Рекомендація продукту - це, по суті, система фільтрації, яка прогнозує та відображає продукти, які ваші клієнти хотіли б купити. Механізм рекомендацій по продукту - це складна система, яка використовує алгоритми та дані користувача, такі як оцінки та коментарі про продукти, історію / історію повернення, події кошика, перегляди сторінок, журнал переходів і пошуку і т. д.,
Якщо все зроблено правильно, рекомендації щодо продуктів можуть допомогти рітейлерам збільшити свої доходи та покращити утримання клієнтів. HiVis Supply, провідний онлайн-ритейлер одягу та одягу підвищеної видимості, використав індивідуальні рекомендації та збільшив свій дохід на цілих 68,3%.
Ось приклад того, як працює механізм рекомендації продукту на місці:
Рітейлери не тільки використовують ці механізми пропозиції продуктів, але й такі потокові гіганти, як Netflix та YouTube, також мають вбудовані механізми рекомендацій для створення спеціалізованих списків рекомендованих кліпів для перегляду користувачами. Фактично 80% шоу, які ви дивитеся на Netflix, виявляються через систему рекомендацій.
Індивідуальна упаковка. Як виділитися?
Тепер давайте розглянемо різні типи механізмів рекомендацій, які використовуються роздрібними торговцями для створення більш значущих покупок.
Є 3 типи двигунів рекомендацій продукту:
- Тематична фільтрація. Цей тип фільтрації аналізує попередні переваги покупця та попередні варіанти вибору, щоб створити профіль переваг. Отже, наступного разу, коли ви побачите рекомендації типу «Якщо вам сподобалося це, вам також може сподобатися», пам'ятайте, що ця пропозиція базується на змісті.
- Коллаборативна фільтрація: цей метод враховує дані від декількох покупців і джерел і дає перехресні посилання на їх історії покупок, щоб передбачити, що саме хоче конкретний клієнт.
- Наприклад, якщо користувач шукає взуття, система може порекомендувати пару шкарпеток, які інші користувачі купили разом з цією парою.
- Крім того, метод спільної фільтрації аналізує демографічний склад користувачів та визначає, чи є вони покупцями вперше чи вже існуючими. Amazon використовує метод спільної фільтрації від елемента до елемента, на який припадає 35% доходу компанії.
- Гібридні рекомендації. Як випливає з цього терміна, цей тип механізму рекомендацій комбінує методи на основі контенту і на основі співробітництва, використовуючи дані від схожих користувачів, а також минулі переваги конкретного користувача для створення списку рекомендованих продуктів.
Як працює механізм рекомендації продукту?
Типовий механізм рекомендацій щодо продукту обробляє дані на чотирьох різних етапах: збирання, зберігання, аналіз та фільтрація.
Крок 1: Збір даних. рекомендація продукту
Це включає як явні, і неявні дані. Явні дані складаються з інформації, наданої користувачами, як оцінки та коментарі до продуктів. З іншого боку, неявні дані містять таку інформацію, як історія замовлень / історія повернення, події кошика, перегляди сторінок, кліки та журнали пошуку.
Крок 2: Зберігання даних
Двигун рекомендації подає дані. Його ефективність залежить від кількості даних, які ви робите доступними для алгоритмів. Тип інформації, яку ви використовуєте для налаштування рекомендацій, допоможе вам вибрати тип сховища, яке ви повинні використовувати. Ви можете використовувати базу даних NoSQL, стандартна база даних SQL або навіть якесь сховище об'єктів.
Крок 3: Аналіз даних. рекомендація продукту
Фільтрування даних із використанням різних процесів аналізу є наступним етапом. Ось деякі із способів аналізу зібраних даних:
- Системи реального часу
- пакетний аналіз
- Практично в реальному часі аналіз
Крок 4: Фільтрація даних
Останній крок – вибрати метод фільтрації. Як ми вже говорили в попередньому розділі, ви можете вибрати один із трьох різних методів фільтрації: засновані на контенті, спільні чи гібридні рекомендації.
Навіщо інтернет-магазину потрібна система рекомендацій по продукту? рекомендація продукту
Понад десять років тому Amazon представила нову функцію на своєму веб-сайті. Вони відображали набір продуктів у каруселі під слоганом: «Клієнти, які переглядали цей елемент, також переглядали інші елементи».
Рекомендація Amazon по продукту була не просто функцією, а чудовою демонстрацією того, як розумно використовувати дані для успіху в бізнесі. Сьогодні, після величезного успіху роздрібного гіганта, більшість рітейлерів використовують персоналізовані рекомендації як цільовий маркетинговий інструмент. рекламних кампаніях електронною поштою, так і на більшості сторінок свого веб-сайту.
Але якщо ви керуєте магазином електронної комерції і ще не активували рекомендації, ось кілька важливих фактів та цифр, які, ймовірно, спонукають вас переглянути свою поточну стратегію.
Рекомендація продукту Best Practices
Багато власників магазинів електронної комерції, схоже, вважають, що рекомендації щодо продукту це просто набір схожих продуктів. Однак вони часто втрачають одну важливу річ: оптимізують свої рекомендації щодо конверсій.
