პროდუქტის რეკომენდაცია არსებითად არის ფილტრაციის სისტემა, რომელიც წინასწარმეტყველებს და აჩვენებს იმ პროდუქტებს, რომელთა ყიდვა სურთ თქვენს მომხმარებლებს. პროდუქტის სარეკომენდაციო ძრავა არის რთული სისტემა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს და მომხმარებლის მონაცემებს, როგორიცაა პროდუქტის რეიტინგები და კომენტარები, ისტორია/დაბრუნების ისტორია, კალათის მოვლენები, გვერდის ნახვები, დაწკაპუნებისა და ძიების ისტორია და ა.შ.
თუ სწორად გაკეთდა, პროდუქტის რეკომენდაციები დაეხმარება საცალო მოვაჭრეებს გაზარდონ შემოსავალი და გააუმჯობესონ მომხმარებლების შენარჩუნება. HiVis Supply, წამყვანი ონლაინ ტანსაცმლისა და მაღალი ხილვადობის საცალო ვაჭრობა, გამოიყენა პერსონალიზებული რეკომენდაციები და გაზარდა თავისი შემოსავალი უზარმაზარი 68,3%-ით.
აქ არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ მუშაობს ადგილზე პროდუქტის სარეკომენდაციო ძრავა:
არა მხოლოდ საცალო ვაჭრები იყენებენ ამ პროდუქტის შეთავაზების ძრავებს, არამედ სტრიმინგ გიგანტებს, როგორიცაა Netflix და YouTube, ასევე აქვთ ჩაშენებული სარეკომენდაციო ძრავები, რათა შექმნან რეკომენდებული კლიპების მორგებული სიები მომხმარებლებისთვის საყურებლად. სინამდვილეში, შოუების 80%, რომლებსაც უყურებთ Netflix-ზე, აღმოჩენილია სარეკომენდაციო ძრავის მეშვეობით.
ინდივიდუალური შეფუთვა. როგორ გამოირჩეოდეს?
ახლა მოდით შევხედოთ სხვადასხვა ტიპის სარეკომენდაციო ძრავებს, რომლებსაც საცალო ვაჭრობა იყენებენ უფრო მნიშვნელოვანი შესყიდვების შესაქმნელად.
არსებობს 3 ტიპის პროდუქტის სარეკომენდაციო ძრავები:
- შინაარსის ფილტრაცია. ამ ტიპის ფილტრაცია აანალიზებს მყიდველის წინა პრეფერენციებსა და წარსულ არჩევანს პრიორიტეტების პროფილის შესაქმნელად. ასე რომ, შემდეგ ჯერზე, როცა იხილავთ რეკომენდაციებს, როგორიცაა „თუ მოგეწონათ ეს, შეიძლება ასევე მოგეწონოთ“, გახსოვდეთ, რომ ეს არის კონტენტზე დაფუძნებული შემოთავაზება.
- ერთობლივი ფილტრაცია: ეს მეთოდი იღებს მონაცემებს მრავალი მომხმარებლისგან და წყაროდან და აცნობებს მათ შესყიდვების ისტორიას, რათა წინასწარ განსაზღვროს, რა სურს კონკრეტულ მომხმარებელს.
- მაგალითად, თუ მომხმარებელი ეძებს ფეხსაცმელს, სისტემამ შეიძლება გირჩიოს წყვილი წინდები, რომლებიც სხვა მომხმარებლებმა შეიძინეს ამ წყვილთან ერთად.
- გარდა ამისა, ერთობლივი ფილტრაციის მეთოდი აანალიზებს მომხმარებელთა დემოგრაფიულ შემადგენლობას და ადგენს, არიან ისინი პირველად თუ არსებული მყიდველები. ამაზონი იყენებს პუნქტის მიხედვით ერთობლივი ფილტრაციის მეთოდს, რომელიც კომპანიის შემოსავლის 35%-ს შეადგენს.
- ჰიბრიდული რეკომენდაციები. როგორც ტერმინი გვთავაზობს, ამ ტიპის სარეკომენდაციო ძრავა აერთიანებს კონტენტზე დაფუძნებულ და თანამშრომლობაზე დაფუძნებულ მეთოდებს, იყენებს მსგავსი მომხმარებლების მონაცემებს და ასევე კონკრეტული მომხმარებლის წარსულ პრეფერენციებს, რათა შექმნას რეკომენდებული პროდუქტების სია.
