Blog de personalización de comercio electrónico
Publicado: 2021-03-02Las recomendaciones efectivas generan ventas.
Desafortunadamente, muchas tiendas de comercio electrónico dan una bofetada a nivel de categoría básico o recomendaciones de productos más vendidos en su sitio y nunca vuelven a pensar en ello.
Podemos hacerlo mejor.
Hoy en día, los motores de recomendación de productos son capaces de aprender sobre un cliente en tiempo real, cambiando las ofertas según el comportamiento del cliente.
Esta guía desglosa cómo funcionan los motores de recomendación de productos de comercio electrónico, las mejores prácticas de comercialización y los resultados que puede obtener al mejorar sus recomendaciones de comercio electrónico.
Tácticas avanzadas de recomendación de productos para multiplicar los ingresos
A continuación se presentan algunas de mis tácticas favoritas para impulsar las conversiones y multiplicar los ingresos.
1. Crea paquetes para los productos más vendidos
Los paquetes son una forma fantástica de aumentar el valor promedio de los pedidos.
Las campañas de Kickstarter son una excelente fuente de inspiración. A menudo, los creadores solo tienen un único producto principal. Para aumentar la probabilidad de éxito, crean varios niveles de participación.
A menudo, estos complementos son productos complementarios que mejoran la experiencia principal.
Aquí hay un ejemplo. A continuación, el juego base menos costoso con una sola expansión se ofrece a $22. Tiene 247 patrocinadores.
En contraste, el paquete "All-in" con múltiples paquetes de mapas, expansiones y otras ventajas se ofrece a $90. Tiene 1.197 patrocinadores.
Otro ejemplo es Moda Nova.
Aquí, crean paquetes dinámicos basados en qué producto se está viendo, presentándolos en un widget de recomendación simple.
2. Presente dinámicamente recomendaciones después de agregar acciones al carrito
Cuando un cliente agrega un artículo a un carrito, es una señal increíblemente fuerte sobre la afinidad del producto.
Puede capitalizar este momento de varias maneras. Una táctica es presentar una ventana emergente con la opción de continuar pagando o continuar comprando.
En esta ventana emergente, también puede ofrecer productos complementarios. Target hace esto maravillosamente con su secuencia de acción después de agregar al carrito. Aquí presentan artículos que frecuentemente se compran juntos.
Arriba, Target presenta una ventana emergente personalizada basada en el artículo que acabo de agregar al carrito. En este caso, un disfraz de Halloween para niña.
3. Aprovecha la estacionalidad y las tendencias de compra
Arriba, Amazon ofrece recomendaciones de productos para el Día de la Madre en la mitad superior de la página.
Las tendencias de compra ofrecen una excelente oportunidad para presentar ofertas más relevantes incluso sin saber nada sobre el visitante.
Amazon proporciona un gran ejemplo.
Mientras escribo esta actualización, estamos a dos semanas del Día de la Madre. Simulando a un visitante por primera vez, Amazon ofrece numerosas ofertas para el Día de la Madre.
Arriba del pliegue, muestran un portal a su "Tienda de regalos para el Día de la Madre", con un llamado a la acción separado ubicado en la esquina superior derecha para "Comprar joyas para el Día de la Madre".
Arriba, Amazon muestra recomendaciones en línea para el Día de la Madre.
A medida que se desplaza hacia abajo, el siguiente widget de recomendación destaca una serie de categorías de mayor venta en la tienda de regalos del Día de la Madre.
Aunque Amazon no sabe para qué viene este visitante por primera vez a su sitio, reconoce que existe una alta probabilidad de que quiera comprar un regalo para el Día de la Madre.
4. Utilice tecnología de personalización en sus recomendaciones de productos
La personalización es la táctica más eficaz de esta lista.
Sus clientes son diversos.
Algunos son sensibles al precio. Algunos se preocupan por esta marca, mientras que otros se preocupan por eso. Habrá visitantes por primera vez y visitantes que regresan.
