Recomandarea produselor este în esență un sistem de filtrare care prezice și afișează produsele pe care clienții dvs. ar dori să le cumpere. Motorul de recomandare a produselor este un sistem complex care folosește algoritmi și date despre utilizatori, cum ar fi evaluările și comentariile produselor, istoricul/istoricul returnărilor, evenimentele coșului, vizualizările de pagină, istoricul clicurilor și căutărilor etc.
Când sunt făcute corect, recomandările de produse pot ajuta comercianții să-și crească veniturile și să îmbunătățească păstrarea clienților. HiVis Supply, un important retailer online de îmbrăcăminte și de înaltă vizibilitate, a folosit recomandări personalizate și și-a crescut veniturile cu 68,3% .
Iată un exemplu despre cum funcționează motorul de recomandare de produse la fața locului:
Retailerii nu numai că folosesc aceste motoare de sugestie de produse, dar giganții de streaming precum Netflix și YouTube au și motoare de recomandare încorporate pentru a crea liste personalizate de clipuri recomandate pe care utilizatorii să le vizioneze. De fapt, 80% dintre emisiunile pe care le vizionezi pe Netflix sunt descoperite prin intermediul motorului de recomandare.
Ambalare individuală. Cum să ieși în evidență?
Acum să ne uităm la diferitele tipuri de motoare de recomandare folosite de comercianții cu amănuntul pentru a crea experiențe de cumpărături mai semnificative.
Există 3 tipuri de motoare de recomandare a produselor:
- Filtrarea conținutului. Acest tip de filtrare analizează preferințele anterioare ale cumpărătorului și alegerile anterioare pentru a crea un profil de preferințe. Așadar, data viitoare când vedeți recomandări precum „Dacă v-a plăcut, s-ar putea să vă placă și aceasta”, amintiți-vă că aceasta este o sugestie bazată pe conținut.
- Filtrare colaborativa: această metodă preia date de la mai mulți clienți și surse și face referințe încrucișate la istoria lor de achiziții pentru a prezice ce dorește un anumit client.
- De exemplu, dacă un utilizator caută pantofi, sistemul ar putea recomanda o pereche de șosete pe care alți utilizatori le-au achiziționat împreună cu acea pereche.
- În plus, metoda de filtrare colaborativă analizează compoziția demografică a utilizatorilor și determină dacă aceștia sunt cumpărători pentru prima dată sau cumpărători existenți. Amazon folosește o metodă de filtrare colaborativă articol cu articol, care reprezintă 35% din veniturile companiei.
- Recomandări hibride. După cum sugerează termenul, acest tip de motor de recomandare combină metode bazate pe conținut și cele bazate pe colaborare, folosind date de la utilizatori similari, precum și preferințele anterioare ale unui anumit utilizator pentru a crea o listă de produse recomandate.
Cum funcționează motorul de recomandare a produselor?
Un motor tipic de recomandare a produselor procesează datele în patru etape diferite: colectare, stocare, analiză și filtrare.
Pasul 1: Colectarea datelor. Recomandare de produs
Aceasta include atât date explicite, cât și implicite. Datele explicite constau în informații furnizate de utilizatori, cum ar fi evaluări și comentarii la produse. Pe de altă parte, datele implicite conțin informații precum istoricul comenzilor/istoricul returnărilor, evenimentele coșului, vizualizările de pagină, clicurile și jurnalele de căutare.
Pasul 2: Stocarea datelor
Motorul de recomandare a produselor furnizează date. Eficacitatea acestuia depinde de cantitatea de date pe care o puneți la dispoziția algoritmilor. Tipul de informații pe care îl utilizați pentru a configura recomandări vă poate ajuta să alegeți tipul de stocare pe care ar trebui să-l utilizați. poți să folosești Bază de date NoSQL, o bază de date SQL standard sau chiar un fel de stocare a obiectelor.
