Blog de personalizare comerț electronic
Publicat: 2021-03-02Recomandările eficiente fac vânzări.
Din păcate, multe magazine de comerț electronic dau o palmă la nivelul categoriei de bază sau la cele mai bine vândute recomandări de produse pe site-ul lor și nu se mai gândesc niciodată la asta.
Putem face mai bine.
Astăzi, motoarele de recomandare de produse sunt capabile să învețe despre un client în timp real, schimbând ofertele în funcție de comportamentul clientului.
Acest ghid prezintă modul în care funcționează motoarele de recomandare a produselor pentru comerțul electronic, cele mai bune practici de comercializare și rezultatele pe care le puteți obține prin îmbunătățirea recomandărilor de comerț electronic.
Tactici avansate de recomandare a produselor pentru a multiplica veniturile
Mai jos sunt câteva dintre tacticile mele preferate de a crește conversiile și de a multiplica veniturile.
1. Creați pachete pentru cele mai bine vândute produse
Pachetele sunt o modalitate fantastică de a crește valoarea medie a comenzii.
Campaniile Kickstarter sunt o sursă excelentă de inspirație. Adesea, creatorii au doar un singur produs de bază. Pentru a crește probabilitatea de succes, acestea creează diferite niveluri de participare.
Adesea, aceste suplimente sunt produse gratuite care fac experiența de bază mai bună.
Iată un exemplu. Mai jos, jocul de bază mai puțin costisitor cu o singură expansiune este oferit la 22 USD. Are 247 de susținători.
În schimb, pachetul „All-in” cu mai multe pachete de hărți, extinderi și alte bunătăți este oferit la 90 USD. Are 1.197 de susținători.
Un alt exemplu este Fashion Nova.
Aici, ei creează pachete dinamice în funcție de produsul care este vizualizat, prezentându-le într-un widget simplu de recomandare.
2. Prezentați în mod dinamic recomandări după acțiunile de adăugare în coș
Când un client adaugă un articol într-un coș, este un semnal incredibil de puternic despre afinitatea produsului.
Puteți valorifica acest moment în diferite moduri. O tactică este să prezentați o fereastră pop-up cu opțiunea de a continua să plătiți sau să continuați cumpărăturile.
În această fereastră pop-up, puteți oferi și produse gratuite. Target face acest lucru frumos cu secvența lor de acțiuni după adăugare în coș. Aici prezintă articole care sunt adesea cumpărate împreună.
Mai sus, Target prezintă un pop-up personalizat bazat pe articolul pe care tocmai l-am adăugat în coș. În acest caz, o ținută de Halloween pentru fete.
3. Profită de sezonalitate și de tendințele de cumpărare
Mai sus, Amazon oferă recomandări de produse de Ziua Mamei deasupra pliului.
Tendințele de cumpărare oferă o oportunitate excelentă de a prezenta oferte mai relevante chiar și fără a ști nimic despre vizitator.
Amazon oferă un exemplu grozav.
În timp ce scriu această actualizare, suntem la două săptămâni distanță de Ziua Mamei. Simulând un vizitator pentru prima dată, Amazon oferă numeroase oferte de Ziua Mamei.
Deasupra pliului, ei prezintă un portal către „Magazinul de cadouri pentru Ziua Mamei”, cu un îndemn separat poziționat în colțul din dreapta sus la „Cumpărați bijuterii pentru Ziua Mamei”.
Mai sus, Amazon afișează recomandări de Ziua Mamei.
Pe măsură ce derulați în jos, următorul widget de recomandare evidențiază o serie de categorii de top vândute în Magazinul de cadouri pentru Ziua Mamei.
Deși Amazon nu știe pentru ce vine de fapt acest vizitator prima dată pe site-ul lor, ei recunosc că există șanse mari să vrea să cumpere un cadou de Ziua Mamei.
4. Utilizați tehnologia de personalizare în recomandările dvs. de produse
Personalizarea este cea mai eficientă tactică din această listă.
Clienții tăi sunt diverși.
Unele sunt sensibile la preț. Unora le pasă de acest brand, în timp ce altora le pasă de asta. Vor fi vizitatori pentru prima dată și vizitatori care revin.
