Рекомендация продукта — это процесс, в котором предоставляется индивидуализированный совет или предложение покупателю о товаре или услуге на основе его интересов, предпочтений, истории покупок или поведения. Цель рекомендаций — помочь пользователю найти подходящие товары, улучшить его покупательский опыт и увеличить вероятность совершения покупки.

Основные аспекты. Рекомендация продукта .

1. Personalização

Персонализированные рекомендации учитывают индивидуальные особенности и предпочтения пользователя. Это могут быть его предыдущие покупки, просмотры товаров, оценки и отзывы, а также поведенческие данные.

2. Алгоритмы и технологии

Для создания рекомендаций используются различные алгоритмы и технологии:

  • Фильтрация на основе содержания: Рекомендуются продукты, похожие на те, которые пользователь уже смотрел или покупал.
  • Коллаборативная фильтрация: Рекомендации основаны на схожести пользователей. Если два пользователя имеют схожие интересы, то им могут быть предложены одинаковые товары.
  • modelos híbridos: Комбинируют несколько методов для достижения более точных рекомендаций.

3. Рекомендация продукта .Контекстуальные факторы

Учитываются такие контекстуальные факторы, как время суток, место нахождения, устройство, с которого происходит доступ к сайту или приложению, и даже текущие тренды.

4. Цели рекомендаций

Основные цели включают:

  • Vendas aumentadas: Предложение дополнительных товаров, которые могут заинтересовать покупателя (кросс-продажи и апсейл).
  • Повышение удовлетворенности клиента: Помощь в нахождении нужного товара быстрее и удобнее.
  • Melhorando a experiência do usuário: Создание более удобного и приятного процесса покупок.

Aqui está um exemplo de como funciona o mecanismo de recomendação de produtos no local:

Recomendação de produto tático Voodoo

Os varejistas não apenas usam esses mecanismos de sugestão de produtos, mas gigantes de streaming como Netflix e YouTube também possuem mecanismos de recomendação integrados para criar listas personalizadas de clipes recomendados para os usuários assistirem. Na verdade, 80% dos programas que você assiste na Netflix são descobertos por meio do mecanismo de recomendação.

Embalagem individual. Como se destacar?

Agora vejamos os diferentes tipos de mecanismos de recomendação usados ​​pelos varejistas para criar compras mais significativas.

Existem 3 tipos de mecanismos de recomendação de produtos:

  • Filtragem de conteúdo. Esse tipo de filtragem analisa as preferências e escolhas anteriores de um comprador para criar um perfil de preferência. Então, da próxima vez que você vir recomendações como “Se você gostou disso, você também pode gostar disso”, lembre-se de que esta é uma sugestão baseada em conteúdo.
  • Filtragem colaborativa: esse método coleta dados de vários clientes e fontes e cruza seus históricos de compras para prever o que um determinado cliente deseja.
    • Por exemplo, se um usuário estiver procurando sapatos, o sistema poderá recomendar um par de meias que outros usuários compraram junto com esse par.
    • Além disso, o método de filtragem colaborativa analisa a composição demográfica dos usuários e determina se eles são compradores iniciantes ou já existentes. A Amazon usa um método de filtragem colaborativa item por item, que responde por 35% da receita da empresa.
  • Recomendações híbridas. Como o termo sugere, este tipo de mecanismo de recomendação combina métodos baseados em conteúdo e métodos baseados em colaboração, usando dados de usuários semelhantes, bem como preferências anteriores de um usuário específico para criar uma lista de produtos recomendados.

Como funciona o mecanismo de recomendação de produtos?

Um mecanismo típico de recomendação de produto processa dados em quatro estágios diferentes: coleta, armazenamento, análise e filtragem.

Etapa 1: Coleta de dados. Recomendação de produto

Isso inclui dados explícitos e implícitos. Os dados explícitos consistem em informações fornecidas pelos usuários, como classificações e comentários sobre produtos. Por outro lado, os dados implícitos contêm informações como histórico de pedidos/devoluções, eventos de carrinho, visualizações de páginas, cliques e registros de pesquisa.