Pasul 3: Analiza datelor. Recomandare de produs
Următorul pas este filtrarea datelor folosind diferite procese de analiză. Iată câteva dintre modalitățile de a analiza datele colectate:
- Sisteme în timp real
- Analiza loturilor
- Analiză aproape în timp real
Pasul 4: filtrarea datelor
Ultimul pas este alegerea unei metode de filtrare. După cum am spus în secțiunea anterioară, puteți alege dintre trei metode diferite de filtrare: recomandări bazate pe conținut, colaborative sau hibride.
De ce un magazin online are nevoie de un sistem de recomandare a produselor? Recomandare de produs
În urmă cu mai bine de un deceniu, Amazon a introdus o nouă funcție pe site-ul său. Ei au afișat o selecție de produse într-un carusel sub sloganul: „Clienții care au vizualizat acest articol au văzut și alte articole.”
Recomandarea produselor Amazon nu a fost doar o caracteristică, ci o demonstrație excelentă a modului de utilizare inteligentă a datelor pentru succesul afacerii. Astăzi, după succesul imens al gigantului retail, majoritatea retailerilor folosesc recomandări personalizate ca instrument de marketing țintit atât în publicitate campanii de e-mail și pe majoritatea paginilor site-ului dvs.
Dar dacă conduci un magazin comerț electronic și nu ați activat încă recomandări, iată câteva fapte și cifre importante care probabil vă vor determina să vă reconsiderați strategia actuală.
Cele mai bune practici Recomandare de produs
Mulți proprietari de magazine comerț electronic, par să creadă că recomandările de produse sunt pur și simplu o colecție de produse similare. Cu toate acestea, ei deseori le scapă un lucru important: optimizarea recomandărilor lor pentru conversii.
Utilizați Data Scie pentru a înțelege comportamentul de cumpărare al clienților
Pentru ca recomandările de produse să funcționeze în favoarea dvs., trebuie să vă asigurați că ofertele pe care le oferiți sunt relevante și bazate pe date. Deci, cum le oferiți clienților dumneavoastră cele mai precise recomandări care se potrivesc cu interesele și nevoile lor?
Nu toți clienții sunt la fel. Fiecare cumpărător are propriile preferințe și criterii unice pe care își bazează deciziile de cumpărare.
De exemplu, dacă dețineți un magazin de suplimente pentru sănătate, unii dintre clienții dvs. pot prefera anumite arome sau ingrediente. Pe de altă parte, unii clienți vor fi mereu fideli mărcilor lor preferate. Un motor eficient de recomandare a produselor ar trebui să recunoască întotdeauna aceste comportamente unice ale utilizatorilor și să înțeleagă „de ce” din spatele deciziei unui client de a cumpăra un anumit produs.
Învățând din datele pe care le-ați colectat, motorul dvs. va ști ce le place clienților dvs. și ce îi face să cumpere. La rândul său, ademenește vizitatorii cu oferte de produse personalizate. Cercetările Accenture arată că recomandările de produse extrem de personalizate cresc probabilitatea unei achiziții cu 75%.
Oferiți numărul corect de recomandări. Recomandare de produs
Scopul includerii recomandărilor de produse pe site-ul dvs. este de a ajuta vizitatorii să găsească ceva ce le-ar putea plăcea, crescând astfel implicarea clienților. Când deveniți mai înclinați să abordați recomandările pur și simplu ca o oportunitate de a vă îmbunătăți conversiile, există șanse mari să afectați experiența generală.
De fapt, prea multe recomandări pot distrage atenția vizitatorilor de la scopul real al paginii. La fel ca pop-up-ul enervant care apare atunci când navighezi pe un site web, recomandările de produse pot fi, de asemenea, enervante.
Vedeți cum și-a executat Walmart strategia de recomandare de produse:
Spre deosebire de Amazon, Walmart nu are o strategie cuprinzătoare de recomandare a produselor. Menținându-l minim și centrat, se asigură că funcția sa de sugestie de produse nu se abate de la scopul real al paginii curente.
Alegerea calității în detrimentul cantității este recomandarea noastră de experți. Afișând doar câteva recomandări prezentate pe paginile selectate, puteți menține un echilibru între rata de conversie și experiența de cumpărături.
Utilizați imagini de produse de înaltă calitate. Recomandare de produs
Imaginile sunt esențiale pentru succes. comerț electronic. Dar de ce?
