電子商務個性化博客
已發表: 2021-03-02有效的建議促成銷售。
不幸的是，許多電子商務商店在其網站上提供基本類別級別或最暢銷的產品推薦，並且再也不會考慮它。
我們可以做得更好。
今天，產品推薦引擎能夠實時了解客戶，根據客戶的行為改變報價。
本指南詳細介紹了電子商務產品推薦引擎的工作原理、最佳推銷實踐以及通過改進電子商務推薦可以獲得的結果。
增加收入的高級產品推薦策略
以下是我最喜歡的一些提高轉化率和增加收入的策略。
1. 為暢銷產品創建捆綁包
捆綁銷售是提高平均訂單價值的絕佳方式。
Kickstarter 活動是一個極好的靈感來源。 通常，創作者只有一個核心產品。 為了增加成功的可能性，他們創建了不同層次的參與。
通常，這些附加組件是使核心體驗更好的免費產品。
這是一個例子。 下面，單次擴展的較便宜的基礎遊戲售價為 22 美元。 它有247個支持者。
相比之下，包含多個地圖包、擴展包和其他好東西的“All-in”捆綁包售價為 90 美元。 它有 1,197 名支持者。
另一個例子是時尚新星。
在這裡，他們根據正在查看的產品創建動態捆綁包，並將它們呈現在一個簡單的推薦小部件中。
2.添加到購物車操作後動態呈現推薦
當客戶將商品添加到購物車時，這是一個關於產品親和力的非常強烈的信號。
您可以通過各種方式利用這一刻。 一種策略是顯示一個彈出窗口，可選擇繼續結賬或繼續購物。
在此彈出窗口中，您還可以提供免費產品。 Target 在添加到購物車後的操作序列中完美地做到了這一點。 在這裡，他們展示了經常一起購買的物品。
上面，Target 根據我剛剛添加到購物車的商品顯示了一個個性化的彈出窗口。 在這種情況下，女孩的萬聖節裝束。
3. 利用季節性和購買趨勢
上面，亞馬遜在首屏提供母親節產品推薦。
即使對訪問者一無所知，購買趨勢也提供了展示更多相關優惠的絕佳機會。
亞馬遜提供了一個很好的例子。
在我寫這篇更新的時候，我們離母親節還有兩週的時間。 模擬第一次訪問者，亞馬遜提供了許多母親節優惠。
在首屏上方，他們展示了一個通往“母親節禮品店”的門戶，右上角有一個單獨的號召性用語，即“購買母親節珠寶”。
上面，亞馬遜顯示在線母親節推薦。
當您向下滾動時，下一個推薦小部件會突出顯示母親節禮品店中一系列最暢銷的類別。
儘管亞馬遜不知道第一次訪問他們的網站的實際目的是什麼，但他們認識到他們很有可能想要購買母親節禮物。
4. 在您的產品推薦中使用個性化技術
個性化是此列表中最有效的策略。
您的客戶是多樣化的。
有些對價格敏感。 有些人關心這個品牌，而另一些人則關心這個。 會有第一次來訪者和回訪者。
了解您的客戶是個人是實現有效產品推薦的第一步。
下面，我們比較一家商店實施產品推薦個性化的經驗。
個性化通常會使推薦的有效性翻倍。
動態產品推薦：不要使用靜態產品推薦。 點擊這裡 了解 Barilliance 如何在您的主頁、類別和產品頁面上個性化推薦。
5. 在適用時使用人口統計數據
Nordstrom 展示了另一種高級產品推薦策略。
他們沒有使用更通用的“趨勢產品”推薦小部件，而是使用“您附近的趨勢”。
這利用了地理差異，例如季節和口味。 同樣，目標是創建相關優惠，而無需訪問以前的行為。
結合人口統計數據有助於剔除不相關的報價。 例如，即使是在 12 月，他們在聖地亞哥購買冬衣的顧客也值得懷疑。
結合人口統計數據有助於剔除不相關的報價。 例如，即使是在 12 月，他們在聖地亞哥購買冬衣的顧客也值得懷疑。
6.為首次訪問者創建特定的產品推薦策略。
新訪客的轉化率最低。
事實上，通過研究數百萬個電子商務會話，我們發現回訪者的轉化率比首次訪問者高 73.72%。
原因很簡單。 您不知道首次訪問者喜歡什麼，因此很難創建相關優惠。
“基本”策略是展示全店最暢銷商品的清單，希望您能展示出對他們來說重要的東西。
但是，您可以實施許多主動策略來提高成功率。