Etapa 2: armazenamento de dados

O mecanismo de recomendação de produto alimenta dados. Sua eficácia depende da quantidade de dados que você disponibiliza aos algoritmos. O tipo de informação que você usa para configurar recomendações pode ajudá-lo a escolher o tipo de armazenamento que deve usar. você pode usar banco de dados NoSQL, um banco de dados SQL padrão ou até mesmo algum tipo de armazenamento de objetos.

Etapa 3: análise de dados. Recomendação de produto

Filtrar os dados usando vários processos de análise é o próximo passo. Aqui estão algumas das maneiras de analisar os dados coletados:

  • Sistemas em tempo real
  • Análise de lote
  • Análise quase em tempo real

Etapa 4: filtragem de dados

A última etapa é escolher um método de filtragem. Como dissemos na seção anterior, você pode escolher entre três métodos de filtragem diferentes: recomendações baseadas em conteúdo, colaborativas ou híbridas.

Por que uma loja online precisa de um sistema de recomendação de produtos? Recomendação de produto

Há mais de uma década, a Amazon introduziu um novo recurso em seu site. Eles exibiram uma seleção de produtos em um carrossel sob o lema: “Os clientes que visualizaram este item também visualizaram outros itens.”

A recomendação de produtos da Amazon não foi apenas um recurso, mas uma grande demonstração de como usar os dados de forma inteligente para o sucesso dos negócios. Hoje, depois do enorme sucesso do gigante retalhista, a maioria dos retalhistas está a utilizar recomendações personalizadas como ferramenta de marketing direccionada, tanto em propaganda campanhas de e-mail e na maioria das páginas do seu site.

Mas se você administra uma loja comércio eletrônico e ainda não ativou as recomendações, aqui estão alguns fatos e números importantes que provavelmente o levarão a reconsiderar sua estratégia atual.

Recomendação de produto para estatísticas de produto

Recomendação de produtos de melhores práticas

Muitos donos de lojas comércio eletrônico, parecem pensar que as recomendações de produtos são simplesmente uma coleção de produtos semelhantes. No entanto, muitas vezes eles perdem uma coisa importante: otimizar suas recomendações para conversões.

Use a ciência de dados para compreender o comportamento de compra do cliente

Para fazer com que as recomendações de produtos funcionem a seu favor, você precisa ter certeza de que as ofertas que oferece são relevantes e baseadas em dados. Então, como você fornece aos seus clientes as recomendações mais precisas que atendem aos seus interesses e necessidades?

Nem todos os clientes são iguais. Cada comprador tem suas próprias preferências e critérios exclusivos nos quais baseia suas decisões de compra.

Por exemplo, se você possui uma loja de suplementos saudáveis, alguns de seus clientes podem preferir sabores ou ingredientes específicos. Por outro lado, alguns clientes serão sempre fiéis às suas marcas favoritas. Um mecanismo eficaz de recomendação de produtos deve sempre reconhecer esses comportamentos exclusivos do usuário e compreender o “porquê” da decisão de um cliente de comprar um determinado produto.

Ao aprender com os dados que você coletou, seu mecanismo saberá o que seus clientes gostam e o que os faz comprar. Por sua vez, atrai visitantes com ofertas de produtos customizados. A pesquisa da Accenture mostra que recomendações de produtos altamente personalizadas aumentam a probabilidade de uma compra em 75%.

Forneça o número certo de recomendações. Recomendação de produto

O objetivo de incluir recomendações de produtos em seu site é ajudar os visitantes a encontrar algo de que possam gostar, aumentando assim o envolvimento do cliente. Quando você fica mais inclinado a abordar as recomendações simplesmente como uma oportunidade para melhorar suas conversões, há uma boa chance de você estar prejudicando a experiência geral.

