オンライン ストア向けの 8 つの商品レコメンデーション テンプレート

レコメンデーション ウィンドウは、インターネットで購入する人々の日常生活の一部になりつつあります。 オンライン ストアで最も使用されている製品レコメンデーション モデルを見つけて、オンライン ビジネスの売り上げを伸ばすのに役立ててください。

店内でレコメンドシステムが有効な商品を持つことは、ずっと前に差別化されなくなりました。 たとえば、e コマースでレコメンデーションを使用するパイオニアである Amazon は、このようなシステムを 20 年以上使用しています。

今日、消費者は常にインターネット上の情報にさらされているため、この技術はオンライン ストアにとって必要不可欠です。 これにより、彼らはスマートなレコメンデーション ショーケースで関連製品の提案を受け取り、購入当日に使いやすさと実用性を確保したいと考えています。

店舗で既にレコメンデーション システムを使用している、または使用する予定があるかもしれません。 しかし、レコメンデーション テンプレートが最も使用され、最も効果的にショッピング エクスペリエンスを向上させ、その結果として販売コンバージョンを向上させたものを知っていますか?

この時点で役立つように、いくつかの主要な製品推奨モデルを選択しました。 チェックアウト！

• ベストセラー
• 最も見られた
• リリース
• オファー
• 最近見た
• 一緒に購入することが多い
• 類似製品
• あなたへのおすすめ
• その他の推奨モデル
• パーソナライズされたおすすめ
• 結論

1) ベストセラー

製品の検索でユーザーをガイドするのに役立つレコメンデーション モデルは「ベストセラー」です。これは、社会的承認の精神的トリガーに賭け、ショップからの販売データに基づいて、一定期間にほとんどの人が購入しているものを示します。

マーケティングにおけるパレートの法則によれば、売上の約 80% は 20% の製品からもたらされていると推測できます。 これを考慮して、それらがどれであるかを識別し、たとえば「ベストセラー」または「ベストバイヤー」というタイトルでスマートショーケースに表示できます.

また、各消費者の行動プロファイルと特定の関心を考慮して、カテゴリ別に最も売れている製品を表示することもできます。

また、「他のお客様が購入しているもの」という非常によく似たショーケースもあります。 「ベストセラー」とほぼ同じように機能しますが、仮想ストアを閲覧する消費者の流れに応じて、時間のスペースが短縮され、数分に達する可能性があります.

2) 最も閲覧された

「人気商品」とも呼ばれる「最も閲覧数の多い」レコメンデーション モデルは、「ベストセラー」と非常によく似たロジックを使用しますが、商品の実際の販売ではなく、特定の期間の閲覧数のみを考慮します。

「売れた」のように、この場合も「他のお客様が見ているもの」のショーケースがあります。 また、最も閲覧された製品も考慮されますが、時間のスペースが減少します。

3) 打ち上げ

目新しさは、実店舗を含め、常に消費者の注目を集めてきた要素です。 したがって、「ローンチ」または「ニュース」のショーケースを持つことは、確かに仮想ストアのパフォーマンスに良い結果をもたらします.

通常、このタイプのレコメンデーション モデルは、システムに登録されたばかりの製品、または交換在庫がある製品を示します。

4) オファー

消費者の間で常に成功しているもう1つのことは、割引ですe雇用オファーであるため、これも最も使用される推奨モデルの1つです.

顧客にとって魅力的であることに加えて、停止した製品 (多くの場合、損失を生み出していることさえあります) に終止符を打つ優れた方法であり、ビジネスの在庫回転率にプラスの影響を与えます。

5) 最近見たもの

消費者が最近閲覧したアイテムを表示することは、消費者の記憶をリフレッシュし、購入を検討したが、何らかの理由で購入を決定しなかった製品への関心を呼び覚ますための優れた販売戦略です。

6) よく一緒に買うs

もう 1 つの非常に効果的なレコメンデーションは、特にカートのページに表示される「よく一緒に購入する」です。 結婚した購入、またはクロスセルを促進し、平均チケットの価値を高めるため.

