مدونة تخصيص التجارة الإلكترونية

فيما يلي بعض الأساليب المفضلة لدي لزيادة التحويلات ومضاعفة الإيرادات.

الحزم طريقة رائعة لزيادة متوسط ​​قيمة الطلب.

تعد حملات Kickstarter مصدرًا ممتازًا للإلهام. في كثير من الأحيان ، يمتلك المبدعون منتجًا أساسيًا واحدًا فقط. لزيادة احتمالية النجاح ، يقومون بإنشاء مستويات مختلفة من المشاركة.

غالبًا ما تكون هذه الوظائف الإضافية منتجات مجانية تجعل التجربة الأساسية أفضل.

هنا مثال واحد. أدناه ، يتم تقديم اللعبة الأساسية الأقل تكلفة مع توسع واحد بسعر 22 دولارًا. لديها 247 مؤيد.

في المقابل ، يتم تقديم حزمة "All-in" التي تحتوي على حزم خرائط متعددة وتوسعات وأشياء أخرى بسعر 90 دولارًا. لديها 1197 مؤيد.

مثال آخر هو Fashion Nova.

هنا ، يقومون بإنشاء حزم ديناميكية بناءً على المنتج الذي يتم عرضه ، ويقدمونها في أداة توصية بسيطة.

عندما يضيف العميل عنصرًا إلى عربة التسوق ، فهذه إشارة قوية بشكل لا يصدق حول تقارب المنتج.

يمكنك الاستفادة من هذه اللحظة بعدة طرق. أحد الأساليب هو تقديم نافذة منبثقة بها خيار متابعة الدفع أو متابعة التسوق.


في هذه النافذة المنبثقة ، يمكنك أيضًا تقديم منتجات مجانية. الهدف يفعل هذا بشكل جميل مع تسلسل إجراءاتهم بعد الإضافة إلى سلة التسوق. هنا يقدمون العناصر التي يتم شراؤها بشكل متكرر معًا.

توفر اتجاهات الشراء فرصة ممتازة لتقديم عروض أكثر صلة حتى بدون معرفة أي شيء عن الزائر.

تقدم أمازون مثالاً رائعًا.

أثناء كتابة هذا التحديث ، ما زلنا على بعد أسبوعين من عيد الأم. لمحاكاة زائر لأول مرة ، تقدم أمازون العديد من عروض عيد الأم.

في الجزء المرئي من الصفحة ، يعرضون بوابة إلى "متجر هدايا عيد الأم" ، مع عبارة منفصلة للحث على اتخاذ إجراء موضوعة في الركن الأيمن العلوي من أجل "التسوق لشراء مجوهرات عيد الأم".

أثناء التمرير لأسفل ، تبرز أداة التوصية التالية سلسلة من الفئات الأكثر مبيعًا في متجر هدايا عيد الأم.

على الرغم من أن أمازون لا تعرف سبب قدوم الزائر لأول مرة إلى موقعه بالفعل ، إلا أنهم يدركون أن هناك فرصة كبيرة لرغبتهم في شراء هدية لعيد الأم.

التخصيص هو التكتيك الأكثر فعالية في هذه القائمة.

عملاؤك متنوعون.

بعضها حساس للسعر. يهتم البعض بهذه العلامة التجارية ، بينما يهتم البعض الآخر بذلك. سيكون هناك زوار لأول مرة وزوار عائدون.

إن فهم أن عملائك هم أفراد هو الخطوة الأولى نحو توصيات المنتج الفعالة.

أدناه ، نقارن تجربة متجر واحد في تنفيذ تخصيص توصيات المنتج.

غالبًا ما يضاعف التخصيص مدى فعالية التوصيات.

تعرض شركة Nordstrom أسلوبًا متقدمًا آخر للتوصية بالمنتج.

بدلاً من استخدام أداة توصيات أكثر عمومية من "المنتجات الشائعة" ، فإنهم يستخدمون أداة "Trending بالقرب منك".

هذا يستفيد من الاختلافات الجغرافية ، مثل المواسم والذوق. مرة أخرى ، الهدف هو إنشاء عروض ذات صلة دون الوصول إلى السلوك السابق.

يساعد دمج البيانات الديموغرافية في التخلص من العروض غير ذات الصلة. على سبيل المثال ، من المشكوك فيه أن يتسوق عملاؤهم في سان دييغو المعاطف الشتوية ، حتى في ديسمبر.

التحويل يعتمد على الثقة.

في حين أن مفهوم الدليل الاجتماعي ليس جديدًا ولا "متقدمًا" ، فإنه يفاجئني كيف أن القليل من الشركات تستخدم عناصر الدليل الاجتماعي في منتجاتها الموصى بها.

تدمج أمازون عناصر الإثبات الاجتماعي عبر أدوات التوصيات الخاصة بهم.