Entender que sus clientes son individuos es el primer paso hacia recomendaciones efectivas de productos.
A continuación, comparamos la experiencia de una tienda implementando la personalización de recomendaciones de productos.
La personalización a menudo duplica la eficacia de las recomendaciones.
Recomendaciones dinámicas de productos: no utilice recomendaciones estáticas de productos. Haga clic aquí para ver cómo Barilliance personaliza las recomendaciones en sus páginas de inicio, categoría y producto.
5. Utilice datos demográficos cuando corresponda
Nordstrom presenta otra táctica avanzada de recomendación de productos.
En lugar de usar un widget de recomendación de "Productos de tendencia" más genérico, usan un "Tendencia cerca de usted".
Esto aprovecha las diferencias geográficas, como las estaciones y el gusto. Una vez más, el objetivo es crear ofertas relevantes sin tener acceso al comportamiento anterior.
La incorporación de datos demográficos ayuda a eliminar las ofertas no relevantes. Por ejemplo, es dudoso que sus clientes en San Diego compren abrigos de invierno, incluso en diciembre.
La incorporación de datos demográficos ayuda a eliminar las ofertas no relevantes. Por ejemplo, es dudoso que sus clientes en San Diego compren abrigos de invierno, incluso en diciembre.
6. Cree estrategias específicas de recomendación de productos para quienes visitan por primera vez.
Los nuevos visitantes tienen las tasas de conversión más bajas.
De hecho, al estudiar millones de sesiones de comercio electrónico, descubrimos que los visitantes que regresan convierten un 73,72% más que los que lo hacen por primera vez.
La razón es simple. No sabe qué les gusta a los visitantes primerizos, lo que dificulta la creación de ofertas relevantes.
La estrategia "básica" es presentar una lista de los artículos más vendidos en toda la tienda, con la esperanza de que muestre lo que es importante para ellos.
Sin embargo, hay una serie de tácticas proactivas que puede implementar para aumentar su éxito.
7. Extienda los motores de recomendación de productos a través de los canales
Las estrategias omnicanal aumentan los ingresos.
Las recomendaciones de productos son una herramienta clave para que la omnicanalidad sea efectiva. Le permiten crear ofertas altamente específicas, utilizando datos de clientes conocidos y relacionando afinidades con productos.
Los motores de recomendación de productos avanzados como Barilliance pueden (y deben) aplicarse en todos los canales.
Esto se puede hacer en redes sociales, aplicaciones de chat o incluso en el correo electrónico del canal de mayor conversión.
Recomendaciones de productos de correo electrónico centrados en la conversión:
Potencie sus correos electrónicos con el mismo motor de recomendaciones omnicanal que utiliza para las interacciones web, móviles y tradicionales.
Unifique sus datos y cree las experiencias más relevantes posibles. Aprende más aquí.
8. Aumente la confianza con elementos integrados de prueba social
La conversión depende de la confianza.
Si bien el concepto de prueba social no es nuevo ni "avanzado", me sorprende que pocas empresas utilicen elementos de prueba social en sus productos recomendados.
Amazon integra elementos de prueba social en sus widgets de recomendación.
9. Ayuda en la toma de decisiones con widgets de comparación
Las recomendaciones de productos también se pueden utilizar para ayudar a los clientes a tomar las mejores decisiones. Nuevamente, Amazon proporciona un ejemplo instructivo de cómo combinar recomendaciones de productos y datos de atributos de productos en un formato fácil de digerir.
Cuando se combinan con estrategias de comercialización, las marcas pueden controlar en qué contexto están comparando el producto actual y ayudar a influir en la decisión final de compra.
Tipos de motores de recomendación de productos
¿Cómo funcionan los motores de recomendación de productos?
El propósito de las recomendaciones de productos es doble: primero, mejorar la experiencia de compra y segundo, aumentar los ingresos.
Los sistemas de recomendación de productos hacen esto presentando a los compradores las ofertas que es más probable que deseen.