Conținutul vizual creează încredere, oferind cumpărătorilor o experiență de cumpărături în magazin.
Recomandările de produse nu fac excepție în acest caz. Includerea imaginilor de înaltă calitate este cea mai bună modalitate de a-i determina pe oameni să verifice articolele dvs. prezentate.
Recomandările de produse Nike includ imagini premium care facilitează descoperirea, evaluarea și achiziționarea acestor produse de către clienți.
Recomandările mai inteligente duc la conversii mai bune
Potrivit Marketing Dive, 48% dintre cumpărători părăsesc site-ul unui brand și cumpără la un concurent din cauza unei experiențe prost personalizate. Pentru a capta atenția vizitatorilor, trebuie să veniți cu recomandări de produse mai inteligente, mai personalizate, bazate pe preferințele individuale sau datele sociale.
Cu recomandările de produse, puteți surprinde tiparele de cumpărături, comportamentul, istoricul achizițiilor sau listele de dorințe ale tuturor și le puteți prezenta cu sugestii de produse foarte adaptate.
Crearea diferitelor tipuri de recomandări este o altă metodă eficientă pentru crearea unui mediu de cumpărături antrenant.
Unele dintre cele mai bune tipuri de recomandări de conversie includ:
Recomandarea celor mai bine vândute. În recomandare acest tip include produse populare sau bestselleruri ale unui magazin online.
Sunt vizionați și alți clienți. Acest tip de recomandare funcționează prin colectare de date, interesele sau preferințele multor utilizatori și potrivirea acestora cu comportamentul unui anumit cumpărător de pe Internet pentru a oferi cele mai precise oferte.
Ați putea dori, de asemenea: este un set de produse care seamănă oarecum cu ceea ce caută cumpărătorul. În acest sens, motorul de recomandare colectează și compară diverse comportamente și preferințe ale utilizatorilor precum categorie, culoare, marcă, preț etc.
Recomandări pe categorii. Unele magazine comerț electronic afișați sugestii de produse bazate pe cele mai vândute sau produse populare în funcție de categorie. Recomandare de produs
Îmbunătățiți AOV folosind recomandările Frequently Bought Together
Una dintre cele mai bune modalități de a crește veniturile din magazinul de comerț electronic este creșterea AOV, sau valoarea medie a comenzii, a tranzacțiilor. Recomandările Frequently Bought Together au ca scop crearea de oportunități de upselling și cross-selling. Recomandare de produs
În acest caz, un motor de recomandare de produse analizează cantități uriașe de date, cum ar fi istoricul achizițiilor și comportamentul anterior al utilizatorilor similari, pentru a recomanda produse suplimentare.
Amazon face totul corect când face asta:
Scopul principal al recomandării produselor „cumpărate frecvent împreună” este creșterea AOV pentru fiecare tranzacție.
Introduceți dovezi sociale sau insigne pentru a construi încredere. Recomandare de produs
Adăugarea unui element de protecție socială la recomandări ajută comercianții cu amănuntul să demonstreze încredere în produsele pe care le oferă.
Cercetările HubSpot arată că 57% dintre consumatori preferă un produs sau serviciu care are cel puțin un rating de 4 stele. În plus, cumpărătorii de astăzi sunt dispuși să cheltuiască cu 31% mai mult pe companii cu recenzii mai bune.
Pentru a vă crește coeficientul de încredere, puteți pune mici pictograme lângă fiecare produs pentru a arăta câți oameni l-au achiziționat în acea zi. Dacă un cumpărător realizează că alți oameni au cumpărat deja un anumit produs, acest lucru îl poate împinge mai aproape de o decizie de cumpărare.
Comercianții cu amănuntul pot adăuga, de asemenea, evaluări cu stele la recomandările lor de cele mai bune vânzări, pentru a crește șansele de conversie.
Includerea etichetelor precum „cel mai bine vândut”, „alegerile de top” sau „alegerea editorului” este, de asemenea, eficientă.
