Рекомендація продукту - це, по суті, система фільтрації, яка прогнозує і відображає продукти, які ваші клієнти хотіли б купити. Механізм рекомендацій по продукту - це складна система, яка використовує алгоритми і призначені для користувача дані, такі як оцінки і коментарі про продукти, історію / історію повернення, події кошика, перегляди сторінок, журнал переходів і пошуку і т. Д., Щоб пропонувати індивідуальні рекомендації. ,

Якщо все зроблено правильно, рекомендації по продуктам можуть допомогти ритейлерам збільшити свої доходи і поліпшити утримання клієнтів. HiVis Supply, провідний онлайн-рітейлер одягу та одягу підвищеної видимості, використовував індивідуальні рекомендації і збільшив свій дохід на цілих 68,3%.

Ось приклад того, як працює механізм рекомендації продукту на місці:

Voodoo Tactical Рекомендація продукту

Рітейлери не тільки використовують ці механізми пропозиції продуктів, але і такі потокові гіганти, як Netflix і YouTube, також мають вбудовані механізми рекомендацій для створення спеціалізованих списків рекомендованих кліпів для перегляду користувачами. Фактично, 80% шоу, які ви дивитеся на Netflix, виявляються через систему рекомендацій.

Індивідуальна упаковка. Як виділитися?

Тепер давайте розглянемо різні типи механізмів рекомендацій, які використовуються роздрібними торговцями для створення більш значущих покупок.

Є 3 типи двигунів рекомендацій продукту:

  • Тематична фільтрація. Цей тип фільтрації аналізує попередні переваги покупця і минулі варіанти вибору, щоб створити профіль переваг. Отже, наступного разу, коли ви побачите рекомендації типу «Якщо вам сподобався цей, вам також може сподобатися», пам'ятайте, що цю пропозицію, засноване на утриманні.
  • Коллаборативна фільтрація: цей метод враховує дані від декількох покупців і джерел і дає перехресні посилання на їх історії покупок, щоб передбачити, що саме хоче конкретний клієнт.
    • Наприклад, якщо користувач шукає взуття, система може порекомендувати пару шкарпеток, які інші користувачі купили разом з цією парою.
    • Крім того, метод спільної фільтрації аналізує демографічний склад користувачів і визначає, чи є вони покупцями вперше або вже існуючими. Amazon використовує метод спільної фільтрації «від елемента до елементу», на який припадає 35% доходу компанії.
  • Гібридні рекомендації. Як випливає з цього терміна, цей тип механізму рекомендацій комбінує методи на основі контенту і на основі співробітництва, використовуючи дані від схожих користувачів, а також минулі переваги конкретного користувача для створення списку рекомендованих продуктів.

Як працює механізм рекомендації продукту?

Типовий механізм рекомендацій по продукту обробляє дані на чотирьох різних етапах: збір, зберігання, аналіз і фільтрація.

Крок 1: Збір даних. рекомендація продукту

Це включає як явні, так і неявні дані. Явні дані складаються з інформації, наданої користувачами, такий як оцінки і коментарі до продуктів. З іншого боку, неявні дані містять таку інформацію, як історія замовлень / історія повернення, події кошика, перегляди сторінок, кліки та журнали пошуку.

Крок 2: Зберігання даних

Двигун рекомендації продукту подає дані. Його ефективність залежить від кількості даних, які ви робите доступними для алгоритмів. Тип інформації, яку ви використовуєте для настройки рекомендацій, може допомогти вам вибрати тип сховища, яке ви повинні використовувати. Ви можете використовувати базу даних NoSQL, стандартну базу даних SQL або навіть якесь сховище об'єктів.

Крок 3: Аналіз даних. рекомендація продукту

Фільтрація даних з використанням різних процесів аналізу є наступним етапом. Ось деякі із способів аналізу зібраних даних:

  • Системи реального часу
  • пакетний аналіз
  • Практично в реальному часі аналіз

Крок 4: Фільтрація даних

Останній крок - вибрати метод фільтрації. Як ми вже говорили в попередньому розділі, ви можете вибрати один з трьох різних методів фільтрації: засновані на контенті, спільні або гібридні рекомендації.

