8 pertanyaan membara tentang rekomendasi produk, dijawab

Rekomendasi produk: Ini adalah spesialisasi LimeSpot ya, tetapi juga menjadi semakin umum di industri e-niaga untuk menawarkannya.

Namun untuk mengetahui rekomendasi produk, masih ada banyak pertanyaan tentang cara kerjanya. Apakah itu sihir? Yah, tidak persis. Meskipun pasti ada beberapa keajaiban AI di balik layar yang digunakan untuk menyajikan produk yang tepat kepada pelanggan yang tepat pada waktu yang tepat, seperti yang akan kami tunjukkan kepada Anda, seluruh otomatisasi dan proses di balik rekomendasi produk sebenarnya cukup sederhana.

Dalam posting blog ini, kami merinci beberapa pertanyaan teratas yang kami dapatkan tentang rekomendasi produk untuk membantu mengungkap keajaiban. Apakah Anda ingin meningkatkan penjualan di toko Shopify Anda? Kami akan membantu Anda menjadi lebih baik dalam memahami dan mengoptimalkan keberadaan rekomendasi produk di situs Anda, menjawab pertanyaan sekali dan untuk semua, apa sebenarnya mesin rekomendasi produk?

Apa itu mesin rekomendasi produk?

Mesin rekomendasi produk menggunakan data dari aktivitas yang terjadi di situs web e-niaga Anda - biasanya terkait dengan penjelajahan atau perilaku pembelian - dan menganalisis data tersebut untuk menemukan kesamaan dan hubungan guna menyajikan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Mesin rekomendasi produk yang digerakkan oleh AI harus menganalisis dan menyajikan rekomendasi produk di tiga bidang. Pertama, dengan memahami hubungan antara produk terkait - misalnya, pembuat kopi ini sering dibeli dengan jenis kopi pod ini.

Kedua, algoritme rekomendasi yang baik memperhitungkan data produk melalui apa yang dikenal sebagai pemrosesan bahasa alami. Jenis analisis ini memahami karakteristik suatu produk untuk lebih memahami produk serupa yang serupa, atau alternatif yang cocok untuknya. Pemrosesan bahasa alami mungkin mempertimbangkan kategori produk apa yang dimiliki suatu item, atau apa deskripsi untuk produk tertentu untuk menyimpulkan detail tentang siapa atau untuk apa produk itu sebenarnya cocok.

Terakhir, pembelajaran mesin di balik mesin rekomendasi produk Anda juga harus dapat menyimpulkan persona pembelanja. Penting untuk diketahui bahwa persona pembelanja sebenarnya tidak harus mencerminkan profil demografis pelanggan itu sendiri. Misalnya, jika pelanggan menjelajahi sepatu tali velcro merah muda gemerlap di situs web sepatu, pembelajaran mesin mungkin menyimpulkan persona seorang gadis muda - meskipun sebenarnya ibunya yang melakukan penelusuran. Akibatnya, pembelanja tersebut harus dikategorikan ke dalam persona 'gadis muda' dan menyajikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi yang sesuai dengan persona tersebut; mungkin sepasang sepatu slip-on anak-anak lainnya atau sepatu bot hujan warna pelangi. Jenis rekomendasi yang dipersonalisasi ini sering kali didorong oleh apa yang dikenal di dunia AI sebagai pemfilteran kolaboratif, yang menyajikan produk yang mungkin disukai pelanggan berdasarkan perilaku pengunjung serupa.

Apa saja jenis rekomendasi yang berbeda?

Ada banyak jenis rekomendasi produk yang dipersonalisasi, termasuk:

• Sering beli bareng
• Item terkait
• Upsell
• Jual-silang
• Kamu mungkin suka
• Tampilan terbaru
• Pembelian baru-baru ini
• Paling populer
• Sedang tren
• Koleksi unggulan
• Pendatang baru

Semua jenis rekomendasi produk ini dapat diatur dalam tiga kategori berikut:

• Tingkat pribadi
• tingkat produk
• tingkat toko

Anda dapat membaca semua tentang membuat strategi rekomendasi yang dipersonalisasi 360 derajat, tetapi berikut rekap singkatnya:

Rekomendasi produk yang dipersonalisasi didasarkan pada tindakan spesifik yang dilakukan seseorang, baik melihat atau membeli produk. Mereka mungkin menyertakan hal-hal seperti Tampilan Terbaru atau Pembelian Terbaru, tetapi juga dapat mencakup rekomendasi Anda Mungkin Suka.