Використовуйте Data Scie для розуміння купівельної поведінки клієнтів
Щоб рекомендації продуктів працювали на вашу користь, ви повинні переконатися, що пропозиції, які ви пропонуєте, є актуальними та заснованими на даних. Отже, як ви надаєте своїм клієнтам найбільш точні рекомендації, які відповідають їхнім інтересам та потребам?
Не всі клієнти однакові. Кожен покупець має свої унікальні переваги та критерії, на підставі яких вони приймають рішення про покупку.
Наприклад, якщо у вас є магазин біологічно активних добавок, деякі з ваших клієнтів можуть віддати перевагу специфічним смакам або інгредієнтам. З іншого боку, деякі покупці завжди будуть віддані своїм улюбленим брендам. Ефективний механізм рекомендацій щодо продукту завжди повинен розпізнавати таку унікальну поведінку користувачів та розуміти «чому», що стоїть за рішенням покупця купити конкретний продукт.
Вивчивши дані, які ви зібрали, ваш двигун знатиме, що подобається вашим клієнтам і що змушує їх купувати. У свою чергу він спокушає відвідувачів індивідуальними пропозиціями продуктів. Дослідження Accenture показує, що високо персоналізовані рекомендації щодо продукту підвищують ймовірність покупки на 75 відсотків.
Уявіть правильну кількість рекомендацій. рекомендація продукту
Мета включення рекомендацій щодо продукту до вашого веб-сайту – допомогти відвідувачам знайти те, що їм може сподобатися, і тим самим підвищити зацікавленість клієнтів. Коли ви стаєте схильнішими підходити до рекомендацій просто як до можливості покращити свої конверсії, існує велика ймовірність, що ви пошкодите загальний досвід.
Насправді, дуже багато рекомендацій може відвернути відвідувачів від реальної мети сторінки. Подібно до неприємного спливаючого вікна, яке з'являється під час перегляду веб-сайту, рекомендації щодо продукту також можуть дратувати.
Подивіться, як Walmart виконав свою стратегію рекомендації продукту:
На відміну від Amazon, Walmart немає вичерпної стратегії рекомендації продукту. Зберігаючи його мінімальним та центрованим, вони гарантують, що його функція пропозиції продукту не відхиляється від фактичного призначення поточної сторінки.
Вибір якості за кількість — наша рекомендація експерта. Відображаючи лише кілька рекомендованих рекомендацій на вибраних сторінках, ви можете підтримувати баланс між коефіцієнтом конверсії та зручністю покупок.
Використовуйте якісні зображення продуктів. рекомендація продукту
Зображення необхідні успіху електронної комерції. Але чому?
Візуальний контент підвищує довіру покупців, надаючи покупцям відчуття, відповідне покупкам в магазині.
Рекомендації продукту є винятком у разі. Увімкнення високоякісних зображень – найкращий спосіб змусити людей перевірити ваші рекомендовані предмети.
У розділі рекомендацій по продуктам Nike представлені першокласні зображення, які полегшують покупцям пошук, оцінку і купівлю цих продуктів.
Більш розумна рекомендація сприяє поліпшенню конверсії
Згідно з Marketing Dive, 48% покупців залишають сайт бренду і роблять покупки у конкурента через погано персоналізований досвід. Щоб привернути увагу відвідувачів, ви повинні продумати розумніші, більш персоналізовані рекомендації щодо продукту, засновані на індивідуальних уподобаннях або соціальних даних.
З рекомендацією продукту s , ви можете захопити торгові моделі кожного шопінгу, поведінка, історію покупок або списки побажань і представити їх вузькоспеціалізовані пропозиції продукту.
Створення різних типів рекомендацій – ще один ефективний метод створення привабливого середовища для покупок.
Деякі з кращих типів рекомендацій по конвертації включають:
Рекомендація про бестселери. В рекомендації такого типу входять популярні товари або бестселери інтернет-магазину.
Також проглядаються й інші клієнти. Цей тип рекомендацій працює шляхом збору даних, інтересів чи переваг багатьох користувачів та зіставлення їх з поведінкою конкретного покупця в Інтернеті для надання найбільш точних пропозицій.
Вам також може сподобатися: це набір продуктів, які дещо схожі на те, що шукає покупець. У зв'язку з цим механізм рекомендацій збирає та порівнює різні моделі поведінки користувачів та переваги, такі як категорія, колір, марка, ціна тощо.
Рекомендації по категоріям. Деякі магазини електронної комерції відображають пропозиції щодо продуктів на основі бестселерів або популярних продуктів за категоріями. Рекомендація продукту
Поліпшите AOV, використовуючи рекомендації «Часто купують разом»
Одним з кращих способів підвищити дохід магазину електронної комерції є збільшення AOV, або середньої вартості замовлення, транзакцій. Рекомендації «Часто купуються разом» спрямовані на створення можливостей для продажів і перехресних продажів. рекомендація продукту
В цьому випадку система рекомендацій по продукту аналізує величезні обсяги даних, наприклад історію покупок і попередню поведінку схожих користувачів, щоб рекомендувати додаткові продукти.