Na verdade, muitas recomendações podem desviar a atenção dos visitantes do verdadeiro propósito da página. Assim como o irritante pop-up que aparece ao navegar em um site, as recomendações de produtos também podem ser irritantes.

Veja como o Walmart executou sua estratégia de recomendação de produtos:

Recomendações de produtos do Walmart

Ao contrário da Amazon, o Walmart não possui uma estratégia abrangente de recomendação de produtos. Ao mantê-lo mínimo e centralizado, eles garantem que sua função de sugestão de produto não se desvie do real propósito da página atual.

Escolher qualidade em vez de quantidade é nossa recomendação de especialistas. Ao exibir apenas algumas recomendações em destaque nas páginas selecionadas, você pode manter um equilíbrio entre a taxa de conversão e a experiência de compra.

Use imagens de produtos de alta qualidade. Recomendação de produto

As imagens são essenciais para o sucesso. comércio eletrônico. Mas por que?

O conteúdo visual gera confiança, proporcionando aos compradores uma experiência de compra na loja.

As recomendações de produtos não são exceção neste caso. Incluir imagens de alta qualidade é a melhor maneira de fazer com que as pessoas confiram os itens em destaque.

Recomendação de produto 1

As recomendações de produtos da Nike apresentam imagens premium que facilitam aos clientes descobrir, avaliar e comprar esses produtos.

Recomendações mais inteligentes levam a melhores conversões

De acordo com o Marketing Dive, 48% dos compradores deixam o site de uma marca e compram em um concorrente por causa de uma experiência mal personalizada. Para captar a atenção dos visitantes, você deve apresentar recomendações de produtos mais inteligentes e personalizadas com base em preferências individuais ou dados sociais.

Com recomendações de produtos, você pode capturar padrões de compras, comportamento, histórico de compras ou listas de desejos de todos e apresentar sugestões de produtos altamente especializadas.

Criar diferentes tipos de recomendações é outro método eficaz para criar um ambiente de compras envolvente.

Alguns dos melhores tipos de recomendações de conversão incluem:

Recomendação de best-sellers. Em recomendação este tipo inclui produtos populares ou best-sellers de uma loja online.

Recomendação de produtos mais vendidos

Outros clientes também são visualizados. Este tipo de recomendação funciona por coleção de dados, interesses ou preferências de muitos usuários e combiná-los com o comportamento de um determinado comprador na Internet para fornecer as ofertas mais precisas.

Outros clientes também visualizaram

Você pode gostar: é um conjunto de produtos um tanto semelhante ao que o comprador procura. Nesse sentido, o mecanismo de recomendação coleta e compara diversos comportamentos e preferências do usuário, como categoria, cor, marca, preço, etc.

Você também pode gostar

Recomendações por categoria. Algumas lojas comércio eletrônico exibir sugestões de produtos com base em best-sellers ou produtos populares por categoria. Recomendação de produto

Recomendações de categoria

Melhore o AOV usando recomendações frequentemente compradas juntas

Uma das melhores maneiras de aumentar a receita da loja de comércio eletrônico é aumentar o AOV, ou valor médio do pedido, das transações. As recomendações do Frequently Bought Together visam criar oportunidades de upsell e vendas cruzadas. Recomendação de produto

Nesse caso, um mecanismo de recomendação de produtos analisa grandes quantidades de dados, como histórico de compras e comportamento anterior de usuários semelhantes, para recomendar produtos adicionais.

A Amazon faz tudo certo ao fazer isso:

Junto com isso, eles costumam comprar

O principal objetivo de recomendar produtos “comprados frequentemente em conjunto” é aumentar o AOV para cada transação.

Insira provas sociais ou crachás para construir confiança. Recomendação de produto

Adicionar um elemento de proteção social às recomendações ajuda os retalhistas a demonstrar confiança nos produtos que oferecem.