Навіщо інтернет-магазину потрібна система рекомендацій по продукту? рекомендація продукту

Більше десяти років тому Amazon представила нову функцію на своєму веб-сайті. Вони відображали набір продуктів в каруселі під слоганом: «Клієнти, які переглядали цей елемент, також переглядали інші елементи».

Рекомендація Amazon по продукту була не просто функцією, а прекрасною демонстрацією того, як розумно використовувати дані для успіху в бізнесі. Сьогодні, після величезного успіху роздрібного гіганта, більшість рітейлерів використовують персоналізовані рекомендації в якості цільового маркетингового інструменту як в рекламних кампаніях по електронній пошті, так і на більшості сторінок свого веб-сайту.

Але якщо ви керуєте магазином електронної комерції і ще не активували рекомендації, ось кілька важливих фактів і цифр, які, ймовірно, спонукають вас переглянути свою поточну стратегію.

Статистика по продукту Рекомендація продукту

Рекомендація продукту Best Practices

Багато власників магазинів електронної комерції, Схоже, вважають, що рекомендації по продукту - це просто набір схожих продуктів. Однак вони часто не беруть до одну важливу річ: оптимізують свої рекомендації для конверсій.

Читайте також:  публікація відеоконтенту

Використовуйте Data Scie для розуміння купівельної поведінки клієнтів

Щоб рекомендації продуктів працювали в вашу користь, ви повинні переконатися, що пропозиції, які ви пропонуєте, актуальні і засновані на даних. Отже, як ви надаєте своїм клієнтам найбільш точні рекомендації, які відповідають їх інтересам і потребам?

Не всі клієнти однакові. Кожен покупець має свої унікальні переваги і критерії, на підставі яких вони приймають рішення про покупку.

Наприклад, якщо у вас є магазин біологічно активних добавок, деякі з ваших клієнтів можуть віддати перевагу специфічні смаки або інгредієнти. З іншого боку, деякі покупці завжди будуть віддані своїм улюбленим брендам. Ефективний механізм рекомендацій по продукту завжди повинен розпізнавати таке унікальне поведінку користувачів і розуміти «чому», що стоїть за рішенням покупця купити конкретний продукт.

Вивчивши дані, які ви зібрали, ваш движок буде знати, що подобається вашим клієнтам і що змушує їх купувати. У свою чергу, він спокушає відвідувачів індивідуальними пропозиціями продуктів. Дослідження Accenture показує, що високо персоналізовані рекомендації по продукту підвищують ймовірність покупки на 75 відсотків.

Уявіть правильну кількість рекомендацій. рекомендація продукту

Мета включення рекомендацій по продукту в ваш веб-сайт - допомогти відвідувачам знайти те, що їм може сподобатися, і тим самим підвищити зацікавленість клієнтів. Коли ви стаєте більш схильними підходити до рекомендацій просто як до можливості поліпшити свої конверсії, існує велика ймовірність, що ви пошкодите загальному досвіду.

Насправді, дуже велика кількість рекомендацій може відвернути відвідувачів від реальної мети сторінки. Подібно неприємного спливаючого вікна, яке з'являється при перегляді веб-сайту, рекомендації по продукту також можуть дратувати.

Подивіться, як Walmart виконав свою стратегію рекомендації продукту:

Рекомендації по продуктам Walmart

На відміну від Amazon, Walmart не має вичерпної стратегії рекомендації продукту. Зберігаючи його мінімальним і центровані, вони гарантують, що його функція пропозиції продукту не відхиляється від фактичного призначення поточної сторінки.

Вибір «якість за кількість» - наша рекомендація експерта. Відображаючи тільки кілька рекомендованих рекомендацій на вибраних сторінках, ви можете підтримувати баланс між коефіцієнтом конверсії та зручністю покупок.

