A termékajánlás lényegében egy szűrőrendszer, amely előrejelzi és megjeleníti azokat a termékeket, amelyeket vásárlói szeretnének megvásárolni. A termékajánló motor egy összetett rendszer, amely algoritmusokat és felhasználói adatokat használ, például termékértékeléseket és megjegyzéseket, előzményeket/visszaküldési előzményeket, kosáreseményeket, oldalmegtekintéseket, kattintási és keresési előzményeket stb.
Ha helyesen csinálják, a termékajánlatok segíthetnek a kiskereskedőknek növelni bevételeiket és javítani az ügyfelek megtartását. A HiVis Supply, a vezető online ruházati és jól látható kiskereskedő személyre szabott ajánlásokat alkalmazott, és 68,3%-kal növelte bevételét.
Íme egy példa a helyszíni termékajánló motor működésére:
Nemcsak a kiskereskedők használják ezeket a termékjavaslatokat, hanem az olyan streaming óriások, mint a Netflix és a YouTube, beépített ajánlómotorokkal is rendelkeznek, hogy személyre szabott listákat készítsenek az ajánlott klipekről a felhasználók számára. Valójában a Netflixen megtekintett műsorok 80%-át az ajánlómotoron keresztül fedezik fel.
Egyedi csomagolás. Hogyan lehet kitűnni?
Most pedig nézzük meg a kiskereskedők által az értelmesebb vásárlások létrehozásához használt különböző típusú ajánlómotorokat.
Háromféle termékajánló motor létezik:
- Tartalomszűrés. Ez a fajta szűrés elemzi a vásárló korábbi preferenciáit és korábbi választásait preferenciaprofil létrehozásához. Tehát amikor legközelebb olyan javaslatokat lát, mint például: „Ha tetszett, ez is tetszhet”, ne feledje, hogy ez egy tartalomalapú javaslat.
- Együttműködési szűrés: ez a módszer több vevőtől és forrásból veszi az adatokat, és kereszthivatkozásokat végez vásárlási előzményeikre, hogy megjósolhassa, mit akar az adott vásárló.
- Például, ha egy felhasználó cipőt keres, a rendszer javasolhat egy pár zoknit, amelyet más felhasználók vásároltak az adott párral együtt.
- Ezenkívül a kollaboratív szűrési módszer elemzi a felhasználók demográfiai összetételét, és meghatározza, hogy első vagy meglévő vásárlókról van-e szó. Az Amazon elemenkénti kollaboratív szűrési módszert alkalmaz, amely a cég bevételének 35%-át teszi ki.
- Hibrid ajánlások. Ahogy a kifejezés is sugallja, az ilyen típusú ajánlómotor tartalomalapú és együttműködésen alapuló módszereket kombinál, és hasonló felhasználók adatait, valamint egy adott felhasználó korábbi preferenciáit használja fel az ajánlott termékek listájának létrehozásához.
Hogyan működik a termékajánló motor?
Egy tipikus termékajánló motor négy különböző szakaszban dolgozza fel az adatokat: gyűjtés, tárolás, elemzés és szűrés.
1. lépés: Adatgyűjtés. Termékajánlás
Ez magában foglalja mind az explicit, mind az implicit adatokat. Az explicit adatok a felhasználók által biztosított információkból állnak, mint például a termékekre vonatkozó értékelések és megjegyzések. Másrészt az implicit adatok olyan információkat tartalmaznak, mint a rendelési előzmények/visszaküldési előzmények, a kosáresemények, az oldalmegtekintések, a kattintások és a keresési naplók.
2. lépés: Adattárolás
A termékajánló motor adatot szolgáltat. Hatékonysága attól függ, hogy mennyi adatot tesz elérhetővé az algoritmusok számára. Az ajánlások beállításához használt információ típusa segíthet a használni kívánt tárhely kiválasztásában. Te tudod használni adatbázis NoSQL, egy szabványos SQL adatbázis, vagy akár valamilyen objektumtároló.
3. lépés: Adatelemzés. Termékajánlás
A következő lépés az adatok szűrése különböző elemzési folyamatokkal. Íme néhány módszer az összegyűjtött adatok elemzésére:
- Valós idejű rendszerek
- Batch elemzés
- Közel valós idejű elemzés
4. lépés: Adatszűrés
Az utolsó lépés a szűrési mód kiválasztása. Amint azt az előző részben említettük, három különböző szűrési mód közül választhat: tartalomalapú, együttműködési vagy hibrid ajánlások.