როგორ მუშაობს პროდუქტის სარეკომენდაციო მექანიზმი?
ტიპიური პროდუქტის სარეკომენდაციო ძრავა ამუშავებს მონაცემებს ოთხ სხვადასხვა ეტაპზე: შეგროვება, შენახვა, ანალიზი და ფილტრაცია.
ნაბიჯი 1: მონაცემთა შეგროვება. პროდუქტის რეკომენდაცია
ეს მოიცავს როგორც აშკარა, ასევე იმპლიციტურ მონაცემებს. აშკარა მონაცემები შედგება მომხმარებლების მიერ მოწოდებული ინფორმაციისგან, როგორიცაა რეიტინგები და კომენტარები პროდუქტებზე. მეორეს მხრივ, იმპლიციტური მონაცემები შეიცავს ინფორმაციას, როგორიცაა შეკვეთების ისტორია/დაბრუნების ისტორია, კალათის მოვლენები, გვერდის ნახვები, დაწკაპუნებები და ძიების ჟურნალი.
ნაბიჯი 2: მონაცემთა შენახვა
პროდუქტის რეკომენდაციის ძრავა აწვდის მონაცემებს. მისი ეფექტურობა დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენ მონაცემს აძლევთ ალგორითმებს. ინფორმაციის ტიპი, რომელსაც იყენებთ რეკომენდაციების დასაყენებლად, დაგეხმარებათ აირჩიოთ მეხსიერების ტიპი, რომელიც უნდა გამოიყენოთ. შეგიძლია გამოიყენო მონაცემთა ბაზა NoSQL, სტანდარტული SQL მონაცემთა ბაზა, ან თუნდაც რაიმე სახის ობიექტის შენახვა.
ნაბიჯი 3: მონაცემთა ანალიზი. პროდუქტის რეკომენდაცია
მონაცემთა გაფილტვრა სხვადასხვა ანალიზის პროცესის გამოყენებით არის შემდეგი ნაბიჯი. აქ მოცემულია შეგროვებული მონაცემების ანალიზის რამდენიმე გზა:
- რეალურ დროში სისტემები
- სურათების ანალიზი
- თითქმის რეალურ დროში ანალიზი
ნაბიჯი 4: მონაცემთა გაფილტვრა
ბოლო ნაბიჯი არის ფილტრაციის მეთოდის არჩევა. როგორც წინა ნაწილში ვთქვით, შეგიძლიათ აირჩიოთ სამი განსხვავებული ფილტრაციის მეთოდი: კონტენტზე დაფუძნებული, ერთობლივი ან ჰიბრიდული რეკომენდაციები.
რატომ სჭირდება ონლაინ მაღაზიას პროდუქტის სარეკომენდაციო სისტემა? პროდუქტის რეკომენდაცია
ათ წელზე მეტი ხნის წინ Amazon-მა შემოიტანა ახალი ფუნქცია თავის ვებსაიტზე. მათ აჩვენეს პროდუქტების არჩევანი კარუსელში ლოზუნგით: ”მომხმარებლებმა, რომლებმაც ნახეს ეს ელემენტი, ასევე ნახეს სხვა ნივთები.”
ამაზონის პროდუქტის რეკომენდაცია არ იყო მხოლოდ ფუნქცია, არამედ შესანიშნავი დემონსტრირება იმისა, თუ როგორ გამოვიყენოთ მონაცემები ჭკვიანურად ბიზნესის წარმატებისთვის. დღეს, საცალო ვაჭრობის გიგანტის უზარმაზარი წარმატების შემდეგ, საცალო ვაჭრობის უმეტესობა იყენებს პერსონალიზებულ რეკომენდაციებს, როგორც მიზნობრივ მარკეტინგულ ინსტრუმენტს. სარეკლამო ელექტრონული ფოსტის კამპანიები და თქვენი ვებსაიტის უმეტეს გვერდებზე.
მაგრამ თუ მაღაზიას მართავთ ელექტრონული კომერცია და ჯერ არ გაგიაქტიურებიათ რეკომენდაციები, აქ არის რამდენიმე მნიშვნელოვანი ფაქტი და ფიგურა, რომელიც სავარაუდოდ გიბიძგებთ გადახედოთ თქვენს ამჟამინდელ სტრატეგიას.
