8 domande scottanti sui consigli sui prodotti, risposta

Pubblicato: 2022-05-23

Consigli sui prodotti: è la specialità di LimeSpot sì, ma sta anche diventando sempre più comune nel settore dell'e-commerce offrirli.

Tuttavia, per quanto familiari siano i consigli sui prodotti, ci sono ancora molte domande su come funzionano. È stregoneria? Beh, non esattamente. Anche se c'è sicuramente un po' di magia dietro le quinte dell'IA che serve a offrire il prodotto giusto al cliente giusto al momento giusto, come ti mostreremo, l'intera automazione e il processo alla base dei consigli sui prodotti è in realtà piuttosto semplice.

In questo post del blog, analizzeremo alcune delle principali domande che riceviamo sui consigli sui prodotti per aiutare a demistificare la magia. Vuoi aumentare le vendite sul tuo negozio Shopify? Ti aiuteremo a comprendere e ottimizzare la presenza di consigli sui prodotti sul tuo sito, rispondendo una volta per tutte alla domanda, che cos'è esattamente un motore di consigli sui prodotti?

Che cos'è un motore di raccomandazione del prodotto?

I motori di consigli sui prodotti utilizzano i dati delle attività che si verificano sul tuo sito Web di e-commerce, in genere correlate alla navigazione o al comportamento di acquisto, e analizzano tali dati per trovare elementi in comune e relazioni per fornire consigli personalizzati.

Un motore di suggerimenti sui prodotti basato sull'intelligenza artificiale dovrebbe analizzare e presentare raccomandazioni sui prodotti su tre livelli. Innanzitutto, comprendendo la relazione tra prodotti correlati, ad esempio, questa caffettiera viene spesso acquistata con questo tipo di cialde di caffè.

In secondo luogo, buoni algoritmi di raccomandazione tengono conto dei dati di prodotto attraverso la cosiddetta elaborazione del linguaggio naturale. Questo tipo di analisi comprende le caratteristiche di un prodotto per comprendere meglio un prodotto simile che gli piace o, in alternativa, una buona corrispondenza per esso. L'elaborazione del linguaggio naturale potrebbe considerare a quale categoria di prodotto appartiene un articolo o qual è la descrizione di un prodotto specifico per dedurre dettagli su chi o per cosa quel prodotto è effettivamente adatto.

Infine, l'apprendimento automatico alla base del motore di raccomandazione dei prodotti dovrebbe anche essere in grado di dedurre una persona dell'acquirente. È importante riconoscere che una persona acquirente non deve effettivamente riflettere il profilo demografico di un cliente. Ad esempio, se un cliente sta sfogliando scarpe rosa scintillanti con cinturino in velcro su un sito Web di scarpe, l'apprendimento automatico potrebbe dedurre il personaggio di una ragazza, anche se in realtà è sua madre a navigare. Di conseguenza, quell'acquirente dovrebbe essere classificato nella persona della "ragazza giovane" e fornire consigli personalizzati sui prodotti che si adattano alla persona; forse altre paia di scarpe slip-on per bambini o stivali da pioggia tie dye arcobaleno. Questo tipo di raccomandazione personalizzata è spesso guidata da ciò che nel mondo dell'intelligenza artificiale è noto come filtro collaborativo, che offre prodotti che potrebbero piacere a un cliente in base al comportamento di visitatori simili.

Quali sono i diversi tipi di raccomandazioni?

Esistono molti tipi diversi di consigli personalizzati sui prodotti, tra cui:

  • Acquistati frequentemente insieme
  • Articoli correlati
  • Upsell
  • Vendite incrociate
  • Ti potrebbe piacere
  • Viste recenti
  • Acquisti recenti
  • Più popolare
  • Tendenza
  • Collezioni in primo piano
  • Nuovi arrivi

Tutti questi tipi di consigli sui prodotti possono essere organizzati in queste tre categorie:

  • Livello personale
  • Livello del prodotto
  • Livello negozio

Puoi leggere tutto sulla creazione di una strategia di consigli personalizzati a 360 gradi, ma ecco un breve riassunto:

I consigli personalizzati sui prodotti si basano sulle azioni specifiche compiute da un individuo, sia che si tratti di visualizzare o acquistare un prodotto. Potrebbero includere elementi come Visualizzazioni recenti o Acquisti recenti, ma possono anche estendersi ai consigli che potrebbero piacerti.

I consigli a livello di prodotto riflettono le relazioni tra i prodotti, come intese dal tuo machine learning. Il tuo algoritmo consiglierà i prodotti in base agli articoli che vengono acquistati frequentemente insieme, articoli correlati e upsell e cross-sell. Questi tipi di consigli sui prodotti sono spesso guidati dal filtraggio collaborativo dell'IA.

Infine, i consigli a livello di negozio sono guidati dai dati di vendita complessivi del tuo negozio. Questi possono includere gli articoli più venduti più popolari di tutti i tempi o gli articoli di tendenza delle ultime 24-72 ore. Oppure possono coprire specifiche collezioni in evidenza o nuovi arrivi.

Come best practice, è importante offrire tutte e tre le categorie di consigli sui prodotti per offrire agli acquirenti un'esperienza di acquisto personalizzata completa con ogni tipo di raccomandazione che desiderano.

Su cosa si basano i consigli?

I consigli sui prodotti si basano sui dati di vendita e sulla persona dedotta dei tuoi acquirenti, insieme ai dati effettivi del prodotto come descrizione, titolo e categoria. Inoltre, i consigli sui prodotti possono anche prendere in considerazione i dati di navigazione di un visitatore.