Використовуйте якісні зображення продуктів. рекомендація продукту

Зображення необхідні для успіху електронної комерції. Але чому?

Візуальний контент підвищує довіру покупців, надаючи покупцям відчуття, відповідне покупкам в магазині.

Рекомендації продукту не є винятком в цьому випадку. Включення високоякісних зображень - кращий спосіб змусити людей перевірити ваші рекомендовані предмети.

Рекомендація продукту 1

У розділі рекомендацій по продуктам Nike представлені першокласні зображення, які полегшують покупцям пошук, оцінку і купівлю цих продуктів.

Більш розумна рекомендація сприяє поліпшенню конверсії

Згідно Marketing Dive, 48% покупців залишають сайт бренду і роблять покупки у конкурента через погано персоналізованого досвіду. Щоб привернути увагу відвідувачів, ви повинні продумати більш розумні, більш персоналізовані рекомендації по продукту, засновані на індивідуальних перевагах ілісоціальних даних.

З рекомендацією продукту s, ви можете захопити торгові моделі кожного шопінгу, поведінку, історію покупок або списки побажань і представити їх вузькоспеціалізованих пропозиції продукту.

Створення різних типів рекомендацій - ще один ефективний метод створення привабливого середовища для покупок.

Деякі з кращих типів рекомендацій по конвертації включають:

Рекомендація про бестселери. В рекомендації такого типу входять популярні товари або бестселери інтернет-магазину.

Рекомендація продукту бестселерів

Також проглядаються й інші клієнти. Цей тип рекомендацій працює шляхом збору даних, інтересів чи переваг багатьох користувачів і зіставлення їх з поведінкою конкретного покупця в Інтернеті для надання найбільш точних пропозицій.

Інші клієнти також переглянули

Вам також може сподобатися: це набір продуктів, які трохи схожі на те, що шукає покупець. У зв'язку з цим механізм рекомендацій збирає і порівнює різні моделі поведінки користувачів і переваги, такі як категорія, колір, марка, ціна і т. Д.

Вам також може сподобатися

Рекомендації по категоріям. деякі магазини електронної комерції відображають пропозиції по продуктам на основі бестселерів або популярних продуктів за категоріями. рекомендація продукту

рекомендації категорії

Поліпшите AOV, використовуючи рекомендації «Часто купують разом»

Одним з кращих способів підвищити дохід магазину електронної комерції є збільшення AOV, або середньої вартості замовлення, транзакцій. Рекомендації «Часто купуються разом» спрямовані на створення можливостей для продажів і перехресних продажів. рекомендація продукту

В цьому випадку система рекомендацій по продукту аналізує величезні обсяги даних, наприклад історію покупок і попередню поведінку схожих користувачів, щоб рекомендувати додаткові продукти.

Amazon все робить правильно при виконанні цього:

Разом з цим часто купують

Основна мета рекомендацій по «часто купуються разом» продуктам - збільшити AOV для кожної транзакції.

Читайте також:  Дизайн в темних тонах

Вставити соціальне доказ або значки для створення довіри. рекомендація продукту

Додавання елемента соціального захисту в рекомендації допомагає рітейлерам демонструвати довіру до продуктів, які вони пропонують.

Дослідження HubSpot показує, що 57% споживачів віддають перевагу продукт або послугу, яка має рейтинг як мінімум 4 зірки. Більш того, сучасні покупці готові витрачати на бізнес на 31% більше з кращими відгуками.

Щоб підвищити коефіцієнт довіри, ви можете помітити маленькі значки поруч з кожним продуктом, щоб показати, скільки людей придбали його в цей день. Якщо покупець усвідомлює, що деякі інші люди вже купили конкретний товар, це може підштовхнути його ближче до рішення про покупку.

Роздрібні продавці також можуть додавати зіркові оцінки в свої рекомендації по бестселерів, щоб підвищити шанси на конверсію.Рекомендується для вас

Включаючи такі ярлики, як «бестселер», «кращі вибори» або «вибір редактора», також ефективні.