საუკეთესო პრაქტიკის პროდუქტის რეკომენდაცია
ბევრი მაღაზიის მფლობელი ელექტრონული კომერცია, როგორც ჩანს, ფიქრობს, რომ პროდუქტის რეკომენდაციები უბრალოდ მსგავსი პროდუქტების კოლექციაა. თუმცა, მათ ხშირად გამოტოვებენ ერთი მნიშვნელოვანი რამ: მათი რეკომენდაციების ოპტიმიზაცია კონვერტაციისთვის.
გამოიყენეთ Data Scie მომხმარებელთა ყიდვის ქცევის გასაგებად
იმისათვის, რომ პროდუქტის რეკომენდაციებმა თქვენს სასარგებლოდ იმუშაოს, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენს მიერ შემოთავაზებული გარიგებები არის შესაბამისი და მონაცემების საფუძველზე. მაშ, როგორ აწვდით თქვენს კლიენტებს ყველაზე ზუსტ რეკომენდაციებს, რომლებიც შეესაბამება მათ ინტერესებსა და საჭიროებებს?
ყველა კლიენტი ერთნაირი არ არის. თითოეულ მყიდველს აქვს საკუთარი უნიკალური პრეფერენციები და კრიტერიუმები, რომლებზედაც ისინი ეფუძნება შეძენის გადაწყვეტილებებს.
მაგალითად, თუ თქვენ ფლობთ ჯანმრთელობის დანამატების მაღაზიას, თქვენს ზოგიერთ მომხმარებელს შეუძლია უპირატესობა მიანიჭოს სპეციფიკურ არომატს ან ინგრედიენტებს. მეორეს მხრივ, ზოგიერთი მომხმარებელი ყოველთვის ლოიალური იქნება მათი საყვარელი ბრენდების მიმართ. პროდუქტის სარეკომენდაციო ეფექტურმა ძრავამ ყოველთვის უნდა აღიაროს მომხმარებლის ეს უნიკალური ქცევები და გაიგოს "რატომ" მიღმა კლიენტის გადაწყვეტილება იყიდოს კონკრეტული პროდუქტი.
თქვენ მიერ შეგროვებული მონაცემების შესწავლით, თქვენი ძრავა გაიგებს, რა მოსწონთ თქვენს მომხმარებლებს და რა აიძულებს მათ იყიდონ. თავის მხრივ, ის იზიდავს ვიზიტორებს მორგებული პროდუქტის შეთავაზებებით. Accenture-ის კვლევამ აჩვენა, რომ პროდუქტის მაღალ პერსონალიზებული რეკომენდაციები ზრდის შეძენის ალბათობას 75 პროცენტით.
მიეცით რეკომენდაციების სწორი რაოდენობა. პროდუქტის რეკომენდაცია
თქვენს ვებსაიტზე პროდუქტის რეკომენდაციების ჩართვის მიზანია დაეხმაროს ვიზიტორებს იპოვონ ის, რაც შეიძლება მოეწონოთ, რითაც გაზრდის მომხმარებელთა ჩართულობას. როდესაც უფრო მეტად მიდრეკილნი იქნებით რეკომენდაციებისადმი უბრალოდ, როგორც თქვენი კონვერტაციის გაუმჯობესების შესაძლებლობას, დიდი შანსია, რომ ზიანი მიაყენოთ საერთო გამოცდილებას.
სინამდვილეში, ძალიან ბევრმა რეკომენდაციამ შეიძლება გადაიტანოს ვიზიტორების ყურადღება გვერდის რეალური მიზნისგან. ისევე როგორც შემაშფოთებელი ამომხტარი ფანჯარა, რომელიც ჩნდება ვებსაიტის დათვალიერებისას, პროდუქტის რეკომენდაციებიც შეიძლება იყოს შემაშფოთებელი.
ნახეთ, როგორ შეასრულა Walmart-მა პროდუქტის სარეკომენდაციო სტრატეგია:
ამაზონისგან განსხვავებით, Walmart-ს არ აქვს პროდუქტის რეკომენდაციების ყოვლისმომცველი სტრატეგია. მისი მინიმალური და ორიენტირებული შენარჩუნებით, ისინი უზრუნველყოფენ, რომ მისი პროდუქტის შეთავაზების ფუნქცია არ გადაუხვევს მიმდინარე გვერდის რეალურ მიზანს.
ხარისხის არჩევა რაოდენობაზე ჩვენი ექსპერტის რეკომენდაციაა. არჩეულ გვერდებზე მხოლოდ რამდენიმე გამორჩეული რეკომენდაციის ჩვენებით, შეგიძლიათ შეინარჩუნოთ ბალანსი კონვერტაციის მაჩვენებელსა და სავაჭრო გამოცდილებას შორის.