A pesquisa da HubSpot mostra que 57% dos consumidores preferem um produto ou serviço que tenha pelo menos 4 estrelas. Além do mais, os compradores de hoje estão dispostos a gastar 31% mais em empresas com melhores avaliações.

Para aumentar o seu quociente de confiança, você pode colocar pequenos ícones ao lado de cada produto para mostrar quantas pessoas o compraram naquele dia. Se um comprador perceber que outras pessoas já compraram um determinado produto, isso pode aproximá-lo de uma decisão de compra.

Os varejistas também podem adicionar classificações com estrelas às recomendações dos mais vendidos para aumentar as chances de conversão.

Recomendado para você

Incluir rótulos como “best-seller”, “melhores escolhas” ou “escolha do editor” também é eficaz.

Coloque suas recomendações acima da dobra

Como fazer compras é um jogo visual, o posicionamento da sua recomendação é muito importante. O termo "acima da dobra" foi usado pela primeira vez para se referir à metade superior dos jornais; para isso havia uma única parte visível aos transeuntes. Portanto, os editores geralmente colocam imagens ou títulos atraentes acima da dobra para atrair visitantes.

Os sites não são diferentes. Recomendação de produto

De acordo com o manifesto do Nielsen Norman Group, a diferença média entre como os usuários processam as informações acima e abaixo é de 84%.

Recomendações acima

Colocar a recomendação do produto acima da dobra ajuda os compradores a identificá-la facilmente. Para compradores com maior interesse em comprar, posicionamento conveniente acima da dobra.

Adicione recomendações de produtos em páginas 404. Recomendação de produto

Erros 404 podem ser frustrantes para os clientes.

Na verdade, um estudo mostra que 74% dos compradores que encontram um erro 404 sairão do site e nunca mais retornarão.

Mas não se preocupe! Você pode usar essa situação inevitável para mostrar alguns de seus produtos mais populares. Além de oferecer aos seus usuários uma saída para a página de erro, isso oferece uma oportunidade incrível aumentar o número de conversões.

Mesmo varejistas populares como Nike, Steve Madden, etc. seguem essa tática e transformam os inevitáveis ​​​​erros 404 em uma oportunidade.

Home Recomendações de produtos poderosas

A página inicial de um site é o local ideal para postar recomendações de produtos.

A pesquisa de Baymard afirma que 25% dos compradores pela primeira vez rolaram repetidamente até a página inicial e depois retornaram para explorar a linha de produtos do site. Novos visitantes que não têm conhecimento prévio da oferta exclusiva da marca e são altamente dependentes do conteúdo pagina inicialpara aumentar sua consciência. Recomendação de produto

Por exemplo, a RayBan colocou seus produtos mais populares em sua página inicial para criar oportunidades de compra.

Recomendação de produto da página inicial do RayBan

A filosofia é simples: normalmente é difícil recomendar novas ofertas a novos visitantes devido à falta de dados. Nesse cenário, a melhor recomendação de produto é mostrar na página inicial os produtos mais populares ou com maiores taxas de conversão.

Incluir recomendações em e-mails de confirmação e carrinho abandonado

Para cada dólar gasto em marketing de email, você pode esperar uma média de US$ 42. Além disso, 59% dos profissionais de marketing recomendam o e-mail como o canal mais eficaz com pontos de vista recebendo renda. Graças à alta conversão e-mails são uma das melhores maneiras de apresentar recomendações aos seus colegas.

Por exemplo, você pode usar o e-mail S de carrinho abandonado para itens de arte semelhantes a itens abandonados.

Recomendação por e-mail Recomendação de produto

Por outro lado, você pode incluir recomendações de “comprados juntos com frequência” no e-mail de confirmação do pedido.