Помістіть свої рекомендації вище згину

Оскільки шопінг - це гра візуального сприйняття, позиціювання вашої рекомендації має велике значення. Поняття «вище згину» вперше використовувалося для позначення верхньої половини газет; для цього була єдина частина, видима перехожим. Тому видавці зазвичай розміщували переконливі зображення або заголовки над згином, щоб залучити відвідувачів.

Сайти нічим не відрізняються. рекомендація продукту

Згідно маніфесту Nielsen Norman Group, середнє розходження між тим, як користувачі обробляють інформацію вище і нижче, становить 84%.

вище рекомендації

Розміщення рекомендації вашого продукту над згином допомагає покупцям легко визначити його. Для покупців з найвищим ступенем зацікавленості в покупці зручне розміщення вище складання.

Додати рекомендації до продукту на 404 сторінках. рекомендація продукту

404 помилки можуть засмучувати покупців.

Фактично, одне дослідження показує, що 74% покупців, які стикаються з помилкою 404, покинуть сайт і ніколи не повернуться.

Але не хвилюйтеся! Ви можете використовувати цю неминучу ситуацію, щоб продемонструвати деякі з ваших найгарячіших товарів. На додаток до того, що ви пропонуєте своїм користувачам вихід з сторінки з помилками, це дає дивовижну можливість збільшити кількість конверсій.

Навіть популярні рітейлери, такі як Nike, Steve Madden і т. Д., Йдуть цієї тактики і перетворюють неминучі помилки 404 в можливість.

Головна сторінка Рекомендації по продукту потужний

Домашня сторінка сайту є ідеальним місцем для розміщення рекомендацій по продукту.

Дослідження Baymard стверджує, що 25% початківців покупців постійно прокручували домашню сторінку, а потім знову поверталися, щоб ознайомитися з асортиментом продукції сайту. Нові відвідувачі, які не мають попередніх знань про ексклюзивне асортименті бренду і в значній мірі залежать від змісту головної сторінки, щоб підвищити свою обізнаність. рекомендація продукту

Наприклад, RayBan розмістив свої найпопулярніші продукти на головній сторінці, щоб створити можливості для покупки.

RayBan Домашня сторінка Рекомендація продукту

Філософія проста: зазвичай важко рекомендувати нові пропозиції новим відвідувачам через брак даних. У цьому сценарії найкраща рекомендація по продуктам - показувати на головній сторінці найпопулярніші товари або товари з найвищими показниками конверсії.

Включити рекомендації на підтвердження і електронні листи про покинутій кошику

На кожен долар, витрачений на електронний маркетинг, ви можете розраховувати в середньому на 42 долара. Крім того, 59% маркетологів рекомендують електронну пошту як найефективніший канал з точки зору отримання доходу. Завдяки високій конверсії електронні листи є одним з кращих способів представити рекомендації своїм колегам.

Як приклад, ви можете використовувати занедбану кошик електронної пошти S для художніх виробів, подібних занедбаним предмети.

Рекомендація по електронній пошті Рекомендація продукту

З іншого боку, в електронному листі з підтвердженням замовлення ви можете включити «часто купуються разом» рекомендації.

останні думки

Опитування Infosys про досвід роздрібних покупок показує, що 74% споживачів розчаровані якщо вони потрапляють на веб-сайт, який відображає контент, який не має нічого спільного з їх інтересами та уподобаннями. Однак орієнтована на клієнта персоналізація може підвищити ваші конверсії на 5% і забезпечити повернення від 5x до 8x ваших маркетингових витрат.

Індивідуальні рекомендації по продукту сприяють зростанню і прибутковості, і в той же час полегшують покупцям здійснювати покупки за рахунок розуміння їх особливих переваг. Як одна з найбільш популярних тенденцій в електронній комерції, рекомендації по продуктам дають рітейлерам можливість конкурувати з найбільшими в галузі іменами і перевершувати їх, надаючи клієнтам винятковий досвід покупок.

Ваш помічник в в бізнесі рекламно-поліграфічна компанія "АБЕТКА"