يمكن أيضًا استخدام توصيات المنتج لمساعدة العملاء على اتخاذ أفضل القرارات. مرة أخرى ، تقدم Amazon مثالًا إرشاديًا حول كيفية الجمع بين توصيات المنتج وبيانات سمات المنتج بتنسيق سهل الفهم.

عند دمجها مع استراتيجيات التسويق ، يمكن للعلامات التجارية التحكم في السياق الذي يقارنون فيه المنتج الحالي ، والمساعدة في التأثير على قرار الشراء النهائي.

الغرض من توصيات المنتج مزدوج: أولاً ، تحسين تجربة التسوق ، وثانيًا زيادة الإيرادات.

تقوم أنظمة توصية المنتج بذلك من خلال تقديم عروض المتسوقين التي من المرجح أن يريدوها.

تقوم المحركات بفحص عشرات أو مئات أو آلاف العناصر التي يحملها المتجر ، وتقرر أيها يناسب هذا المستخدم بالتحديد.

بشكل عام ، هناك ثلاث تقنيات عامة تستخدمها المحركات للتصفية من خلال وحدات SKU.

ائتمان الصورة

تركز التصفية القائمة على المحتوى على المتسوق المحدد. يتتبع برنامج توصية المنتج إجراءات المستخدمين ، مثل صفحات الويب التي تم عرضها ، والمنتجات التي تم النقر عليها ، والوقت الذي يقضيه في فئات مختلفة ، والعناصر المضافة إلى سلة التسوق.

بناءً على هذه المعلومات ، يتم إنشاء ملف تعريف العميل. ثم تتم مقارنة ملف التعريف هذا مع كتالوج المنتج لتحديد العناصر التي سيتم عرضها.

ائتمان الصورة

يجمع أفضل برنامج توصية في الواقع بين كلتا التقنيتين لإعطاء التنبؤ الأكثر دقة. هذه هي الطريقة التي يعمل بها Barilliance.

من خلال الجمع بين كلتا التقنيتين ، تكون محركات توصيات المنتج قادرة على تطبيق "حكمة الجمهور" على العملاء المحتملين قبل أن يجمعوا الكثير من البيانات. كلما تم التعرف على مزيد من المعلومات حول هذا المستخدم المحدد ، أصبحت التوصيات أكثر وأكثر تخصيصًا بناءً على الجلسة وسجل الاستخدام.

في الطوب والملاط ، تضطر المتاجر إلى اختيار استراتيجية تسويق واحدة.

لا تملك متاجر التجارة الإلكترونية هذا القيد.

يمكن لبائعي التجزئة استخدام تقنية التخصيص لإنشاء استراتيجيات تسويق محددة لأي شريحة من العملاء. إحدى الأدوات الرئيسية التي يستخدمها تجار التجزئة لتحقيق ذلك هي توصيات المنتج.

بشكل افتراضي ، تعمل محركات توصية المنتج بطريقة حسابية.

ومع ذلك ، فإن أفضل المحركات تسمح لتجار التجزئة "بإلغاء" توصيات البرنامج في ضوء قواعد التسويق الصريحة التي أعددتها.

تشمل الأمثلة ما يلي:

يحدد تجار التجزئة القواعد الموجودة ومتى يتم تشغيل هذه القواعد.

مرة أخرى ، باستخدام Barilliance كمثال ، يمكنك تحديد شرائح العملاء التي تهم عملك. يمكنك بعد ذلك استخدام قواعد التسويق بشكل انتقائي على هذه الشرائح المختلفة.

كما ترى ، يتمتع تجار التجزئة بالقدرة على تحديد الجمهور الذي يريدون عرض أدوات توصية منتج معينة له بالضبط.

من أكثر الطرق ربحية لتقسيم جمهورك من خلال تحليل RFM القوي . هناك ستة شرائح رئيسية يمكنك (ويجب) إنشاء قواعد تسويق لها ، بما في ذلك:

من خلال الجمع بين قواعد الترويج وتوصيات المنتج ، يمكنك إنشاء عروض عالية الاستهداف.

يمكنك الترويج للعناصر الأكثر مبيعًا لزوار الموقع الجدد ، والعناصر التي تم عرضها مؤخرًا للزوار العائدين ، والمنتجات ذات الصلة بناءً على الشراء السابق للعملاء العائدين.

لقد أجرينا دراسة متعمقة لعملاء Barilliance الذين طبقوا حل توصية منتجاتنا.

كانت النتائج مذهلة.

تحسين توصيات المنتج الخاص بك هو "ثمرة معلقة" لتخصيص التجارة الإلكترونية.

نحن نستضيف عروض تجريبية مجانية لحل توصية المنتج الخاص بنا. إذا كنت ترغب في اكتشاف ما إذا كان بإمكاننا تحسين توصياتك الحالية باستخدام نهج التعلم الآلي الهجين ، فانقر هنا.