8 perguntas urgentes sobre recomendações de produtos, respondidas

Recomendações de produtos: Sim, é a especialidade do LimeSpot, mas também está se tornando cada vez mais comum no setor de comércio eletrônico oferecê-los.

No entanto, por mais familiares que sejam as recomendações de produtos, ainda há muitas perguntas sobre como elas funcionam. É feitiçaria? Bem, não exatamente. Embora certamente haja alguma magia de IA nos bastidores que serve para servir o produto certo para o cliente certo na hora certa, como mostraremos a você, toda a automação e o processo por trás das recomendações de produtos são realmente muito simples.

Nesta postagem do blog, estamos detalhando algumas das principais perguntas que recebemos sobre recomendações de produtos para ajudar a desmistificar a mágica. Deseja aumentar as vendas em sua loja Shopify? Ajudaremos você a entender e otimizar melhor a presença de recomendações de produtos em seu site, respondendo de uma vez por todas à pergunta: o que é exatamente um mecanismo de recomendação de produtos?

O que é um mecanismo de recomendação de produtos?

Os mecanismos de recomendações de produtos consomem dados de atividades que acontecem em seu site de comércio eletrônico - normalmente relacionadas ao comportamento de navegação ou compra - e analisam esses dados para encontrar pontos em comum e relacionamentos para fornecer recomendações personalizadas.

Um mecanismo de recomendação de produtos orientado por IA deve analisar e apresentar recomendações de produtos em três planos. Primeiro, entendendo a relação entre produtos relacionados - por exemplo, esta cafeteira é muitas vezes comprada com esse tipo de cápsulas de café.

Em segundo lugar, bons algoritmos de recomendação levam em consideração os dados do produto por meio do que é conhecido como processamento de linguagem natural. Esse tipo de análise entende as características de um produto para entender melhor um produto similar que seja parecido com ele ou, alternativamente, uma boa combinação para ele. O processamento de linguagem natural pode considerar a qual categoria de produto um item pertence ou qual é a descrição de um produto específico para inferir detalhes sobre para quem ou para que esse produto é realmente adequado.

Por fim, o aprendizado de máquina por trás do mecanismo de recomendação de produtos também deve ser capaz de inferir a persona do comprador. É importante reconhecer que uma persona de comprador não precisa refletir o perfil demográfico de um cliente. Por exemplo, se um cliente estiver navegando em sapatos cor-de-rosa brilhantes com tira de velcro em um site de sapatos, o aprendizado de máquina pode inferir a persona de uma jovem - mesmo que na verdade seja a mãe dela navegando. Como resultado, esse comprador deve ser categorizado na persona 'jovem' e receber recomendações personalizadas de produtos que se encaixem na persona; talvez outros pares de sapatos infantis ou botas de chuva tie dye arco-íris. Esse tipo de recomendação personalizada geralmente é impulsionado pelo que é conhecido no mundo da IA ​​como filtragem colaborativa, que oferece produtos que um cliente pode gostar com base no comportamento de visitantes semelhantes.

Quais são os diferentes tipos de recomendações?

Existem muitos tipos diferentes de recomendações personalizadas de produtos, incluindo:

• Frequentemente comprados juntos
• Itens relacionados
• Upsells
• Venda cruzada
• Você pode gostar
• Visualizações recentes
• Compras recentes
• Mais popular
• Tendendo
• Coleções em destaque
• Novas chegadas

Todos esses tipos de recomendações de produtos podem ser organizados nessas três categorias:

• Nível pessoal
• Nível do produto
• Nível da loja

Você pode ler tudo sobre como criar uma estratégia de recomendações personalizadas em 360 graus, mas aqui está uma rápida recapitulação:

As recomendações personalizadas de produtos são baseadas nas ações específicas que um indivíduo realizou, seja visualizando ou comprando um produto. Eles podem incluir coisas como Visualizações recentes ou Compras recentes, mas também podem se estender a recomendações de Você pode gostar.

As recomendações no nível do produto refletem as relações entre os produtos, conforme entendido pelo seu aprendizado de máquina. Seu algoritmo recomendará produtos com base em itens que são frequentemente comprados juntos, itens relacionados e upsells e cross-sells. Esses tipos de recomendações de produtos são mais frequentemente impulsionados pela filtragem colaborativa de IA.

Por fim, as recomendações no nível da loja são orientadas pelos dados gerais de vendas da sua loja. Isso pode incluir os itens mais vendidos mais populares de todos os tempos ou os itens em alta das últimas 24 a 72 horas. Ou podem abranger coleções específicas em destaque ou recém-chegados.

Como prática recomendada, é importante oferecer todas as três categorias de recomendações de produtos para oferecer aos compradores uma experiência de compra personalizada e abrangente com todos os tipos de recomendações que eles possam desejar.

Em que se baseiam as recomendações?

As recomendações de produtos são baseadas nos dados de vendas e na persona inferida de seus compradores, juntamente com os dados reais do produto, como descrição, título e categoria. Além disso, as recomendações de produtos também podem levar em consideração os dados de navegação de um visitante.