Amazon все робить правильно при виконанні цього:
Основна мета рекомендацій щодо «часто купованих разом» продуктів - збільшити AOV для кожної транзакції.
Вставити соціальне доказ або значки для створення довіри. рекомендація продукту
Додавання елемента соціального захисту у рекомендації допомагає рітейлерам демонструвати довіру до продуктів, які вони пропонують.
Дослідження HubSpot показує, що 57% споживачів віддають перевагу продукту або послугі, яка має рейтинг як мінімум 4 зірки. Більше того, сучасні покупці готові витрачати на бізнес на 31% більше із найкращими відгуками.
Щоб підвищити коефіцієнт довіри, ви можете позначити маленькі значки поруч із кожним продуктом, щоб показати, скільки людей придбали його у цей день. Якщо покупець усвідомлює, деякі інші люди вже купили конкретний товар, це може підштовхнути його ближче до рішення про купівлю.
Роздрібні продавці також можуть додавати зіркові оцінки в свої рекомендації по бестселерів, щоб підвищити шанси на конверсію.
Включаючи такі ярлики, як «бестселер», «кращі вибори» або «вибір редактора», також ефективні.
Помістіть свої рекомендації вище згину
Оскільки шопінг це гра візуального сприйняття, позиціонування вашої рекомендації має велике значення. Поняття «вище за згин» вперше використовувалося для позначення верхньої половини газет; при цьому була єдина частина, видима перехожим. Тому видавці зазвичай розміщували переконливі зображення чи заголовки над згином, щоб залучити відвідувачів.
Сайти нічим не відрізняються. рекомендація продукту
Згідно з маніфестом Nielsen Norman Group, середня різниця між тим, як користувачі обробляють інформацію вище і нижче, становить 84%.
Розміщення рекомендації продукту над згином допомагає покупцям легко визначити його. Для покупців з найвищим ступенем зацікавленості в покупці зручне розміщення вище за складання.
Додати рекомендації до продукту на 404 сторінках. рекомендація продукту
404 помилки можуть засмучувати покупців.
Фактично одне дослідження показує, що 74% покупців, які стикаються з помилкою 404, покинуть сайт і ніколи не повернуться.
Але не хвилюйтесь! Ви можете використовувати цю неминучу ситуацію, щоб продемонструвати деякі з найгарячіших товарів. На додаток до того, що ви пропонуєте своїм користувачам вихід зі сторінки з помилками, це дає дивовижну можливість. збільшити кількість конверсій.
Навіть популярні рітейлери, такі як Nike, Steve Madden і т. Д., Йдуть цієї тактики і перетворюють неминучі помилки 404 в можливість.
Головна сторінка Рекомендації по продукту потужний
Домашня сторінка сайту є ідеальним місцем для розміщення рекомендацій по продукту.
Дослідження Baymard стверджує, що 25% покупців-початківців постійно прокручували домашню сторінку, а потім знову поверталися, щоб ознайомитися з асортиментом продукції сайту. Нові відвідувачі, які не мають попередніх знань про ексклюзивний асортимент бренду та значною мірою залежать від змісту головної сторінки, щоб підвищити свою обізнаність Рекомендація продукту
Наприклад, RayBan розмістив свої найпопулярніші продукти на головній сторінці, щоб створити можливості для покупки.
Філософія проста: зазвичай важко рекомендувати нові пропозиції новим відвідувачам через брак даних. У цьому сценарії найкраща рекомендація щодо продуктів – показувати на головній сторінці найпопулярніші товари чи товари з найвищими показниками конверсії.
Включити рекомендації на підтвердження і електронні листи про покинутій кошику
на кожен долар, витрачений на електронний маркетингВи можете розраховувати в середньому на 42 долари . Крім того, 59% маркетологів рекомендують електронну пошту як найефективніший канал. точки зору одержання доходу. Завдяки високій конверсії електронні листи є одним із найкращих способів представити рекомендації своїм колегам.
Як приклад, ви можете використовувати занедбаний кошик електронної пошти S для художніх виробів, подібних до занедбаних предметів.
З іншого боку, в електронному листі з підтвердженням замовлення ви можете включити «часто купуються разом» рекомендації.
останні думки
Опитування Infosys про досвід роздрібних покупок показує, що 74% споживачів розчаровані, якщо вони потрапляють на веб-сайт, який відображає контент, який не має нічого спільного з їхніми інтересами та уподобаннями. Однак орієнтована на клієнта персоналізація може підвищити ваші конверсії на 5% і забезпечити повернення від 5x до 8x ваших маркетингових витрат.
Індивідуальні рекомендації щодо продукту сприяють зростанню та прибутковості, і в той же час полегшують покупцям робити покупки за рахунок розуміння їх особливих переваг. Як одна з найпопулярніших тенденцій в електронній комерції, рекомендації щодо продуктів дають рітейлерам можливість конкурувати з найбільшими в галузі іменами і перевершувати їх, надаючи клієнтам винятковий досвід покупок.
Залишити коментар