Ürün önerileriyle ilgili 8 yakıcı soru, yanıtlandı

Ürün önerileri: LimeSpot'un uzmanlık alanı evet, ancak e-ticaret endüstrisinde bunları sunmak giderek daha yaygın hale geliyor.

Ancak ürün önerileri ne kadar tanıdık olsa da, bunların nasıl çalıştığına dair hala birçok soru var. Büyü mü? Tam olarak değil. Size göstereceğimiz gibi, doğru ürünü doğru müşteriye doğru zamanda sunmaya yönelik bazı sahne arkası yapay zeka sihri kesinlikle olsa da, ürün tavsiyelerinin arkasındaki tüm otomasyon ve süreç aslında oldukça basittir.

Bu blog gönderisinde, sihrin gizemini çözmeye yardımcı olmak için ürün önerileri hakkında aldığımız en önemli sorulardan bazılarını inceliyoruz. Shopify mağazanızda satışları artırmak ister misiniz? Sitenizdeki ürün önerilerinin varlığını anlama ve optimize etme konusunda daha iyi olmanıza yardımcı olacağız, soruyu bir kez ve herkes için yanıtlayacağız, tam olarak ürün tavsiye motoru nedir?

Ürün tavsiye motoru nedir?

Ürün önerileri motorları, e-ticaret web sitenizde gerçekleşen - genellikle göz atma veya satın alma davranışıyla ilgili - faaliyetlerden veri kullanır ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için ortak noktaları ve ilişkileri bulmak için bu verileri analiz eder.

Yapay zeka destekli bir ürün öneri motoru, ürün önerilerini üç düzlemde analiz etmeli ve sunmalıdır. İlk olarak, ilgili ürünler arasındaki ilişkiyi anlayarak - örneğin, bu kahve makinesi genellikle bu tür kahve kapsülleri ile satın alınır.

İkinci olarak, iyi öneri algoritmaları, doğal dil işleme olarak bilinen yöntemle ürün verilerini dikkate alır. Bu tür bir analiz, bir ürünün özelliklerini, ona benzeyen benzer bir ürünü daha iyi anlamak için veya alternatif olarak onun için iyi bir eşleşmeyi anlar. Doğal dil işleme, bir ürünün hangi ürün kategorisine ait olduğunu veya belirli bir ürün için tanımın ne olduğunu, bu ürünün gerçekte kime veya neye uygun olduğu hakkında ayrıntılı bilgi edinmesini sağlayabilir.

Son olarak, ürün tavsiye motorunuzun arkasındaki makine öğrenimi de bir alışverişçi kişiliğini çıkarabilmelidir. Bir alışverişçi kişiliğinin aslında bir müşterinin kendi demografik profilini yansıtması gerekmediğini bilmek önemlidir. Örneğin, bir müşteri bir ayakkabı web sitesinde pembe parlak cırt cırtlı ayakkabılara göz atıyorsa, makine öğrenimi genç bir kızın kişiliğini çıkarabilir - taramayı yapan aslında annesi olsa bile. Sonuç olarak, alışveriş yapan kişi 'genç kız' kişisi olarak sınıflandırılmalı ve kişiye uygun kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunulmalıdır; belki başka bir çift çocuk ayakkabısı veya gökkuşağı renkli batik yağmur botları. Bu tür kişiselleştirilmiş öneri, genellikle, benzer ziyaretçilerin davranışlarına dayalı olarak bir müşterinin beğenebileceği ürünleri sunan, yapay zeka dünyasında ortak filtreleme olarak bilinen şey tarafından yönlendirilir.

Farklı tavsiye türleri nelerdir?

Aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok farklı türde kişiselleştirilmiş ürün önerisi vardır:

• Sıkça Birlikte Alınan
• İlgili öğeler
• ek satışlar
• çapraz satışlar
• Beğenebilirsin
• Son görüntülemeler
• Son satın almalar
• En popüler
• Trend olan
• Öne çıkan koleksiyonlar
• Yeni gelenler

Bu ürün öneri türlerinin tümü şu üç kategori altında toplanabilir:

• Kişisel seviye
• Ürün seviyesi
• Mağaza seviyesi

360 derecelik kişiselleştirilmiş bir öneri stratejisi oluşturma hakkında her şeyi okuyabilirsiniz, ancak işte kısa bir özet:

Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, bir ürünü görüntüleme veya satın alma gibi bir kişinin yaptığı belirli eylemlere dayanır. Bunlar, Son Görüntülemeler veya Son Satın Alınanlar gibi şeyleri içerebilir, ancak Beğenebilirsiniz önerilerini de kapsayabilir.