Miért van szüksége egy webáruháznak termékajánló rendszerre? Termékajánlás
Több mint egy évtizede az Amazon új funkciót mutatott be weboldalán. Termékválasztékot mutattak be körhintaban a következő szlogennel: „Azok az ügyfelek, akik megtekintették ezt a tételt, más elemeket is megtekintettek.”
Az Amazon termékajánlása nem csupán egy szolgáltatás volt, hanem egy nagyszerű bemutató volt az adatok intelligens felhasználásáról az üzleti siker érdekében. Ma, a kiskereskedelmi óriás hatalmas sikere után, a legtöbb kiskereskedő személyre szabott ajánlásokat alkalmaz célzott marketingeszközként hirdető e-mail kampányokban és webhelye legtöbb oldalán.
De ha üzletet vezetsz e-kereskedelem és még nem aktiválta az ajánlásokat, íme néhány fontos tény és szám, amelyek valószínűleg arra késztetik, hogy átgondolja jelenlegi stratégiáját.
A legjobb gyakorlatok termékajánlása
Sok bolttulajdonos e-kereskedelem, úgy tűnik, hogy a termékajánlások egyszerűen hasonló termékek gyűjteményét jelentik. Egy fontos dolgot azonban gyakran figyelmen kívül hagynak: a konverziókra vonatkozó ajánlásaik optimalizálását.
Használja a Data Scie-t az ügyfelek vásárlási viselkedésének megértéséhez
Ahhoz, hogy a termékajánlások az Ön javára működjenek, meg kell győződnie arról, hogy az Ön által kínált ajánlatok relevánsak és adatközpontúak. Hogyan biztosíthatja tehát ügyfelei számára a legpontosabb, érdeklődési körüknek és igényeiknek megfelelő ajánlásokat?
Nem minden ügyfél egyforma. Minden vásárlónak megvannak a saját egyedi preferenciái és kritériumai, amelyekre alapozzák vásárlási döntéseiket.
Például, ha van egy egészségügyi táplálékkiegészítő boltja, néhány vásárlója bizonyos ízeket vagy összetevőket részesít előnyben. Másrészt néhány vásárló mindig hűséges lesz kedvenc márkájához. Egy hatékony termékajánló motornak mindig fel kell ismernie ezeket az egyedi felhasználói viselkedéseket, és meg kell értenie a „miért” mögött az ügyfél azon döntését, hogy megvásárol egy adott terméket.
Ha tanul az összegyűjtött adatokból, a motor tudni fogja, hogy az ügyfelek mit szeretnek, és mi készteti őket a vásárlásra. Viszont személyre szabott termékajánlatokkal csábítja a látogatókat. Az Accent kutatása szerint a személyre szabott termékajánlások 75 százalékkal növelik a vásárlás valószínűségét.
Adja meg a megfelelő számú ajánlást. Termékajánlás
A termékajánlások webhelyén való feltüntetésének célja, hogy segítse a látogatókat megtalálni azt, ami tetszhet nekik, ezáltal növelve az ügyfelek elköteleződését. Ha hajlamosabb lesz arra, hogy az ajánlásokat pusztán a konverziók javítására szolgáló lehetőségként kezelje, akkor jó eséllyel rontja az általános élményt.
Valójában a túl sok ajánlás elvonhatja a látogatókat az oldal valódi céljától. Csakúgy, mint a webhelyek böngészésekor megjelenő bosszantó felugró ablak, a termékajánlások is bosszantóak lehetnek.
Tekintse meg, hogyan hajtotta végre a Walmart termékajánlási stratégiáját:
Az Amazonnal ellentétben a Walmartnak nincs átfogó termékajánlási stratégiája. Minimálisan és középre állítva biztosítják, hogy termékjavasló funkciója ne térjen el az aktuális oldal tényleges céljától.
Szakértői javaslatunk, hogy a minőséget válasszuk a mennyiség helyett. Ha csak néhány kiemelt ajánlást jelenít meg a kiválasztott oldalakon, egyensúlyt tarthat a konverziós arány és a vásárlási élmény között.
Használjon jó minőségű termékképeket. Termékajánlás
A képek elengedhetetlenek a sikerhez. e-kereskedelem. De miért?
