Если вы не жили под скалой, вы, вероятно, проводили некоторое время на таких сайтах, как Amazon, Netflix или Spotify. Вспомните, когда вы в последний раз использовали одну из этих платформ.
Возможно, Amazon предложил хороший чехол для вашей новой ручки. Или, может быть, вы открыли Netflix и обнаружили, что первая предложенная функция — это именно то, что вы искали — как будто компания могла читать ваши мысли.
Популярность этих компаний выросла благодаря рекомендации продуктов новым и существующим клиентам. Они могут быть одними из крупнейших в мире, но это не значит, что ваш бизнес не может последовать их примеру.
Вы также можете воспользоваться персональными рекомендациями по продуктам, чтобы укрепить свою клиентскую базу и развивать свой бизнес.
Что такое персональные рекомендации по продуктам?
Как вы понимаете, самый важный аспект персонализированногорекомендации по продуктамОни такие персонализированные ? Это означает, что любая рекомендация по продукту, которую клиент получает с вашего веб-сайта и из маркетинговых материалов, актуальна и полезна для него. Чтобы добиться этого, таким компаниям, как ваша, необходимо использовать данные о прошлом Данные телемаркетинга и настоящем поведении пользователей.
Создание персонализированной продуктовой стратегии сегодня упрощается благодаря специально созданным приложениям и платформам для электронной коммерции.
Подходы к механизму рекомендаций продуктов для электронной коммерции
Независимо от того, какую платформу вы используете, существует три основных подхода к реализации рекомендаций по продукту.
Общая фильтрация
Интуитивно понятно, что посетители вашего сайта классифицируются как впервые или вернувшиеся клиенты. Тем, кто впервые приезжает, сложнее всего дать рекомендации; У вас нет исторических пользовательских данных, чтобы получить представление!
Этот тип рекомендаций создан для уникальных посетителей вашего сайта электронной коммерции. Все рекомендации будут основываться на всем пуле пользовательских данных, имеющихся в вашем распоряжении. Это означает, что бестселлеры будут напрямую ориентированы на каждого нового пользователя.
Однако по мере того, как пользователь
перемещается по вашему веб-сайту, платформа сможет начать разделять его на профиль предпочтений или сегменты.покупатель человек. Профили предпочтений могут основываться на таких вещах, как история покупок, географическое положение, возраст и устройство просмотра. Конечно, вначале у вас может не быть всей этой информации.
Допустим, система приходит к выводу, что покупатели, покупающие высокие кроссовки Nike, с большей вероятностью купят Converse All-Stars. Если новый посетитель попадет на одну из этих страниц продукта, он автоматически получит соответствующую рекомендацию по продукту.
Для эффективности такого подхода необходимы большие объемы данных. Предприятиям необходимо будет использовать такие приложения, как:эластичный поискСбор и объединение общедоступных данных.
И, как всегда, есть исключения из любой связи между поведением пользователя и предпочтениями. Поэтому ожидайте, что некоторые пользователи получат рекомендации, в покупке которых они не заинтересованы.
Контентная фильтрация
Фильтрация контента исключает неизвестные пользователя из уравнения. Вместо этого все рекомендации даются на основе категорий и функций продуктов. Это означает, что результаты поиска и рекомендации на страницах продуктов всегда будут предлагать похожие и сопоставимые продукты.
Текстовые данные, такие как описание, стиль,голоса и мнениявсе они предоставляют массу информации, которая поможет вам получить актуальные и полезные рекомендации. Товары сгруппированы по размеру, цвету, размеру, стилю или другому идентификатору.
Предполагается, что покупатель будет заинтересован во всех аналогичных или сопутствующих продуктах.
Гибридные рекомендательные системы
Гибридная система рекомендаций объединяет намерения пользователя и контекстные данные. Совместное использование обоих 5 тактик создания персонализированных рекомендаций по продуктам подходов позволяет получить лучшее из обоих миров.
Например, новый пользователь попадает на страницу продукта. Вы можете использовать бестселлеры или рекомендации на основе контента. Однако когда этот пользователь создает учетную запись при оформлении заказа, вы можете использовать совместную фильтрацию, чтобы предлагать варианты корзины.
Большинство предприятий электронной коммерции будут использовать двусторонний подход, чтобы быть наиболее эффективным.
Каковы преимущества персонализированных
рекомендаций по продуктам для электронной коммерции?