Los motores analizan las decenas, cientos o miles de artículos que ofrece una tienda y deciden cuál se adapta mejor a este usuario en particular.
En términos generales, existen tres técnicas generales que utilizan los motores para filtrar los SKU.
1. Técnica de filtrado colaborativo
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El filtrado colaborativo utiliza las acciones de otros usuarios para predecir lo que le gustará a otro usuario.
Por ejemplo, si un usuario compró vestidos, pero finalmente compró un bolso, el software comenzaría a establecer una correlación entre estas dos categorías. A medida que más y más usuarios confirmaran esta asociación, comenzaría a influir en qué productos se recomendaban.
2. Técnicas de filtrado basadas en contenido
El filtrado basado en contenido se enfoca en el comprador específico. El software de recomendación de productos realiza un seguimiento de las acciones de los usuarios, como las páginas web visitadas, los productos en los que se hizo clic, el tiempo dedicado a varias categorías y los artículos agregados al carrito.
En base a esta información, se crea un perfil de cliente. Luego, este perfil se compara con el catálogo de productos para identificar qué elementos mostrar.
3. Recomendaciones híbridas
Credito de imagen
El mejor software de recomendación en realidad combina ambas técnicas para dar la predicción más precisa. Así es como funciona Barilliance.
Al combinar ambas técnicas, los motores de recomendación de productos pueden aplicar la "sabiduría de la multitud" a los prospectos antes de que recopilen muchos datos. A medida que se aprende más información sobre ese usuario en particular, las recomendaciones se vuelven cada vez más personalizadas en función de su sesión y su historial de uso.
Recomendaciones dinámicas de productos: no utilice recomendaciones estáticas de productos. Haga clic aquí para ver cómo Barilliance personaliza las recomendaciones en sus páginas de inicio, categoría y producto.
Reglas de comercialización
En las tiendas físicas, las tiendas se ven obligadas a elegir una única estrategia de comercialización.
Las tiendas de comercio electrónico no tienen esta limitación.
Los minoristas pueden utilizar la tecnología de personalización para crear estrategias de comercialización específicas para cualquier segmento de clientes. Una de las principales herramientas que utilizan los minoristas para lograr esto son las recomendaciones de productos.
Cómo interactúan la comercialización y las recomendaciones de productos
De forma predeterminada, los motores de recomendación de productos funcionan de forma algorítmica.
Sin embargo, los mejores motores permiten a los minoristas "anular" las recomendaciones del software en lugar de las reglas de comercialización explícitas que usted configura.
Los ejemplos incluyen:
Los minoristas definen qué reglas existen y cuándo se activan estas reglas.
Nuevamente, usando Barilliance como ejemplo, puede determinar los segmentos de clientes que son importantes para su negocio. A continuación, puede utilizar de forma selectiva las reglas de comercialización en estos diversos segmentos.
Como puede ver, los minoristas tienen la capacidad de definir exactamente para qué audiencia quieren mostrar widgets de recomendación de productos en particular.
Una de las formas más rentables de segmentar su audiencia es a través de un sólido análisis RFM . Hay seis segmentos clave para los que puede (y debe) crear reglas de comercialización, que incluyen:
Al combinar reglas de comercialización y recomendaciones de productos, puede crear ofertas muy específicas.
Puede promocionar los artículos más vendidos para los nuevos visitantes del sitio, los artículos vistos recientemente para los visitantes que regresan y los productos relacionados basados en compras anteriores para los clientes que regresan.
Resultados y estadísticas de recomendaciones de productos
Realizamos un estudio en profundidad de los clientes de Barilliance que implementaron nuestra solución de recomendación de productos.
Los resultados fueron increíbles.
Próximos pasos
Mejorar las recomendaciones de sus productos es el "fruto al alcance de la mano" de la personalización del comercio electrónico.
Realizamos demostraciones gratuitas de nuestra solución de recomendación de productos. Si desea descubrir si podemos mejorar sus recomendaciones actuales con un enfoque híbrido de aprendizaje automático, haga clic aquí.