გამოიყენეთ მაღალი ხარისხის პროდუქტის სურათები. პროდუქტის რეკომენდაცია
სურათები აუცილებელია წარმატებისთვის. ელექტრონული კომერცია. Მაგრამ რატომ?
ვიზუალური კონტენტი ნდობას ამყარებს მყიდველებს მაღაზიაში სავაჭრო გამოცდილებით.
პროდუქტის რეკომენდაციები არ არის გამონაკლისი ამ შემთხვევაში. მაღალი ხარისხის სურათების ჩართვა საუკეთესო საშუალებაა იმისათვის, რომ ხალხმა შეამოწმოს თქვენი გამორჩეული ნივთები.
Nike-ის პროდუქტის რეკომენდაციები შეიცავს პრემიუმ სურათებს, რაც მომხმარებელს უადვილებს ამ პროდუქტების აღმოჩენას, შეფასებას და შეძენას.
უფრო ჭკვიანი რეკომენდაციები იწვევს უკეთეს კონვერტაციას
Marketing Dive-ის თანახმად, მყიდველების 48% ტოვებს ბრენდის ვებსაიტს და ყიდულობს კონკურენტს ცუდი პერსონალიზებული გამოცდილების გამო. იმისათვის, რომ მიიპყროთ თქვენი ვიზიტორების ყურადღება, თქვენ უნდა შეასრულოთ უფრო ჭკვიანი, უფრო პერსონალიზებული პროდუქტის რეკომენდაციები ინდივიდუალურ პრეფერენციებზე ან სოციალურ მონაცემებზე დაყრდნობით.
პროდუქტის რეკომენდაციით, თქვენ შეგიძლიათ აღბეჭდოთ ყველას სავაჭრო შაბლონები, ქცევა, შესყიდვების ისტორია ან სურვილების სიები და წარუდგინოთ მათ პროდუქტზე მორგებული შემოთავაზებები.
სხვადასხვა ტიპის რეკომენდაციების შექმნა კიდევ ერთი ეფექტური მეთოდია მიმზიდველი სავაჭრო გარემოს შესაქმნელად.
ზოგიერთი საუკეთესო ტიპის კონვერტაციის რეკომენდაციები მოიცავს:
ბესტსელერების რეკომენდაცია. რეკომენდაციაში ეს ტიპი მოიცავს პოპულარული პროდუქტები ან ონლაინ მაღაზიის ბესტსელერი.
სხვა კლიენტებსაც ათვალიერებენ. ამ ტიპის რეკომენდაცია მუშაობს მონაცემთა შეგროვება, ბევრი მომხმარებლის ინტერესები ან პრეფერენციები და მათი შესაბამისობა კონკრეტული მყიდველის ქცევასთან ინტერნეტში ყველაზე ზუსტი შეთავაზებების უზრუნველსაყოფად.
თქვენ ასევე მოგეწონებათ: ეს არის პროდუქციის ნაკრები, რომელიც გარკვეულწილად ჰგავს იმას, რასაც მყიდველი ეძებს. ამასთან დაკავშირებით, სარეკომენდაციო ძრავა აგროვებს და ადარებს მომხმარებლის სხვადასხვა ქცევას და პრეფერენციებს, როგორიცაა კატეგორია, ფერი, ბრენდი, ფასი და ა.შ.
რეკომენდაციები კატეგორიის მიხედვით. ზოგიერთი მაღაზია ელექტრონული კომერცია აჩვენეთ პროდუქტების შემოთავაზებები ბესტსელერების ან პოპულარული პროდუქტების მიხედვით კატეგორიების მიხედვით. პროდუქტის რეკომენდაცია
გააუმჯობესეთ AOV ერთად ხშირად შეძენილი რეკომენდაციების გამოყენებით
ელექტრონული კომერციის მაღაზიის შემოსავლის გაზრდის ერთ-ერთი საუკეთესო გზა არის ტრანზაქციების AOV, ანუ საშუალო შეკვეთის ღირებულების გაზრდა. ხშირად შეძენილი ერთად რეკომენდაციები მიზნად ისახავს გაყიდვების და ჯვარედინი გაყიდვების შესაძლებლობების შექმნას. პროდუქტის რეკომენდაცია
ამ შემთხვევაში, პროდუქტის სარეკომენდაციო ძრავა აანალიზებს უზარმაზარ მონაცემებს, როგორიცაა შესყიდვების ისტორია და მსგავსი მომხმარებლების წინა ქცევა, დამატებითი პროდუქტების რეკომენდაციისთვის.