Seus algoritmos de recomendação consumirão todos os dados do comprador para entender a relação entre produtos e personas. A partir daí, ele funcionará em tempo real para oferecer o produto certo por meio de recomendações dinâmicas ao cliente certo, para o maior potencial de conversão possível.

Quais são os benefícios de um mecanismo de recomendações de produtos?

As recomendações de produtos são uma maneira comprovada de gerar conversões e aumentar o valor médio do pedido. Ao oferecer uma experiência de recomendação de produto mais relevante, os clientes são motivados a continuar sua jornada de compras sem precisar pesquisar um item ou navegar manualmente pelas páginas de coleção de um site.

Em vez disso, eles são apresentados com 'próximos passos' lógicos, ou mesmo primeiros passos, com base na persona inferida do visitante.

As taxas de conversão aumentam com recomendações personalizadas de produtos porque os clientes podem encontrar melhor o que estão procurando.

O valor médio do pedido aumenta com recomendações personalizadas porque os compradores recebem mais coisas nas quais eles têm maior probabilidade de converter, em diferentes pontos da jornada do cliente.

Por fim, os varejistas que implantam recomendações de produtos geralmente observam um aumento na satisfação e retenção do cliente em sua loja online, principalmente porque o visitante teve uma experiência de compra tranquila e agradável à qual retornará com prazer.

Onde você pode usar as recomendações?

As recomendações de produtos podem ser usadas em praticamente qualquer lugar do seu site de comércio eletrônico. Os canais mais comuns para recomendações de produtos, incluindo a página inicial, páginas de coleção, páginas de detalhes do produto (PDPs - também conhecida como página do produto) e a página do carrinho. No entanto, as recomendações de produtos também podem ser colocadas em locais mais inesperados, como no checkout, na página de agradecimento pós-compra, em uma página de pesquisa personalizada, na central de contas do cliente, em páginas de conteúdo e até em pop-ups ou a navegação do site.

Profissionais de marketing experientes também aprenderam que oferecer um produto recomendado por e-mail é uma ótima maneira de aumentar as taxas de abertura e clique em todos os tipos de e-mails.

Diferentes tipos de recomendações de produtos funcionam bem para diferentes áreas do seu site. Por exemplo, Most Popular ou Trending são ótimas opções para a página inicial, pois podem ajudar os novos visitantes a entender o que é um produto popular em seu site sem precisar pesquisar muito. As páginas do produto e a página do carrinho são ótimos locais para fazer vendas cruzadas e upsells com base em quaisquer produtos pelos quais um comprador tenha demonstrado interesse também. Compreender as práticas recomendadas para o posicionamento da caixa de recomendação é uma parte essencial do lançamento de recomendações de produtos em seu site.

O que devo procurar em uma solução de recomendação de produto?

Nem todos os mecanismos de recomendação de produtos são criados igualmente. Muitos algoritmos de recomendação consideram apenas dados básicos de vendas de produtos, sem entender a relação real entre os produtos.

As soluções de recomendação de produtos de primeira linha devem oferecer:

• Processamento de linguagem natural
• Segmentação
• Personas de clientes inferidos
• Flexibilidade para colocar seu widget de recomendações de produtos em qualquer lugar
• Métricas detalhadas e painéis de relatórios

Idealmente, você também deseja um mecanismo de recomendações de produtos que garanta resultados. Interessado em dar uma volta no LimeSpot? Você pode experimentar nosso produto gratuitamente por 21 dias - garantimos um ROI de 20x, embora o ROI médio de outros comerciantes que aceitaram nosso Desafio de 21 dias tenha sido de 67x.

Como você pode melhorar suas recomendações de produtos?

Uma das maneiras mais fáceis de melhorar suas sugestões de produtos é investir em uma solução de recomendações de produtos orientada por IA. O algoritmo por trás desses tipos de soluções leva em consideração muito mais do que apenas dados de produtos para formar uma visão holística de cada jornada do cliente por meio de filtragem colaborativa: quem são eles e o que eles provavelmente comprarão?

Também é uma boa ideia AB testar o posicionamento do widget de recomendação de produto. Diferentes estratégias de merchandising em termos de onde as recomendações de produtos são colocadas em todo o site e em uma única página podem ajudar bastante a gerar mais conversões e tamanhos de cesta maiores.

Como você pode medir o sucesso das recomendações de produtos?

É importante ter uma estratégia geral de personalização ao adicionar recomendações de produtos ao mix.

A maneira mais fácil de medir o sucesso de suas recomendações de produtos se resume aos principais KPIs de comércio eletrônico:

• AOV aumenta
• A taxa de conversão aumenta
• % de vendas impulsionadas por recomendações de produtos

Além disso, você pode querer observar a diferença nas métricas entre os compradores que interagem com as recomendações de produtos e aqueles que não interagem. Normalmente, vemos um aumento de AOV de pelo menos 5% dos compradores que se envolvem com as caixas de recomendação de produtos do LimeSpot. Além disso, a taxa de conversão padrão geralmente dobra e pode chegar a 5 vezes mais do que uma taxa de conversão normal.

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