A vizuális tartalom bizalmat épít azáltal, hogy a vásárlók számára bolti vásárlási élményt nyújt.
Ebben az esetben a termékajánlatok sem kivételek. A kiváló minőségű képek használata a legjobb módja annak, hogy az emberek megnézzék a kiemelt tételeket.
A Nike termékajánlásai prémium minőségű képeket tartalmaznak, amelyek megkönnyítik az ügyfelek számára a termékek felfedezését, értékelését és megvásárlását.
Az intelligensebb ajánlások jobb konverziókat eredményeznek
A Marketing Dive szerint a vásárlók 48%-a elhagyja egy márka webhelyét, és egy versenytársnál vásárol a rosszul személyre szabott élmény miatt. A látogatók figyelmének megragadásához intelligensebb, személyre szabottabb termékajánlatokat kell készítenie az egyéni preferenciák vagy a közösségi adatok alapján.
A termékajánlók segítségével megörökítheti mindenki vásárlási mintáit, viselkedését, vásárlási előzményeit vagy kívánságlistáját, és személyre szabott termékjavaslatokat kínálhat nekik.
A különböző típusú ajánlások létrehozása egy másik hatékony módszer egy vonzó vásárlási környezet létrehozására.
A konverziós javaslatok legjobb típusai közé tartozik:
A bestsellerek ajánlása. Ajánlásban ebbe a típusba tartozik egy online áruház népszerű termékei vagy bestsellerei.
Más ügyfeleket is vizsgálnak. Ez a fajta ajánlás működik adatgyűjtés, sok felhasználó érdeklődési köre vagy preferenciái, és ezek párosítása egy adott vevő internetes viselkedésével a legpontosabb ajánlatok biztosítása érdekében.
Még szintén kedvelheted: ez egy olyan termékkészlet, amely valamelyest hasonlít ahhoz, amit a vevő keres. Ezzel kapcsolatban az ajánlómotor összegyűjti és összehasonlítja a különféle felhasználói viselkedéseket és preferenciákat, például kategóriát, színt, márkát, árat stb.
Ajánlások kategóriánként. Néhány üzlet e-kereskedelem termékjavaslatok megjelenítése bestsellerek vagy népszerű termékek alapján kategóriánként. Termékajánlás
Javítsa az AOV-t a Gyakran együtt vásárolt ajánlások segítségével
Az e-kereskedelmi üzletek bevételeinek növelésének egyik legjobb módja a tranzakciók AOV-jának vagy átlagos rendelési értékének növelése. A Gyakran vásárolt együtt ajánlások célja az újraértékesítési és keresztértékesítési lehetőségek megteremtése. Termékajánlás
Ebben az esetben egy termékajánló motor hatalmas mennyiségű adatot elemez, például a vásárlási előzményeket és a hasonló felhasználók korábbi viselkedését, hogy további termékeket ajánljon.
Az Amazon mindent jól csinál, amikor ezt teszi:
A „gyakran együtt vásárolt” termékek ajánlásának fő célja az AOV növelése minden tranzakciónál.
Helyezzen be szociális bizonyítékokat vagy jelvényeket a bizalom építéséhez. Termékajánlás
A szociális védelem egy elemének kiegészítése az ajánlásokhoz segít a kiskereskedőknek bizonyítani az általuk kínált termékek iránti bizalmat.
A HubSpot kutatása szerint a fogyasztók 57%-a olyan terméket vagy szolgáltatást részesít előnyben, amely legalább 4 csillagos minősítéssel rendelkezik. Sőt, a mai vásárlók 31%-kal hajlandóak többet költeni olyan vállalkozásokra, amelyek jobb értékeléseket kapnak.
A bizalmi hányados növelése érdekében kis ikonokat helyezhet az egyes termékek mellé, amelyek megmutatják, hányan vásárolták meg aznap. Ha a vásárló rájön, hogy mások már vásároltak egy adott terméket, ez közelebb lökheti őt a vásárlási döntéshez.
A kereskedők a konverzió esélyének növelése érdekében csillagos értékeléseket is hozzáadhatnak bestseller-ajánlásaikhoz.
Hatékonyak az olyan címkék, mint a „bestseller”, „legjobb választás” vagy „a szerkesztő választása”.