Amazon აკეთებს ყველაფერს სწორად, როდესაც აკეთებს ამას:
"ხშირად შეძენილი ერთად" პროდუქტების რეკომენდაციის მთავარი მიზანია AOV-ის გაზრდა თითოეული ტრანზაქციისთვის.
ჩადეთ სოციალური მტკიცებულება ან სამკერდე ნიშნები ნდობის გასაძლიერებლად. პროდუქტის რეკომენდაცია
რეკომენდაციებში სოციალური დაცვის ელემენტის დამატება ეხმარება საცალო მოვაჭრეებს აჩვენონ ნდობა მათ მიერ შეთავაზებულ პროდუქტებზე.
HubSpot-ის კვლევა აჩვენებს, რომ მომხმარებელთა 57% უპირატესობას ანიჭებს პროდუქტს ან მომსახურებას, რომელსაც აქვს მინიმუმ 4 ვარსკვლავიანი რეიტინგი. უფრო მეტიც, დღევანდელი მყიდველები მზად არიან დახარჯონ 31% მეტი ბიზნესზე უკეთესი მიმოხილვებით.
თქვენი ნდობის კოეფიციენტის გასაზრდელად, შეგიძლიათ მოათავსოთ პატარა ხატები თითოეული პროდუქტის გვერდით, რათა აჩვენოთ რამდენმა ადამიანმა იყიდა ის იმ დღეს. თუ მყიდველი აცნობიერებს, რომ ზოგიერთმა სხვა ადამიანმა უკვე იყიდა კონკრეტული პროდუქტი, ამან შეიძლება მას მიახლოება შესყიდვის გადაწყვეტილებამდე.
საცალო მოვაჭრეებს ასევე შეუძლიათ დაამატონ ვარსკვლავის რეიტინგები თავიანთ საუკეთესო გამყიდველ რეკომენდაციებს, რათა გაზარდონ კონვერტაციის შანსები.
ასევე ეფექტურია ისეთი ეტიკეტების ჩათვლით, როგორიცაა „ბესტსელერი“, „ტოპ არჩევანი“ ან „რედაქტორის არჩევანი“.
განათავსეთ თქვენი რეკომენდაციები ნაკეცის ზემოთ
ვინაიდან შოპინგი ვიზუალური თამაშია, თქვენი რეკომენდაციის პოზიციონირებას დიდი მნიშვნელობა აქვს. ტერმინი „ნაკეცის ზემოთ“ პირველად გამოიყენეს გაზეთების ზედა ნახევრის აღსანიშნავად; ამ მიზნით გამვლელებისთვის ხილული ერთი ნაწილი იყო. ამიტომ, გამომცემლები, როგორც წესი, ათავსებდნენ დამაჯერებელ სურათებს ან სათაურებს მნახველების მოსაზიდად.
საიტები არაფრით განსხვავდება. პროდუქტის რეკომენდაცია
Nielsen Norman Group-ის მანიფესტის მიხედვით, საშუალო განსხვავება, თუ როგორ ამუშავებენ მომხმარებლები ინფორმაციას ზემოთ და ქვემოთ, არის 84%.
თქვენი პროდუქტის რეკომენდაციის ზემოთ მოთავსება ეხმარება მყიდველებს ადვილად ამოიცნონ იგი. მყიდველებისთვის, რომლებსაც აქვთ შეძენისადმი ინტერესის უმაღლესი ხარისხი, მოსახერხებელი განთავსება დასაკეცის ზემოთ.
დაამატეთ პროდუქტის რეკომენდაციები 404 გვერდზე. პროდუქტის რეკომენდაცია
404 შეცდომები შეიძლება იყოს იმედგაცრუებული მომხმარებლებისთვის.
სინამდვილეში, ერთი კვლევა აჩვენებს, რომ მყიდველების 74%, რომლებიც შეხვდებიან 404 შეცდომას, დატოვებს საიტს და აღარ დაბრუნდება.
მაგრამ არ ინერვიულო! თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს გარდაუვალი სიტუაცია თქვენი ყველაზე ცხელი პროდუქტების საჩვენებლად. გარდა იმისა, რომ თქვენს მომხმარებლებს შესთავაზებთ გამოსავალს შეცდომის გვერდიდან, ეს იძლევა საოცარ შესაძლებლობას გაზარდოს კონვერტაციების რაოდენობა.