Ürün düzeyinde öneriler, makine öğreniminiz tarafından anlaşıldığı üzere ürünler arasındaki ilişkileri yansıtır. Algoritmanız, Birlikte Sıkça Satın Alınan Ürünlere, İlgili Ürünlere ve Upsells and Cross-Sells'a dayalı ürünler önerecektir. Bu tür ürün önerileri çoğunlukla yapay zeka işbirlikçi filtreleme tarafından yönlendirilir.

Son olarak, mağaza düzeyindeki öneriler, mağazanızın genel satış verileri tarafından yönlendirilir. Bunlar, tüm zamanların En Popüler en çok satan ürünlerini veya son 24-72 saatin Trend olan öğelerini içerebilir. Veya belirli Öne Çıkan Koleksiyonları veya Yeni Gelenleri kapsayabilir.

En iyi uygulama olarak, alışveriş yapanlara isteyebilecekleri her öneri türüyle kapsamlı bir kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimi sunmak için üç ürün önerisi kategorisinin tümünü sunmak önemlidir.

Öneriler neye dayanıyor?

Ürün önerileri, açıklama, başlık ve kategori gibi gerçek ürün verilerinin yanı sıra, alışveriş yapanların satış verilerine ve çıkarsanan kişiliğine dayanır. Ayrıca ürün önerileri, bir ziyaretçinin tarama verilerini de dikkate alabilir.

Öneri algoritmalarınız, ürünler ve kişiler arasındaki ilişkiyi anlamak için tüm müşteri verilerini tüketecektir. Oradan, mümkün olan en yüksek dönüşüm potansiyeli için doğru müşteriye dinamik öneriler yoluyla doğru ürünü sunmak için gerçek zamanlı olarak çalışacaktır.

Ürün önerileri motorunun faydaları nelerdir?

Ürün önerileri, dönüşümleri artırmanın ve ortalama sipariş değerini artırmanın kanıtlanmış bir yoludur. Müşteriler, daha alakalı bir ürün önerisi deneyimi sunarak, bir öğeyi aramaya veya bir sitenin koleksiyon sayfalarında manuel olarak gezinmeye gerek kalmadan alışveriş yolculuklarına devam etme konusunda motive olurlar.

Bunun yerine, ziyaretçinin çıkarsanan kişiliğine dayalı olarak mantıksal 'sonraki adımlar' veya hatta ilk adımlar sunulur.

Müşteriler aradıklarını daha iyi bulabildikleri için, kişiselleştirilmiş ürün önerileriyle dönüşüm oranları yükselir.

Ortalama sipariş değeri, kişiselleştirilmiş önerilerle yükselir, çünkü alışveriş yapanlara, müşteri yolculuğunun farklı noktalarında, dönüşüm sağlama olasılıkları daha yüksek olan daha fazla şey gösterilir.

Son olarak, ürün önerileri uygulayan perakendeciler, büyük ölçüde ziyaretçinin memnuniyetle geri dönecekleri sorunsuz ve keyifli bir alışveriş deneyimi yaşadığı için, müşteri memnuniyetinde ve çevrimiçi mağazalarını elde tutmada genellikle bir artış görüyor.

Önerileri nerede kullanabilirsiniz?

Ürün önerileri, e-ticaret sitenizin hemen her yerinde kullanılabilir. Ana sayfa, koleksiyon sayfaları, ürün detay sayfaları (PDP'ler - AKA bir ürün sayfası) ve alışveriş sepeti sayfası dahil olmak üzere ürün önerileri için en yaygın yerleşimler. Bununla birlikte, ürün önerileri, ödeme sırasında, satın alma sonrası teşekkür sayfasında, kişiselleştirilmiş bir arama sayfasında, müşteri hesap merkezinde, içerik sayfalarında ve hatta açılır pencerelerde veya site navigasyonu.

Deneyimli pazarlamacılar, önerilen bir ürünü e-posta yoluyla sunmanın, her tür e-postada açılma ve tıklama oranlarını artırmanın harika bir yolu olduğunu da öğrendi.