Înțelegerea faptului că clienții dvs. sunt persoane fizice este primul pas către recomandări eficiente de produse.
Mai jos, comparăm experiența unui magazin în implementarea personalizării recomandărilor de produse.
Personalizarea dublează adesea cât de eficiente sunt recomandările.
Recomandări dinamice de produs: nu utilizați recomandări statice de produse. Click aici pentru a vedea cum Barilliance personalizează recomandările pe pagina dvs. de acasă, categorie și produse.
5. Folosiți datele demografice atunci când este cazul
Nordstrom prezintă o altă tactică avansată de recomandare a produselor.
În loc să folosească un widget de recomandare mai generic „Produse în tendințe”, ei folosesc un „Trending Near You”.
Acest lucru profită de diferențele geografice, cum ar fi anotimpurile și gustul. Din nou, scopul este de a crea oferte relevante fără a avea acces la comportamentul anterior.
Încorporarea datelor demografice ajută la eliminarea ofertelor nerelevante. De exemplu, este îndoielnic clienții lor din San Diego cumpără paltoane de iarnă, chiar și în decembrie.
Încorporarea datelor demografice ajută la eliminarea ofertelor nerelevante. De exemplu, este îndoielnic clienții lor din San Diego cumpără paltoane de iarnă, chiar și în decembrie.
6. Creați strategii specifice de recomandare a produselor pentru primii vizitatori.
Vizitatorii noi au cele mai mici rate de conversie.
De fapt, studiind milioane de sesiuni de comerț electronic, am constatat că vizitatorii care revin au conversie cu 73,72% mai mult decât cei pentru prima dată.
Motivul este simplu. Nu știți ce le place vizitatorilor pentru prima dată, ceea ce face dificilă crearea de oferte relevante.
Strategia „de bază” este de a prezenta o listă cu cele mai bine vândute articole în magazin, în speranța că veți scoate la suprafață ceea ce este important pentru ei.
Cu toate acestea, există o serie de tactici proactive pe care le puteți implementa pentru a vă crește succesul.
7. Extindeți motoarele de recomandare de produse pe canale
Strategiile omnicanal cresc veniturile.
Recomandările de produse sunt un instrument cheie pentru a face omnicanalul eficient. Acestea vă permit să creați oferte foarte bine direcționate, folosind date cunoscute despre clienți și potriviți afinități cu produse.
Motoarele avansate de recomandare de produse precum Barilliance pot (și ar trebui) să fie aplicate pe canale.
Acest lucru se poate face în aplicații sociale, de chat sau în cel mai mare canal de conversie e-mail .
Recomandări de produse prin e-mail axate pe conversie:
Alimentați-vă e-mailurile cu același motor de recomandare omnicanal pe care îl utilizați pentru interacțiunile web, mobil și brick+mortar.
Unificați-vă datele și creați cele mai relevante experiențe posibile. Aflați mai multe aici.
8. Creșteți încrederea cu elemente de probă sociale încorporate
Conversia depinde de încredere.
În timp ce conceptul de dovadă socială nu este nou, nici „avansat”, mă surprinde cât de puține companii folosesc elemente de dovadă socială în produsele lor recomandate.
Amazon integrează elemente de dovadă socială în widget-urile de recomandare.
9. Ajută luarea deciziilor cu widget-uri de comparare
Recomandările de produse pot fi, de asemenea, folosite pentru a ajuta clienții să ia cele mai bune decizii. Din nou, Amazon oferă un exemplu instructiv despre cum să combinați recomandările de produse și datele despre atributele produsului într-un format ușor de digerat.
Atunci când sunt combinate cu strategiile de comercializare, mărcile pot controla contextul în care compară produsul actual și pot influența decizia finală de cumpărare.
Tipuri de motoare de recomandare a produselor
Cum funcționează motoarele de recomandare a produselor?
Scopul recomandărilor de produse este dublu: în primul rând, pentru a îmbunătăți experiența de cumpărături și în al doilea rând pentru a crește veniturile.
Sistemele de recomandare a produselor fac acest lucru prin prezentarea cumpărătorilor oferte pe care cel mai probabil le doresc.
Motoarele cercetează zecile, sutele sau miile de articole pe care le oferă un magazin și decid care dintre ele se potrivește cel mai bine acestui anumit utilizator.