I tuoi algoritmi di raccomandazione consumeranno tutti i dati degli acquirenti per comprendere la relazione tra prodotti e personas. Da lì, funzionerà in tempo reale per offrire il prodotto giusto attraverso raccomandazioni dinamiche al cliente giusto, per il massimo potenziale di conversione possibile.

Quali sono i vantaggi di un motore di suggerimenti sui prodotti?

I consigli sui prodotti sono un modo collaudato per aumentare le conversioni e aumentare il valore medio degli ordini. Offrendo un'esperienza di raccomandazione del prodotto più pertinente, i clienti sono motivati ​​a continuare il loro percorso di acquisto senza dover cercare un articolo o navigare manualmente tra le pagine di raccolta di un sito.

Al contrario, vengono presentati i "passi successivi" logici, o anche i primi passi, in base alla persona dedotta del visitatore.

I tassi di conversione aumentano con i consigli personalizzati sui prodotti perché i clienti sono più in grado di trovare ciò che stanno cercando.

Il valore medio dell'ordine aumenta con i consigli personalizzati perché agli acquirenti vengono mostrate più cose su cui è più probabile che si convertano, in diversi momenti del percorso del cliente.

Infine, i rivenditori che distribuiscono consigli sui prodotti generalmente vedono un aumento della soddisfazione e della fidelizzazione dei clienti per il loro negozio online, principalmente perché il visitatore ha avuto un'esperienza di acquisto piacevole e piacevole a cui torneranno felicemente.

Dove puoi usare i consigli?

I consigli sui prodotti possono essere utilizzati praticamente ovunque sul tuo sito di e-commerce. I posizionamenti più comuni per i consigli sui prodotti, tra cui la home page, le pagine di raccolta, le pagine dei dettagli del prodotto (PDP - AKA una pagina del prodotto) e la pagina del carrello. Tuttavia, i consigli sui prodotti possono anche essere inseriti in posizioni più impreviste, come alla cassa, nella pagina di ringraziamento post-acquisto, in una pagina di ricerca personalizzata, nel centro account cliente, nelle pagine dei contenuti e persino nei popup o la navigazione del sito.

Gli esperti di marketing hanno anche imparato che offrire un prodotto consigliato tramite e-mail è un ottimo modo per aumentare le percentuali di apertura e di clic su tutti i tipi di e-mail.

Diversi tipi di consigli sui prodotti funzionano bene per diverse aree del tuo sito web. Ad esempio, I più popolari o Di tendenza sono ottime scelte per la home page, perché possono aiutare i nuovi visitatori a capire qual è un prodotto popolare sul tuo sito senza dover scavare troppo in profondità. Le pagine dei prodotti e la pagina del carrello sono ottimi punti per effettuare cross-sell e upsell in base ai prodotti per i quali un acquirente ha mostrato interesse. Comprendere le migliori pratiche per il posizionamento delle caselle dei consigli è una parte fondamentale del lancio di consigli sui prodotti sul tuo sito.

Cosa devo cercare in una soluzione di raccomandazione del prodotto?

Non tutti i motori di raccomandazione dei prodotti sono creati allo stesso modo. Molti algoritmi di raccomandazione considerano solo i dati di vendita dei prodotti di base, senza comprendere l'effettiva relazione tra i prodotti.

Le soluzioni di raccomandazione sui prodotti di livello superiore dovrebbero offrire:

  • Elaborazione del linguaggio naturale
  • Segmentazione
  • Personas del cliente dedotte
  • Flessibilità per posizionare il widget dei consigli sui prodotti ovunque
  • Metriche dettagliate e dashboard di reporting

Idealmente, desideri anche un motore di suggerimenti sui prodotti che garantisca risultati. Ti interessa fare un giro con LimeSpot? Puoi provare il nostro prodotto gratuitamente per 21 giorni: garantiamo un ROI pari a 20 volte, anche se il ROI medio di altri commercianti che hanno partecipato alla nostra Sfida di 21 giorni è stato di ben 67 volte.

Come puoi migliorare i tuoi consigli sui prodotti?

Uno dei modi più semplici per migliorare i suggerimenti sui prodotti è investire in una soluzione di consigli sui prodotti basata sull'intelligenza artificiale. L'algoritmo alla base di questi tipi di soluzioni tiene conto di molto più dei semplici dati di prodotto per formare una visione olistica di ogni percorso del cliente attraverso il filtraggio collaborativo: chi sono e cosa è più probabile che acquisteranno?

È anche una buona idea testare AB il posizionamento del widget di raccomandazione del prodotto. Diverse strategie di merchandising in termini di posizione dei consigli sui prodotti sia a livello di sito che su una singola pagina possono fare molto per generare più conversioni e dimensioni del carrello maggiori.

Come misurare il successo dei consigli sui prodotti?

È importante disporre di una strategia di personalizzazione generale quando si aggiungono consigli sui prodotti al mix.

Il modo più semplice per misurare il successo dei tuoi consigli sui prodotti si riduce ai principali KPI dell'e-commerce:

  • AOV aumenta
  • Il tasso di conversione aumenta
  • % delle vendite guidate da consigli sui prodotti

Inoltre, potresti voler esaminare la differenza nelle metriche tra gli acquirenti che interagiscono con i consigli sui prodotti e quelli che non lo fanno. In genere, vediamo un aumento dell'AOV di almeno il 5% da parte degli acquirenti che interagiscono con le caselle consigliate sui prodotti LimeSpot. Inoltre, il tasso di conversione standard spesso raddoppia e può arrivare fino a 5 volte in più rispetto a un normale tasso di conversione.

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