključiti preporuke "često kupljeno zajedno".
Završne misli
Anketa o iskustvu kupovine u maloprodaji tvrtke Infosys 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 osigurati povrat od 5x do 8x na vašu marketinšku potrošnju.
Personalizirane preporuke za proizvode pokreću rast i profitabilnost dok kupcima olakšavaju kupnju razumijevanjem njihovih specifičnih preferencija. Kao jedan od najpopularnijih trendovi u e-trgovini, preporuke proizvoda daju trgovcima priliku da se natječu s najvećim imenima u industriji i da ih nadmaše, dok kupcima pružaju iznimno iskustvo kupnje.
Ostavite komentar