8 întrebări arzătoare despre recomandările de produse, la care s-a răspuns

Recomandări de produse: este specialitatea LimeSpot da, dar devine tot mai obișnuit în industria comerțului electronic să le ofere.

Cu toate acestea, oricât de familiare sunt recomandările de produse, există încă o mulțime de întrebări despre cum funcționează acestea. Este vrăjitorie? Ei bine, nu tocmai. Deși există cu siguranță o magie AI în spatele scenei care se referă la furnizarea produsului potrivit clientului potrivit la momentul potrivit, așa cum vă vom arăta, întreaga automatizare și proces din spatele recomandărilor de produse sunt de fapt destul de simple.

În această postare pe blog, detaliem câteva dintre întrebările de top pe care le primim despre recomandările de produse pentru a ajuta la demistificarea magiei. Vrei să crești vânzările în magazinul tău Shopify? Vă vom ajuta să înțelegeți mai bine și să optimizați prezența recomandărilor de produse pe site-ul dvs., răspunzând o dată pentru totdeauna la întrebarea, ce este un motor de recomandare de produse, mai exact?

Ce este un motor de recomandare a produselor?

Motoarele de recomandări de produse consumă date din activitățile care au loc pe site-ul dvs. de comerț electronic - de obicei legate de comportamentul de navigare sau de cumpărare - și analizează acele date pentru a găsi aspecte comune și relații pentru a oferi recomandări personalizate.

Un motor de recomandare de produse bazat pe inteligență artificială ar trebui să analizeze și să prezinte recomandări de produse în trei planuri. În primul rând, prin înțelegerea relației dintre produsele înrudite - de exemplu, această cafetieră este adesea cumpărată cu acest tip de păstăi de cafea.

În al doilea rând, algoritmii buni de recomandare iau în considerare datele despre produse prin ceea ce este cunoscut sub numele de procesare a limbajului natural. Acest tip de analiză înțelege caracteristicile unui produs pentru a înțelege mai bine un produs similar care este asemănător sau, alternativ, o potrivire bună pentru acesta. Procesarea limbajului natural ar putea lua în considerare ce categorie de produse îi aparține un articol sau care este descrierea unui anumit produs pentru a deduce detalii despre cine sau pentru ce este potrivit de fapt acel produs.

În cele din urmă, învățarea automată din spatele motorului dvs. de recomandare a produselor ar trebui să poată, de asemenea, să deducă o persoană cumpărător. Este important să recunoaștem că o persoană cumpărător nu trebuie să reflecte propriul profil demografic al clientului. De exemplu, dacă un client navighează pantofi roz strălucitori cu curele velcro pe un site web de pantofi, învățarea automată ar putea deduce o persoană a unei fete tinere - chiar dacă de fapt este mama ei care navighează. Ca rezultat, acel cumpărător ar trebui să fie clasificat în personajul „fată tânără” și să i se ofere recomandări de produse personalizate care se potrivesc cu persoana respectivă; poate alte perechi de pantofi cu slip-on pentru copii sau cizme de ploaie colorate curcubeu. Acest tip de recomandare personalizată este adesea determinat de ceea ce este cunoscut în lumea AI ca filtrare colaborativă, care oferă produse pe care un client le-ar putea plăcea pe baza comportamentului vizitatorilor similari.

Care sunt diferitele tipuri de recomandări?

Există multe tipuri diferite de recomandări personalizate de produse, inclusiv:

• Frecvent Cumparata Împreună
• Articole înrudite
• Upsells
• Vânzări încrucișate
• S-ar putea sa iti placa
• Vizualizări recente
• Achizitii recente
• Cel mai popular
• Trending
• Colecții prezentate
• Sosiri noi

Toate aceste tipuri de recomandări de produse pot fi organizate în aceste trei categorii:

• Nivel personal
• Nivel de produs
• Nivelul magazinului

Puteți citi totul despre construirea unei strategii de recomandări personalizate la 360 de grade, dar iată o scurtă recapitulare:

Recomandările personalizate de produse se bazează pe acțiunile specifice pe care le-a făcut un individ, fie că a vizualizat sau cumpără un produs. Acestea pot include lucruri precum Vizualizări recente sau Achiziții recente, dar se pot extinde și la recomandările S-ar putea să vă placă.