Rekomendasi tingkat produk mencerminkan hubungan antar produk, seperti yang dipahami oleh pembelajaran mesin Anda. Algoritme Anda akan merekomendasikan produk berdasarkan item yang Sering Dibeli Bersama, Item Terkait, dan Upsells dan Cross-Sells. Jenis rekomendasi produk ini paling sering didorong oleh pemfilteran kolaboratif AI.

Terakhir, rekomendasi tingkat toko didorong oleh keseluruhan data penjualan toko Anda. Ini dapat mencakup item terlaris Terpopuler sepanjang masa atau item Trending dari 24-72 jam terakhir. Atau mereka dapat mencakup Koleksi Unggulan atau Pendatang Baru tertentu.

Sebagai praktik terbaik, penting untuk menawarkan ketiga kategori rekomendasi produk untuk memberikan pengalaman belanja pribadi yang komprehensif kepada pembeli dengan setiap jenis rekomendasi yang mereka inginkan.

Rekomendasi berdasarkan apa?

Rekomendasi produk didasarkan pada data penjualan dan asumsi persona pembeli Anda, bersama dengan data produk yang sebenarnya seperti deskripsi, judul, dan kategori. Selain itu, rekomendasi produk juga dapat mempertimbangkan data penelusuran pengunjung.

Algoritme rekomendasi Anda akan menggunakan semua data pembelanja untuk memahami hubungan antara produk dan persona. Dari sana, ini akan bekerja secara real time untuk menyajikan produk yang tepat melalui rekomendasi dinamis kepada pelanggan yang tepat, untuk potensi konversi setinggi mungkin.

Apa manfaat dari mesin rekomendasi produk?

Rekomendasi produk adalah cara yang terbukti untuk mendorong konversi dan meningkatkan nilai pesanan rata-rata. Dengan menyajikan pengalaman rekomendasi produk yang lebih relevan, pelanggan termotivasi untuk melanjutkan perjalanan belanja mereka tanpa perlu mencari item atau menavigasi secara manual melalui halaman kumpulan situs.

Sebaliknya, mereka disajikan dengan 'langkah selanjutnya' logis, atau bahkan langkah pertama, berdasarkan persona pengunjung yang disimpulkan.

Tingkat konversi naik dengan rekomendasi produk yang dipersonalisasi karena pelanggan lebih dapat menemukan apa yang mereka cari.

Nilai pesanan rata-rata naik dengan rekomendasi yang dipersonalisasi karena pembeli diperlihatkan lebih banyak hal yang kemungkinan besar akan mereka konversi, pada berbagai titik dalam perjalanan pelanggan mereka.

Terakhir, pengecer yang menerapkan rekomendasi produk umumnya melihat peningkatan dalam kepuasan dan retensi pelanggan untuk toko online mereka, terutama karena pengunjung memiliki pengalaman berbelanja yang lancar dan menyenangkan yang akan dengan senang hati mereka kembalikan.

Di mana Anda dapat menggunakan rekomendasi?

Rekomendasi produk dapat digunakan di mana saja di situs e-niaga Anda. Penempatan paling umum untuk rekomendasi produk termasuk halaman beranda, halaman koleksi, halaman detail produk (PDP - AKA halaman produk), dan halaman keranjang. Namun, rekomendasi produk juga dapat ditempatkan di lokasi yang lebih tidak terduga, seperti di checkout, di halaman terima kasih pasca pembelian, di halaman pencarian yang dipersonalisasi, di pusat akun pelanggan, di halaman konten, dan bahkan di pop-up atau navigasi situs.

Pemasar yang cerdas juga telah mengetahui bahwa menyajikan produk yang direkomendasikan melalui email adalah cara yang bagus untuk meningkatkan rasio buka dan klik pada semua jenis email.