Pensamentos finais

Uma pesquisa de experiência de compra no varejo da Infosys mostra que 74% dos consumidores ficam frustrados quando acessam um site que exibe conteúdo que não tem nada a ver com seus interesses e preferências. No entanto, a personalização centrada no cliente pode aumentar suas conversões em 5% e fornecer um retorno de 5 a 8 vezes em seus gastos com marketing.

Recomendações personalizadas de produtos impulsionam o crescimento e a lucratividade, ao mesmo tempo que facilitam a compra dos clientes, entendendo suas preferências específicas. Como um dos mais populares tendências no comércio eletrônico, as recomendações de produtos dão aos varejistas a oportunidade de competir e superar os maiores nomes do setor, ao mesmo tempo que proporcionam aos clientes uma experiência de compra excepcional.

Часто задаваемые вопросы. Рекомендация продукта .

1. Что такое рекомендация продукта?

Рекомендация продукта — это процесс предоставления индивидуализированных советов или предложений о товарах или услугах на основе интересов, предпочтений, истории покупок или поведения пользователя. Целью является улучшение покупательского опыта и увеличение вероятности совершения покупки.

2. Какие технологии используются для рекомендаций продуктов?

Для рекомендаций продуктов используются различные технологии и алгоритмы:

  • Фильтрация на основе содержания: Рекомендуются товары, похожие на те, которые пользователь уже просматривал или покупал.
  • Коллаборативная фильтрация: Рекомендации основаны на схожести пользователей и их поведения.
  • modelos híbridos: Комбинируют несколько методов для достижения более точных рекомендаций.
  • Aprendizado de máquina e inteligência artificial: Анализируют большие объемы данных для выявления паттернов и предпочтений.

3. Как рекомендация продукта влияют на бизнес?

Эффективные рекомендации продуктов могут существенно влиять на бизнес:

  • Увеличение среднего чека: Пользователи чаще покупают дополнительные товары.
  • Aumentar a fidelidade do cliente: Персонализированные предложения увеличивают удовлетворенность клиентов.
  • Vantagem competitiva: Компании, предлагающие точные и релевантные рекомендации, выделяются среди конкурентов.

4. Как персонализировать рекомендации продуктов?

Для персонализации рекомендаций используются данные о пользователях:

  • Histórico de compras: Какие товары покупал пользователь ранее.
  • Поведенческие данные: Какие товары просматривал, кликал или добавлял в корзину.
  • Отзывы и оценки: Какие отзывы и оценки оставлял пользователь.
  • Dano Demográfico: Возраст, пол, местоположение и другие характеристики.

5. Рекомендация продукта . Какие примеры использования существуют?

  • Lojas on-line: Amazon, eBay предлагают сопутствующие товары, товары, которые покупают вместе, и персонализированные рекомендации на основе истории покупок.
  • Serviços de streaming: Netflix, Spotify предлагают фильмы, сериалы, музыку на основе предпочтений и поведения пользователя.
  • Redes Sociais: Facebook, Instagram предлагают контент и рекламу, основанные на интересах и взаимодействиях пользователя.

6. Как оценить эффективность системы рекомендаций продуктов?

Эффективность системы рекомендаций можно оценить с помощью различных метрик:

  • Conversão: Увеличение количества покупок после внедрения рекомендаций.
  • Verificação de média: Увеличение среднего значения покупки.
  • Коэффициент кликов (CTR): Процент пользователей, которые кликнули на рекомендованный товар.
  • Повторные покупки: Увеличение числа повторных покупок благодаря персонализированным рекомендациям.

7. Рекомендация продукта . Какие ошибки часто встречаются ?

Некоторые общие ошибки включают:

  • Переизбыток информации: Слишком много рекомендаций может запутать пользователя.
  • Нерелевантные рекомендации: Предложения, которые не соответствуют интересам пользователя.
  • Отсутствие персонализации: Игнорирование индивидуальных предпочтений и поведения пользователя.
  • Sem atualizações: Нерегулярное обновление алгоритмов и данных, что ведет к устаревшим рекомендациям.

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