Recomandările la nivel de produs reflectă relațiile dintre produse, așa cum se înțelege prin învățarea automată. Algoritmul dvs. va recomanda produse pe baza articolelor care sunt cumpărate frecvent împreună, articole înrudite și vânzări în plus și vânzări încrucișate. Aceste tipuri de recomandări de produse sunt cel mai adesea determinate de filtrarea colaborativă AI.

În cele din urmă, recomandările la nivel de magazin sunt conduse de datele generale de vânzări ale magazinului dvs. Acestea pot include cele mai populare articole vândute din toate timpurile sau articole în tendințe din ultimele 24-72 de ore. Sau pot acoperi anumite colecții recomandate sau noi sosiri.

Ca cea mai bună practică, este important să oferiți toate cele trei categorii de recomandări de produse pentru a oferi cumpărătorilor o experiență cuprinzătoare de cumpărături personalizată cu fiecare tip de recomandare pe care și-ar putea dori vreodată.

Pe ce se bazează recomandările?

Recomandările de produse se bazează pe datele de vânzări și personalitatea dedusă a cumpărătorilor dvs., împreună cu datele reale despre produse, cum ar fi descrierea, titlul și categoria. În plus, recomandările de produse pot lua în considerare și datele de navigare ale unui vizitator.

Algoritmii dvs. de recomandare vor consuma toate datele cumpărătorilor pentru a înțelege relația dintre produse și persoane. De acolo, va funcționa în timp real pentru a oferi produsul potrivit prin recomandări dinamice către clientul potrivit, pentru cel mai mare potențial de conversie posibil.

Care sunt beneficiile unui motor de recomandări de produse?

Recomandările de produse sunt o modalitate dovedită de a genera conversii și de a crește valoarea medie a comenzii. Prin oferirea unei experiențe de recomandare de produse mai relevante, clienții sunt motivați să își continue călătoria de cumpărături fără a fi nevoie să caute un articol sau să navigheze manual prin paginile de colecție ale unui site.

În schimb, li se prezintă „pașii următori” logici, sau chiar primii pași, pe baza caracterului dedus al vizitatorului.

Ratele de conversie cresc odată cu recomandările personalizate de produse, deoarece clienții sunt mai capabili să găsească ceea ce caută.

Valoarea medie a comenzii crește odată cu recomandările personalizate, deoarece cumpărătorilor li se arată mai multe lucruri pe care au mai multe șanse să le convertească, în diferite momente ale călătoriei lor către clienți.

În cele din urmă, comercianții cu amănuntul care implementează recomandări de produse văd, în general, o creștere a gradului de satisfacție și fidelizare a clienților pentru magazinul lor online, în mare parte pentru că vizitatorul a avut o experiență de cumpărături lină și încântătoare la care se vor întoarce cu plăcere.

Unde poți folosi recomandările?

Recomandările de produse pot fi folosite aproape oriunde pe site-ul dvs. de comerț electronic. Cele mai frecvente destinații de plasare pentru recomandări de produse, inclusiv pagina de pornire, paginile de colecție, paginile cu detalii despre produse (PDP - AKA o pagină de produs) și pagina coșului. Cu toate acestea, recomandările de produse pot fi plasate și în locații mai neașteptate, cum ar fi la finalizarea comenzii, pe pagina de mulțumire post-cumpărare, pe o pagină de căutare personalizată, în centrul de cont pentru clienți, pe paginile de conținut și chiar în ferestre pop-up sau navigarea pe site.

Specialiștii în marketing au învățat, de asemenea, că furnizarea unui produs recomandat prin e-mail este o modalitate excelentă de a crește ratele de deschidere și de clic pe toate tipurile de e-mailuri.