Berbagai jenis rekomendasi produk berfungsi dengan baik untuk berbagai area situs web Anda. Misalnya, Paling Populer atau Sedang Tren adalah pilihan yang bagus untuk beranda, karena dapat membantu pengunjung baru memahami apa yang merupakan produk populer di situs Anda tanpa perlu menggali terlalu dalam. Halaman produk dan halaman keranjang adalah tempat yang bagus untuk menempatkan cross-sell dan upsell berdasarkan produk apa pun yang juga diminati oleh pembeli. Memahami praktik terbaik untuk penempatan kotak rekomendasi adalah bagian penting dalam meluncurkan rekomendasi produk di situs Anda.

Apa yang harus saya cari dalam solusi rekomendasi produk?

Tidak semua mesin rekomendasi produk dibuat sama. Banyak algoritme rekomendasi hanya mempertimbangkan data penjualan produk dasar, tanpa memahami hubungan sebenarnya antar produk.

Solusi rekomendasi produk tingkat atas harus menawarkan:

• Pemrosesan bahasa alami
• Segmentasi
• Persona pelanggan yang disimpulkan
• Fleksibilitas untuk menempatkan widget rekomendasi produk Anda di mana saja
• Metrik terperinci dan dasbor pelaporan

Idealnya, Anda juga menginginkan mesin rekomendasi produk yang menjamin hasil. Tertarik untuk mencoba LimeSpot? Anda dapat mencoba produk kami secara gratis selama 21 hari - kami menjamin ROI 20x, meskipun rata-rata ROI pedagang lain yang telah mengikuti Tantangan 21 Hari kami adalah 67x.

Bagaimana Anda dapat meningkatkan rekomendasi produk Anda?

Salah satu cara termudah untuk meningkatkan saran produk Anda adalah dengan berinvestasi dalam solusi rekomendasi produk berbasis AI. Algoritme di balik jenis solusi ini memperhitungkan lebih dari sekadar data produk untuk membentuk pandangan holistik dari setiap perjalanan pelanggan melalui pemfilteran kolaboratif: Siapa mereka, dan apa yang kemungkinan besar akan mereka beli?

Ini juga merupakan ide yang baik untuk menguji AB penempatan widget rekomendasi produk Anda. Strategi merchandising yang berbeda dalam hal penempatan rekomendasi produk di seluruh situs dan pada satu halaman dapat sangat membantu mendorong lebih banyak konversi dan ukuran keranjang yang lebih besar.

Bagaimana Anda bisa mengukur keberhasilan rekomendasi produk?

Sangat penting untuk memiliki strategi personalisasi keseluruhan saat menambahkan rekomendasi produk ke dalam campuran.

Cara termudah untuk mengukur keberhasilan rekomendasi produk Anda adalah pada KPI e-niaga inti:

• AOV meningkat
• Tingkat konversi meningkat
• % penjualan didorong oleh rekomendasi produk

Selain itu, Anda mungkin ingin melihat perbedaan metrik antara pembeli yang berinteraksi dengan rekomendasi produk dan yang tidak. Biasanya, kami melihat peningkatan AOV minimal 5% dari pembeli yang menggunakan kotak rekomendasi produk LimeSpot. Selain itu, tingkat konversi standar sering kali berlipat ganda, dan dapat mencapai 5x lebih besar daripada tingkat konversi biasa.

Tingkatkan rekomendasi produk hasil personalisasi Anda

Siap untuk menulis kisah sukses rekomendasi produk hasil personalisasi Anda? LimeSpot adalah mesin rekomendasi produk terkemuka dengan algoritme yang dipatenkan, digunakan oleh ribuan merek teratas di Shopify dan BigCommerce. Baik Anda baru memulai dengan rekomendasi produk atau mencari solusi terbukti yang akan mendorong lebih banyak pendapatan untuk bisnis Anda, kami dapat membantu. Pesan demo dengan kami hari ini untuk membagikan tujuan Anda, dan kami akan membantu pembeli Anda mengalami pengalaman rekomendasi yang lebih relevan dalam waktu singkat.