このレコメンデーション テンプレートは、表示されている主要な製品と共に購入できる製品のリストを表示することで構成されます。

この目的を達成するために、レコメンデーション システムは店舗での完全な購入履歴を考慮に入れ、実際に他の消費者によって一緒に購入された製品を提供する必要があります。

このタイプのウィンドウでは、同じカテゴリの製品を提供しないことが重要です。まとめて購入することを奨励する代わりに、顧客を混乱させ、どの製品を選択するかについて疑問を抱かせる可能性があるためです。

このタイプのレコメンデーションのバリエーションは、「これと一致する」です。 また、クロス購入を促進しますが、購入履歴だけでなく、ある製品と別の製品との関係も考慮に入れます。 例: パンツを購入する人にベルトを提供します。

7) 類似商品

同様の製品のショーケースは、まだ購入日が始まったばかりの消費者や、自分が何を望んでいるのか正確にわかっていない消費者にとって興味深いものです。

ある人がサンダルを必要としているが、どの色またはモデルを選択するかについて考えるのをやめていないと想像してください。 そこで、彼女はその商品を探し始め、クリックすると、たとえば、特定の価格帯の黒いサンダル、同じ価格帯の他の類似モデルをクリックします。 価格は仮想ショーケースで提示できます。 したがって、顧客は比較して決定する選択肢が増えます。

このタイプのレコメンデーション テンプレートは、カテゴリに多くの考慮を払い、通常、表示されている製品のページに表示されます。

8) あなたにおすすめ

一部のレコメンデーション モデルは、消費者ごとにかなりカスタマイズされています。これは、「あなたへのレコメンデーション」の場合です。

各顧客のプロファイルに応じて製品を表示しますが、そのためにはクリックや検索など、仮想ストア内でいくつかのアクションを実行する必要があります。 そうして初めて、システムは消費者のプロフィールを理解し、最も関連性の高い商品を提案できるようになります。

その他の推奨モデル

これまでに提示された最も人気のあるレコメンデーション モデルに加えて、社会的承認に賭ける他のタイプのモデルがあり、企業にとっても非常に興味深いものになる可能性があります。 オンラインストアのオンライン販売戦略。 以下で確認してください。

この商品を見て購入した人

このタイプのレコメンデーションでは、その時点で顧客が閲覧している製品に対する他の同様の消費者の行動が考慮されます。

例: 赤いジャケットを見た一部の顧客は通常、同じモデルを購入しますが、黒いジャケットです。 次に、同様のプロファイルを持つ別の消費者が赤いジャケットを見ると、そのショーケースには、他の消費者が以前に購入した黒いジャケットが表示されます。

この商品を見た人はこんな商品にも興味があります

以前のモデルと同様に、このタイプのショーケースは、他の同様の消費者の行動も考慮します。 ただし、この場合、これらの消費者がクリックなどの何らかの関心を示しているが、必ずしも購入ポイントに達していない製品を識別します。

この商品を買った人はこんな商品も買っています

このタイプのショーケースは、顧客プロファイルによって購入された製品の構成を示しており、同様の行動を持つ他のプロファイルで購入の関心を生み出すことができます.

場合によっては、顧客が最初に表示していた製品に関連して、ウィンドウにリストされた製品の過去の購入の割合に対するパーセンテージを示します。

パーソナライズされたおすすめ

レコメンデーション システムが人工知能(IA) に基づく独立したショーケースを使用する場合、すべてのショーケースがパーソナライズされている可能性があります。

これは、AI がこれらの製品のどれが各消費者の消費プロファイルと関心に関係があるかを特定し、店舗を閲覧しているときにウィンドウでそれらを自動的に選択するためです。

詳細については、スタンドアロンの仮想ショーケース: 自動的にカスタマイズする方法 をご覧ください。

結論

これまで見てきたように、さまざまな販売戦略を使用する多くの製品レコメンデーション テンプレートがあり、顧客のショッピング エクスペリエンスを高め、e コマースのコンバージョン率を向上させるのに非常に役立ちます。

これらの推奨テンプレートは、カスタムメイドのシステムを使用して、独自のチームまたは外部委託のチームと共にストアに配置できます。 ショーケースがすでに標準化されており、すぐに使用できる特殊なシステム。 チーム自体またはプラットフォームによって作成されたストア固有のウィンドウが、採用されたレコメンデーション システムのウィンドウと共存する混合方法を使用することもできます。

SmartHint レコメンデーション システムには、これらすべてのモデルとそれ以上のモデルがあり、簡単な方法でアクティブ化でき、実装にほとんど時間がかかりません。

人工知能を使用してパーソナライズされた推奨事項を作成する16 以上のショーケースが自律的です。 また、関心のある他のネイティブ ショーケースと組み合わせて使用​​することもできます。 また、ストーンショップの例のように、店舗内でのそれぞれの位置を簡単に設定して名前を変更することができ、ブランドの顔をより多く残すことができます。

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作者:タニア・ダルク