Улучшение обнаружения продуктов электронной коммерции с помощью механизмов рекомендаций

Если вы хотите понять важность использования механизмов рекомендаций, знайте, что, согласно исследованиям, около «35% того, что потребители покупают на Amazon, и 75% того, что они смотрят на Netflix, приходятся на рекомендации продуктов». Кроме того, исследование Accenture показывает, что «91% потребителей с большей вероятностью будут делать покупки у брендов, которые узнают, запоминают и предоставляют им соответствующие предложения и рекомендации».

Проще говоря, рекомендательные механизмы обеспечивают результаты. Их можно использовать для привлечения клиентов к вашей платформе с помощью гиперперсонализированного покупательского опыта. Мы углубимся, чтобы понять, как механизмы рекомендаций могут улучшить обнаружение продуктов, рассмотрев реальные примеры и приложения. Давайте начнем.

Как рекомендательные системы помогают открывать новые продукты в электронной торговле: 4 реальных примера

Обнаружение продукта является важным фактором для веб-сайтов электронной коммерции, позволяющим увеличить продажи и обеспечить бесперебойное взаимодействие с клиентами. Вот четыре интересные стратегии, которые бренды электронной коммерции могут использовать, чтобы сделать свой продукт легко «видимым»:

1. Похожие товары и карусели «Купи-и-и-и-и-и»

Представьте, что ваш клиент зашел на ваш сайт электронной коммерции и должен просмотреть список из более чем 20 000 стилей одежды. Вероятность того, что они покинут сайт, не совершив покупку, резко возрастают, верно?

Одной из основных обязанностей брендов электронной коммерции сегодня является максимальное упрощение и удобство навигации клиентов. Именно здесь вступает в игру механизм рекомендаций на базе искусственного интеллекта. Вы можете использовать различные функции для повышения осведомленности о продукте и открытия, такие как:

• Категории "Связанные с товарами, которые вы просматривали" и "Похожие товары": Эта функция позволяет брендам демонстрировать похожие товары, которые могут понравиться покупателям, и при этом увеличивать продажи:

• Карусели «Покупай сам по себе»: Эта функция идеально подходит для брендов электронной коммерции, которые хотят увеличить среднюю стоимость заказа и продемонстрировать дополнительные продукты:

В целом, рекомендательные механизмы служат инструментом для демонстрации предложений вашего бренда и стимулирования поиска продуктов персонализированным и целостным образом.

2. Контекстно-зависимые рекомендации корзины и персонализированные рекомендации

Рекомендация продуктов на странице корзины/оформления заказа, связанных с товарами, добавленными покупателем в корзину, может значительно увеличить стоимость заказа:

Еще один способ рекомендовать контекстные товары — демонстрировать товары «Часто покупаемые вместе», как Amazon демонстрирует ниже:

Идея состоит в том, чтобы использовать данные в режиме реального времени — особенность рекомендательных систем — чтобы понять, что покупают клиенты, чтобы вы могли рекомендовать связанные, контекстно-зависимые товары, которые являются точными и действительно полезными для повышения стоимости заказа.

3. Персонализированный поиск по характеристикам продукта и поведению клиентов

Механизмы рекомендаций можно использовать для анализа поведения ваших клиентов на веб-сайте для предоставления персонализированных рекомендаций и, что более важно, персонализированных результатов поиска, основанных на характеристиках продукта, а также на поведении пользователей в реальном времени.

Думайте о значке поиска на своем веб-сайте как об интеллектуальном, хотя и виртуальном агенте по продажам, постоянно предлагающем релевантные продукты клиентам на основе истории просмотров, прошлых покупок и атрибутов продукта. Механизмы рекомендаций могут анализировать и записывать действия пользователей — от понимания просмотров продуктов и предыдущих покупок до добавления товаров в корзину и нажатия на бестселлеры. Механизм распознает тенденции по указанным атрибутам, чтобы предоставить пользователю гиперперсонализированный поиск.

Взгляните на функцию поиска Amazon, которая «рекомендует» релевантные элементы, когда пользователь начинает вводить текст в строку поиска — так же, как это делает Google, — что делает ее фаворитом среди клиентов:

Функциональность персонализированного поиска повышает вовлеченность пользователей, экономит драгоценное время ваших клиентов, повышает удовлетворенность пользователей и повышает лояльность к бренду.

4. Персонализированные push-уведомления для повышения осведомленности о продукте

Еще одна проверенная стратегия повышения осведомленности о продукте — развертывание персонализированных push-уведомлений, которые побуждают пользователей предпринять желаемые действия:

Бренды электронной коммерции могут стать инновационными, выделяя изображения и обеспечивая процесс оформления заказа в один клик, чтобы создать у пользователя ощущение срочности с помощью хорошо продуманной кампании push-уведомлений.

Эта стратегия также творит чудеса, если у вас есть клиент, который отказался от корзины, и вы хотите подтолкнуть его к завершению продажи в качестве бренда, Bajaao демонстрирует ниже:

Вынос

Наблюдается резкий рост числа покупателей электронной коммерции, и, согласно исследованиям, к 2021 году их число достигнет колоссальных [2,14 миллиарда] (https://customerthink.com/explained-working-and-advantages-of-a-recommendation-engine). /). Если бренды электронной коммерции хотят извлечь выгоду из этого растущего сегмента, им необходимо улучшить видимость своего продукта и сделать бренд легко заметным.