Helyezze el javaslatait a hajtás fölé
Mivel a vásárlás vizuális játék, nagyon sokat számít az ajánlás elhelyezése. A "hajtás felett" kifejezést először az újságok felső felére használták; erre a célra egyetlen rész volt látható a járókelők számára. Ezért a kiadók általában lenyűgöző képeket vagy címsorokat helyeznek el a hajtás felett, hogy vonzzák a látogatókat.
A weboldalak sem különböznek egymástól. Termékajánlás
A Nielsen Norman Group kiáltványa szerint átlagosan 84%-os a különbség aközött, hogy a felhasználók hogyan dolgozzák fel a fenti és lenti információkat.
Ha a termékajánlatot a hajtás fölé helyezi, a vásárlók könnyebben azonosíthatják azt. A vásárlás iránt a legnagyobb érdeklődést kiváltó vásárlók számára kényelmes elhelyezés a hajtás felett.
Adjon hozzá termékajánlatokat a 404 oldalon. Termékajánlás
A 404-es hibák frusztrálóak lehetnek az ügyfelek számára.
Valójában egy tanulmány azt mutatja, hogy a 74-es hibát észlelő vásárlók 404%-a elhagyja a webhelyet, és soha többé nem tér vissza.
De ne aggódj! Ezt az elkerülhetetlen helyzetet felhasználhatja legmenőbb termékeinek bemutatására. Amellett, hogy felhasználóinak kiutat kínál a hibaoldalról, ez egy csodálatos lehetőséget is kínál növeli a konverziók számát.
Még az olyan népszerű kiskereskedők is, mint a Nike, Steve Madden stb. követik ezt a taktikát, és az elkerülhetetlen 404-es hibákat lehetőséggé változtatják.
Kezdőlap Termékajánlatok Erőteljes
Egy webhely kezdőlapja ideális hely a termékajánlatok közzétételére.
A Baymard kutatása szerint az első vásárlók 25%-a többször is a kezdőlapra görgett, majd visszatért, hogy felfedezze a webhely termékkínálatát. Új látogatók, akiknek nincs előzetes tudásuk a márka exkluzív kínálatáról, és nagymértékben függenek a tartalomtól kezdőlaphogy növelje a tudatosságát. Termékajánlás
A RayBan például a legnépszerűbb termékeit helyezte el a honlapján, hogy vásárlási lehetőségeket teremtsen.
A filozófia egyszerű: adathiány miatt általában nehéz új ajánlatokat ajánlani az új látogatóknak. Ebben a forgatókönyvben a legjobb termékajánlat az, ha a legnépszerűbb termékeket vagy a legmagasabb konverziós aránnyal rendelkező termékeket jeleníti meg a kezdőlapon.
Javaslatok szerepeltetése a megerősítő és az elhagyott kosár e-mailekben
Minden elköltött dollárért email marketing, átlagosan 42 dollárra számíthat. Ezenkívül a marketingszakemberek 59%-a az e-mailt ajánlja a leghatékonyabb csatornaként nézőpontok bevételhez jutva. A magas konverziónak köszönhetően e-maileket az egyik legjobb módja annak, hogy ajánlásokat mutasson be kollégáinak.
Példaként használhatja az elhagyott kosár S e-mail-címét az elhagyott cikkekhez hasonló műtárgyakhoz.
Másrészt a „gyakran együtt vásárolt” javaslatokat is belefoglalhatja a rendelést visszaigazoló e-mailbe.
Végső gondolatok
Az Infosys kiskereskedelmi vásárlási tapasztalatairól készült felmérés azt mutatja, hogy a fogyasztók 74%-a frusztrált, amikor olyan webhelyre bukkan, amelyen semmi köze nincs érdeklődési körükhöz és preferenciáihoz. Az ügyfélközpontú személyre szabás azonban 5%-kal növelheti a konverziók számát, és 5-8-szoros megtérülést biztosít a marketingköltségeken.
A személyre szabott termékajánlatok elősegítik a növekedést és a jövedelmezőséget, miközben megkönnyítik az ügyfelek számára a vásárlást azáltal, hogy megértik saját preferenciáikat. Mint az egyik legnépszerűbb trendek az e-kereskedelemben, a termékajánlások lehetőséget adnak a kiskereskedőknek, hogy versenyezzenek az iparág legnagyobb neveivel, és felülmúlják azokat, miközben kivételes vásárlási élményt nyújtanak a vásárlóknak.
Szólj hozzá!