Diferite tipuri de recomandări de produse funcționează bine pentru diferite zone ale site-ului dvs. De exemplu, Cele mai populare sau Trending sunt alegeri grozave pentru pagina de pornire, deoarece pot ajuta vizitatorii noi să înțeleagă care este un produs popular pe site-ul dvs. fără a fi nevoie să cercetați prea mult. Paginile cu produse și pagina coșului de cumpărături sunt locuri grozave pentru a plasa vânzări încrucișate și vânzări în plus pe baza oricăror produse pentru care un cumpărător și-a manifestat interesul. Înțelegerea celor mai bune practici pentru plasarea casetei de recomandare este o parte cheie a lansării recomandărilor de produse pe site-ul dvs.

Ce ar trebui să caut într-o soluție de recomandare de produse?

Nu toate motoarele de recomandare de produse sunt create în mod egal. Mulți algoritmi de recomandare iau în considerare doar datele de bază ale vânzărilor de produse, fără a înțelege relația reală dintre produse.

Soluțiile de top de recomandare a produselor ar trebui să ofere:

• Procesarea limbajului natural
• Segmentarea
• Persoanele clientului deduse
• Flexibilitatea de a plasa widgetul cu recomandări de produse oriunde
• Valori detaliate și tablouri de bord de raportare

În mod ideal, îți dorești și un motor de recomandări de produse care să garanteze rezultate. Vă interesează să luați LimeSpot pentru o învârtire? Puteți încerca produsul nostru gratuit timp de 21 de zile - vă garantăm 20x rentabilitatea investiției, deși rentabilitatea medie a investiției altor comercianți care au acceptat Provocarea noastră de 21 de zile a fost de 67x.

Cum vă puteți îmbunătăți recomandările de produse?

Una dintre cele mai simple moduri de a vă îmbunătăți sugestiile de produse este să investești într-o soluție de recomandări de produse bazată pe inteligență artificială. Algoritmul din spatele acestor tipuri de soluții ia în considerare mult mai mult decât datele despre produse pentru a forma o viziune holistică a fiecărei călătorii a clienților prin filtrarea colaborativă: cine sunt aceștia și ce sunt cel mai probabil să cumpere?

De asemenea, este o idee bună să testați AB poziționarea widgetului de recomandare a produselor. Diferite strategii de comercializare în ceea ce privește locul în care recomandările de produse sunt plasate atât la nivelul întregului site, cât și pe o singură pagină, pot contribui în mare măsură la generarea mai multor conversii și la dimensiuni mai mari ale coșurilor.

Cum puteți măsura succesul recomandărilor de produse?

Este important să existe o strategie generală de personalizare atunci când adăugați recomandări de produse la mix.

Cel mai simplu mod de a măsura succesul recomandărilor de produse se rezumă la KPI-urile de bază ale comerțului electronic:

• AOV crește
• Rata de conversie crește
• % din vânzări determinate de recomandările de produse

În plus, poate doriți să vă uitați la diferența de valori dintre cumpărătorii care interacționează cu recomandările de produse și cei care nu o fac. În mod obișnuit, vedem o creștere a AOV de cel puțin 5% din partea cumpărătorilor care interacționează cu casetele de recomandare a produselor LimeSpot. De asemenea, rata de conversie standard se dublează adesea și poate ajunge până la de 5 ori mai mare decât o rată de conversie obișnuită.

Avansați recomandările dvs. personalizate de produse

Sunteți gata să scrieți povestea de succes a recomandărilor dvs. personalizate de produse? LimeSpot este un motor lider de recomandări de produse cu un algoritm patentat, folosit de mii de mărci de top pe Shopify și BigCommerce. Fie că abia începi cu recomandări de produse sau că cauți o soluție dovedită care să genereze mai multe venituri pentru afacerea ta, noi te putem ajuta. Rezervați o demonstrație cu noi astăzi pentru a vă împărtăși obiectivele și vă vom ajuta cumpărătorii să experimenteze o experiență de recomandări mai relevantă în cel mai scurt timp.