Puneți recomandările deasupra pliului
Întrucât cumpărăturile sunt un joc vizual, poziționarea recomandării tale contează foarte mult. Termenul „deasupra pliului” a fost folosit pentru prima dată pentru a se referi la jumătatea superioară a ziarelor; în acest scop era o singură parte vizibilă trecătorilor. Prin urmare, editorii plasau de obicei imagini sau titluri convingătoare deasupra pliului pentru a atrage vizitatori.
Site-urile web nu sunt diferite. Recomandare de produs
Potrivit manifestului Nielsen Norman Group, diferența medie între modul în care utilizatorii procesează informațiile de mai sus și de dedesubt este de 84%.
Plasarea recomandării de produs deasupra pliului îi ajută pe cumpărători să-l identifice cu ușurință. Pentru cumpărătorii cu cel mai mare grad de interes pentru achiziție, plasare convenabilă deasupra pliantei.
Adăugați recomandări de produse pe 404 pagini. Recomandare de produs
Erorile 404 pot fi frustrante pentru clienți.
De fapt, un studiu arată că 74% dintre cumpărătorii care întâmpină o eroare 404 vor părăsi site-ul și nu se vor mai întoarce niciodată.
Dar nu-ți face griji! Puteți folosi această situație inevitabilă pentru a prezenta unele dintre cele mai bune produse ale dvs. Pe lângă faptul că oferă utilizatorilor o cale de ieșire din pagina de eroare, aceasta oferă o oportunitate uimitoare crește numărul de conversii.
Chiar și retailerii populari precum Nike, Steve Madden etc. urmează această tactică și transformă inevitabilele erori 404 într-o oportunitate.
Acasă Recomandări de produse Puternic
Pagina de pornire a unui site web este locul ideal pentru a posta recomandări de produse.
Cercetarea lui Baymard arată că 25% dintre cei care cumpără pentru prima dată au derulat în mod repetat la pagina de pornire și apoi s-au întors din nou pentru a explora gama de produse a site-ului. Vizitatori noi care nu au cunoștințe anterioare despre gama exclusivă a mărcii și sunt foarte dependenți de conținut pagina principalapentru a-ți crește gradul de conștientizare. Recomandare de produs
De exemplu, RayBan și-a plasat cele mai populare produse pe pagina sa de pornire pentru a crea oportunități de cumpărare.
Filosofia este simplă: de obicei este dificil să recomande noi oferte noilor vizitatori din cauza lipsei de date. În acest scenariu, cea mai bună recomandare de produs este să afișați cele mai populare produse sau cele cu cele mai mari rate de conversie pe pagina de pornire.
Includeți recomandări în e-mailurile de confirmare și de coș abandonat
Pentru fiecare dolar cheltuit marketing prin e-mail, vă puteți aștepta la o medie de 42 USD. În plus, 59% dintre specialiști în marketing recomandă e-mailul ca fiind cel mai eficient canal cu puncte de vedere primind venituri. Datorită conversiei ridicate e-mailuri sunt una dintre cele mai bune modalități de a prezenta recomandări colegilor tăi.
De exemplu, puteți utiliza e-mailul de coș abandonat S pentru articole de artă similare articolelor abandonate.
Pe de altă parte, puteți include recomandări „cumpărate frecvent împreună” în e-mailul de confirmare a comenzii.
Gânduri finale
Un sondaj Infosys despre experiența de cumpărături cu amănuntul arată că 74% dintre consumatori sunt frustrați când ajung pe un site web care afișează conținut care nu are nimic de-a face cu interesele și preferințele lor. Cu toate acestea, personalizarea centrată pe client vă poate crește conversiile cu 5% și poate oferi o rentabilitate de 5x până la 8x a cheltuielilor dvs. de marketing.
Recomandările personalizate de produse stimulează creșterea și profitabilitatea, în timp ce facilitează achizițiile clienților prin înțelegerea preferințelor lor specifice. Ca una dintre cele mai populare tendințe în comerțul electronic, recomandările de produse oferă retailerilor posibilitatea de a concura și de a depăși cele mai mari nume ale industriei, oferind în același timp clienților o experiență de cumpărături excepțională.
Lasă un comentariu