პოპულარული საცალო მოვაჭრეებიც კი, როგორიცაა Nike, Steve Madden და ა.შ. მიჰყვებიან ამ ტაქტიკას და გარდაუვალ 404 შეცდომებს შესაძლებლობად აქცევენ.
მთავარი პროდუქტის რეკომენდაციები ძლიერი
ვებსაიტის მთავარი გვერდი იდეალური ადგილია პროდუქტის რეკომენდაციების გამოსაქვეყნებლად.
Baymard-ის კვლევაში ნათქვამია, რომ პირველად მყიდველების 25% არაერთხელ გადავიდა მთავარ გვერდზე და შემდეგ ისევ დაბრუნდა საიტის პროდუქციის ასორტიმენტის შესასწავლად. ახალი ვიზიტორები, რომლებსაც არ აქვთ წინასწარი ცოდნა ბრენდის ექსკლუზიური ასორტიმენტის შესახებ და დიდად არიან დამოკიდებულნი კონტენტზე საწყისი გვერდითქვენი ცნობიერების ასამაღლებლად. პროდუქტის რეკომენდაცია
მაგალითად, RayBan-მა განათავსა თავისი ყველაზე პოპულარული პროდუქტები მთავარ გვერდზე, შესყიდვის შესაძლებლობების შესაქმნელად.
ფილოსოფია მარტივია: როგორც წესი, ძნელია ახალი შეთავაზებების რეკომენდაცია ახალი ვიზიტორებისთვის მონაცემთა ნაკლებობის გამო. ამ სცენარში, პროდუქტის საუკეთესო რეკომენდაცია არის ყველაზე პოპულარული პროდუქტების ან კონვერტაციის ყველაზე მაღალი მაჩვენებლის მქონე პროდუქტების ჩვენება მთავარ გვერდზე.
ჩართეთ რეკომენდაციები დამადასტურებელ და მიტოვებული კალათის ელფოსტაში
ყოველ დოლარზე დახარჯული ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგი, შეგიძლიათ ველოდოთ საშუალოდ $42. გარდა ამისა, მარკეტოლოგების 59% გირჩევთ ელფოსტას, როგორც ყველაზე ეფექტურ არხს თვალსაზრისები შემოსავლის მიღება. მაღალი კონვერტაციის წყალობით ელ.ფოსტა თქვენი კოლეგებისთვის რეკომენდაციების წარდგენის ერთ-ერთი საუკეთესო საშუალებაა.
მაგალითად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ მიტოვებული კალათის ელფოსტა S მიტოვებული ნივთების მსგავსი ხელოვნების საგნებისთვის.
მეორეს მხრივ, თქვენ შეგიძლიათ შეიტანოთ „ხშირად შეძენილი ერთად“ რეკომენდაციები თქვენი შეკვეთის დადასტურების ელ.წერილში.
საბოლოო აზრები
Infosys-ის საცალო ვაჭრობის გამოცდილების გამოკითხვა აჩვენებს, რომ მომხმარებელთა 74% იმედგაცრუებულია, როდესაც ისინი ხვდებიან ვებსაიტზე, რომელიც აჩვენებს კონტენტს, რომელსაც საერთო არაფერი აქვს მათ ინტერესებთან და პრეფერენციებთან. თუმცა, მომხმარებელზე ორიენტირებულ პერსონალიზაციას შეუძლია გაზარდოს თქვენი კონვერტაციები 5%-ით და უზრუნველყოს თქვენი მარკეტინგული ხარჯების 5-დან 8-ჯერ ანაზღაურება.
პროდუქტის პერსონალიზებული რეკომენდაციები განაპირობებს ზრდას და მომგებიანობას, ხოლო კლიენტებს უადვილებს შეძენას მათი სპეციფიკური პრეფერენციების გაგებით. როგორც ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული ტენდენციები ელექტრონულ კომერციაში, პროდუქტის რეკომენდაციები აძლევს საცალო ვაჭრობას შესაძლებლობას გაუწიონ კონკურენცია და გადააჭარბონ ინდუსტრიის უმსხვილეს სახელებს და უზრუნველყონ მომხმარებლებისთვის განსაკუთრებული სავაჭრო გამოცდილება.
დატოვე კომენტარი