Есть несколько преимуществ, которые предприятия могут получить от внедрения персонализированных рекомендаций по продуктам.
Увеличение средней стоимости заказа (AOV)
Сегодняшние клиенты все чаще ожидают персонализированного обслуживания.
Исследования показывают, что рекомендации по продуктам как часть стратегии персонализации могут увеличить AOV за счет:369%.
Низкий уровень брошенных корзин
Брошенные корзины массовый свинец для покупок всегда были проклятием существования электронной коммерции. Люди, бросившие корзину, уходят по разным причинам, но каждый раз, когда они нажимают кнопку «Назад», существует риск.
Персонализированные рекомендации по корзине покупок могут стать отличной возможностью для дополнительных или перекрестных продаж. Они также могут избавить клиентов от необходимости нажимать кнопку «Назад», чтобы попытаться найти другой продукт, который только что попал в их корзину. Другими словами, предложения корзины покупок устраняют трудности в процессе оформления заказа.
Лучше произведите впечатление на своих клиентов
Когда вы взаимодействуете со своей целевой аудиторией,лояльность клиентови увеличить пожизненную ценность клиента (CLV). Исследование Microsoft показало, что:70%потребителей говорят, что понимание компанией их индивидуальных потребностей влияет на их лояльность.
Персонализированные рекомендации по продуктам — это простой способ начать удовлетворять потребности большего числа ваших клиентов.
Источник:попинать
Более высокие конверсии
Персонализированные рекомендации по продуктам могут устранить разногласия, повысить вовлеченность и увеличить AOV; все это приводит к более высокому коэффициенту конверсии вашего бренда.
Исследование Accenture показало:65%% потребителей с большей вероятностью купят у агента по недвижимости, если его узнают, запомнят и получат соответствующие рекомендации.
5 лучших тактик создания персонализированных рекомендаций по продуктам
Вы хотите внедрить персонализированные рекомендации по продуктам для своей компании и получить от этого выгоду. Эффективная стратегия строится на основе лучших практик.
Используйте A/B-тестирование
Как и любая тактика маркетинга или продаж, стратегия рекомендаций требует рассмотрения всех аспектов пользовательского опыта. Помните, что рекомендации по продукту — это призывы к действию. Размещение виджета, размер, текст, цвет иИнформация о продуктевсе могут усилить или ослабить персонализацию.
Используйте A/B-тестирование, чтобы найти то, что лучше всего подходит для каждой ситуации. Обязательно постоянно пробуйте новые идеи, чтобы максимизировать выгоду от персонализированных рекомендаций по продуктам.
Рекомендуйте со всех уголков вашего сайта
Вы должны помнить, что каждая страница вашего сайта является частью вашего интернет-магазина. Это означает, что покупатели должны иметь возможность просматривать товары практически из любого места во время своего похода за покупками.
Вы не хотите перегружать своих посетителей агрессивной и навязчивой тактикой. Но вам необходимо охватить как минимум следующие области:
Страницы продуктов — это могут быть
самые очевидные и важные страницы. Если клиент зашел так далеко, значит, он заинтересован в том, что вы можете предложить. Не упустите возможность. Вместо того, чтобы видеть, как они нажимают кнопку «Назад», убедитесь, что они могут легко увидеть похожие и релевантные рекомендации по продуктам на настольных компьютерах и мобильных устройствах.
Предложения по корзине – эти клиенты так близки – не ройтесь в сумке сейчас! Персонализация улучшит впечатления. Это отличный способ снизить количество брошенных корзин и увеличить AOV за счет перекрестных продаж.
Дом – первое впечатление имеет решающее значение. Это ваш шанс не дать посетителям нажать кнопку «Назад» и полностью покинуть ваш сайт. Запишите свои бестселлеры или рекомендации на основе прошлых пользовательских данных. Даже если клиенты не совершат покупку, любые дополнительные клики помогут снизить показатель отказов и повысить рейтинг вашей страницы результатов поиска (SERP).
Результаты поиска – поиск товаров наиболее полезен для посетителей. Но они могут не найти то, что ищут: возможно, у вас нет в наличии определенного продукта или он может быть недоступен в данный момент. Не бойтесь: вы можете использовать совместную фильтрацию и/или фильтрацию на основе контента, чтобы повысить релевантность любого запроса клиента.