7. 跨渠道擴展產品推薦引擎
全渠道策略增加收入。
產品推薦是使全渠道有效的關鍵工具。 它們允許您使用已知的客戶數據並匹配產品的相關性來創建具有高度針對性的報價。
像 Barilliance 這樣的高級產品推薦引擎可以（並且應該）跨渠道應用。
這可以在社交、聊天應用程序或轉換率最高的渠道電子郵件中完成。
以轉換為重點的電子郵件產品推薦：
使用與 Web、移動和實體交互相同的全渠道推薦引擎為您的電子郵件提供動力。
統一您的數據並儘可能創造最相關的體驗。 在這裡了解更多。
8. 通過嵌入的社會證明元素增加信任
轉換取決於信任。
雖然社會認同的概念不是新的，也不是“先進的”，但令我驚訝的是，很少有公司在他們推薦的產品中使用社會認同元素。
亞馬遜在其推薦小部件中集成了社交證明元素。
9. 使用比較小部件輔助決策
產品推薦也可用於幫助客戶做出最佳決策。 同樣，亞馬遜提供了一個指導性示例，說明如何以易於理解的格式組合產品推薦和產品屬性數據。
當與推銷策略相結合時，品牌可以控制他們比較當前產品的背景，並幫助影響最終的購買決策。
產品推薦引擎的類型
產品推薦引擎如何工作？
產品推薦的目的有兩個：一是改善購物體驗，二是增加收入。
產品推薦系統通過向購物者提供他們最可能想要的優惠來做到這一點。
引擎篩選商店攜帶的數十、數百或數千種商品，並決定哪一種最適合該特定用戶。
一般來說，引擎使用三種廣泛的技術來過濾 SKU。
1.協同過濾技術
形象學分
協同過濾使用其他用戶的行為來預測其他用戶會喜歡什麼。
例如，如果一個用戶買了衣服，但最終買了一個錢包，軟件就會開始繪製這兩個類別之間的相關性。 隨著越來越多的用戶確認這種關聯，它將開始影響推薦的產品。
2. 基於內容的過濾技術
基於內容的過濾側重於特定的購物者。 產品推薦軟件跟踪用戶的操作，例如查看的網頁、點擊的產品、在各種類別上花費的時間以及添加到購物車的項目。
基於此信息，創建客戶檔案。 然後將此配置文件與產品目錄進行比較，以確定要顯示的項目。
3. 混合推薦
形象學分
最好的推薦軟件實際上結合了這兩種技術來給出最準確的預測。 這就是 Barilliance 的運作方式。
通過結合這兩種技術，產品推薦引擎能夠在潛在客戶收集大量數據之前將“群體智慧”應用於潛在客戶。 隨著了解有關該特定用戶的更多信息，推薦會根據他們的會話和使用歷史變得越來越個性化。
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商品規則
在實體店中，商店被迫選擇單一的銷售策略。
電子商務商店沒有此限制。
零售商可以使用個性化技術為任何客戶群創建特定的銷售策略。 零售商用來實現這一目標的主要工具之一是產品推薦。
商品推銷和產品推薦如何相互作用
默認情況下，產品推薦引擎以算法方式工作。
但是，最好的引擎允許零售商根據您設置的明確銷售規則“否決”軟件的建議。
示例包括：
零售商定義存在哪些規則，以及何時觸發這些規則。
同樣，以 Barilliance 為例，您可以確定對您的業務很重要的客戶群。 然後，您可以有選擇地在這些不同的細分市場上使用推銷規則。
如您所見，零售商有能力準確定義他們想要為哪些受眾顯示特定的產品推薦小部件。
細分受眾最有利可圖的方法之一是通過可靠的 RFM 分析。 您可以（並且應該）為六個關鍵部分創建商品化規則，包括：
通過結合銷售規則和產品推薦，您可以創建具有高度針對性的報價。
您可以向新網站訪問者推廣最暢銷的商品，向回頭客推廣最近查看的商品，以及向回頭客推廣基於之前購買的相關產品。
產品推薦結果和統計
我們對實施我們產品推薦解決方案的 Barilliance 客戶進行了深入研究。
結果令人難以置信。
下一步
改進您的產品推薦是電子商務個性化的“唾手可得的果實”。
我們為我們的產品推薦解決方案提供免費演示。 如果您想了解我們是否可以通過混合機器學習方法改進您當前的建議，請單擊此處。