În general, există trei tehnici largi pe care motoarele le folosesc pentru a filtra prin SKU-uri.
1. Tehnica de filtrare colaborativă
Credit de imagine
Filtrarea colaborativă folosește acțiunile altor utilizatori pentru a prezice ceea ce îi va plăcea altui utilizator.
De exemplu, dacă un utilizator a cumpărat rochii, dar în cele din urmă a cumpărat o poșetă, software-ul ar începe să stabilească o corelație între aceste două categorii. Pe măsură ce din ce în ce mai mulți utilizatori confirmau această asociere, aceasta ar începe să influențeze produsele recomandate.
2. Tehnici de filtrare bazate pe conținut
Filtrarea bazată pe conținut se concentrează pe un anumit cumpărător. Software-ul de recomandare a produselor urmărește acțiunile utilizatorului, cum ar fi paginile web vizualizate, produsele pe care s-a făcut clic, timpul petrecut pe diferite categorii și articolele adăugate în coș.
Pe baza acestor informații se creează un profil de client. Acest profil este apoi comparat cu catalogul de produse pentru a identifica articolele de afișat.
3. Recomandări hibride
Credit de imagine
Cel mai bun software de recomandare combină de fapt ambele tehnici pentru a oferi cea mai precisă predicție. Așa funcționează Barilliance.
Combinând ambele tehnici, motoarele de recomandare de produse sunt capabile să aplice „înțelepciunea mulțimii” clienților potențiali înainte de a culege multe date. Pe măsură ce se învață mai multe informații despre acel utilizator, recomandările devin din ce în ce mai personalizate pe baza istoricului sesiunii și utilizării acestora.
Recomandări dinamice de produs: nu utilizați recomandări statice de produse. Click aici pentru a vedea cum Barilliance personalizează recomandările pe pagina dvs. de acasă, categorie și produse.
Reguli de comercializare
În cărămidă și mortar, magazinele sunt forțate să aleagă o singură strategie de comercializare.
Magazinele de comerț electronic nu au această limitare.
Retailerii pot folosi tehnologia de personalizare pentru a crea strategii specifice de comercializare pentru orice segment de clienți. Unul dintre principalele instrumente pe care comercianții cu amănuntul le folosesc pentru a realiza acest lucru este recomandările de produse.
Cum interacționează comercializarea și recomandările de produse
În mod implicit, motoarele de recomandare a produselor funcționează algoritmic.
Cu toate acestea, cele mai bune motoare permit comercianților cu amănuntul să „înlăture” recomandările software-ului în funcție de regulile de comercializare explicite pe care le-ați configurat.
Exemplele includ:
Comercianții definesc ce reguli există și când aceste reguli sunt declanșate.
Din nou, folosind Barilliance ca exemplu, puteți determina segmentele de clienți care contează pentru afacerea dvs. Apoi puteți utiliza în mod selectiv regulile de comercializare pe aceste diferite segmente.
După cum puteți vedea, comercianții cu amănuntul au capacitatea de a defini exact pentru ce public doresc să afișeze anumite widget-uri de recomandare de produse.
Una dintre cele mai profitabile moduri de a-ți segmenta publicul este printr-o analiză RFM solidă . Există șase segmente cheie pentru care puteți (și ar trebui) să creați reguli de comercializare, inclusiv:
Combinând regulile de comercializare și recomandările de produse, puteți crea oferte foarte bine direcționate.
Puteți promova articolele cele mai vândute pentru vizitatorii noi ai site-ului, articolele vizualizate recent pentru vizitatorii care revin și produsele conexe bazate pe achiziția anterioară către clienții care revin.
Rezultate și statistici de recomandare de produse
Am efectuat un studiu aprofundat al clienților Barilliance care au implementat soluția noastră de recomandare de produse.
Rezultatele au fost incredibile.
Pasii urmatori
Îmbunătățirea recomandărilor de produse este „fructul low-hanging” al personalizării comerțului electronic.
Găzduim demonstrații gratuite pentru soluția noastră de recomandare de produse. Dacă doriți să descoperiți dacă vă putem îmbunătăți recomandările actuale cu o abordare hibridă, de învățare automată, faceți clic aici.