Farklı türde ürün önerileri, web sitenizin farklı alanları için iyi sonuç verir. Örneğin, En Popüler veya Trend, ana sayfa için harika seçeneklerdir, çünkü yeni ziyaretçilerin çok derine inmeye gerek kalmadan sitenizdeki popüler bir ürünün ne olduğunu anlamalarına yardımcı olabilirler. Ürün sayfaları ve alışveriş sepeti sayfası, bir müşterinin ilgi gösterdiği ürünlere dayalı olarak çapraz satışlar ve ek satışlar yapmak için harika noktalardır. Öneri kutusu yerleşimi için en iyi uygulamaları anlamak, sitenizde ürün önerileri başlatmanın önemli bir parçasıdır.

Bir ürün önerisi çözümünde nelere dikkat etmeliyim?

Tüm ürün tavsiye motorları eşit şekilde oluşturulmaz. Birçok öneri algoritması, ürünler arasındaki gerçek ilişkiyi anlamadan yalnızca temel ürün satış verilerini dikkate alır.

Üst düzey ürün tavsiye çözümleri şunları sunmalıdır:

• Doğal dil işleme
• segmentasyon
• Çıkarsanan müşteri kişilikleri
• Ürün önerileri widget'ınızı istediğiniz yere yerleştirme esnekliği
• Ayrıntılı metrikler ve raporlama panoları

İdeal olarak, sonuçları garanti eden bir ürün önerileri motoru da istersiniz. LimeSpot'u bir tur atmak ister misiniz? Ürünümüzü 21 gün boyunca ücretsiz olarak deneyebilirsiniz - 21 Günlük Mücadelemize katılan diğer satıcıların ortalama YG'si 67 kat olmasına rağmen, 20 kat YG garanti ediyoruz.

Ürün önerilerinizi nasıl iyileştirebilirsiniz?

Ürün önerilerinizi iyileştirmenin en kolay yollarından biri, yapay zeka odaklı ürün önerileri çözümüne yatırım yapmaktır. Bu tür çözümlerin arkasındaki algoritma, işbirlikçi filtreleme yoluyla her müşteri yolculuğunun bütünsel bir görünümünü oluşturmak için ürün verilerinden çok daha fazlasını hesaba katar: Bunlar kimlerdir ve satın alma olasılıkları en yüksektir?

Ayrıca, ürün tavsiyesi widget'ınızın yerleşimini AB'de test etmek de iyi bir fikirdir. Ürün önerilerinin hem site genelinde hem de tek bir sayfada yerleştirildiği yerler açısından farklı satış stratejileri, daha fazla dönüşüm ve daha büyük sepet boyutları sağlamak için uzun bir yol kat edebilir.

Ürün tavsiyelerinin başarısını nasıl ölçebilirsiniz?

Karışıma ürün önerileri eklerken genel bir kişiselleştirme stratejisine sahip olmak önemlidir.

Ürün önerilerinizin başarısını ölçmenin en kolay yolu, temel e-ticaret KPI'larına bağlıdır:

• AOV artar
• Dönüşüm oranı artar
• Ürün önerileri tarafından yönlendirilen satışların yüzdesi

Ayrıca, ürün önerileriyle etkileşime giren ve etmeyen alışveriş yapanlar arasındaki metriklerdeki farka bakmak isteyebilirsiniz. Genel olarak konuşursak, LimeSpot ürün öneri kutularıyla etkileşime giren alışveriş yapanlardan en az %5'lik bir AOV artışı görüyoruz. Ayrıca, standart dönüşüm oranı genellikle iki katına çıkar ve normal bir dönüşüm oranından 5 kat daha yüksek olabilir.

Kişiselleştirilmiş ürün önerilerinizi ilerletin

Kişiselleştirilmiş ürün önerileri başarı hikayenizi yazmaya hazır mısınız? LimeSpot, Shopify ve BigCommerce'de en iyi binlerce marka tarafından kullanılan, patentli bir algoritmaya sahip lider bir ürün önerileri motorudur. İster ürün önerilerine yeni başlıyor olun, ister işletmeniz için daha fazla gelir sağlayacak kanıtlanmış bir çözüm arıyor olun, size yardımcı olabiliriz. Hedeflerinizi paylaşmak için bugün bizimle bir demo rezervasyonu yapın ve alışveriş yapanların kısa sürede daha alakalı öneriler deneyimi yaşamalarına yardımcı olalım.