10 Strategie consigliate sui prodotti per triplicare le vendite dell'e-commerce

introduzione

Con 900 milioni di utenti Internet, l'India è il secondo mercato online più grande del mondo. Questa crescita esponenziale degli utenti digitali si traduce vagamente nella loro attività online potenziata e l'e-commerce ne è una parte significativa. Ma di più non è sempre felice per le aziende: l'afflusso di utenti e organizzazioni all'interno del mercato al dettaglio ha portato a una maggiore concorrenza per i marchi, rendendo l'e-commerce uno spazio altamente competitivo.

Questi clienti moderni ora affrontano un afflusso di opzioni da cui fare acquisti. Migliaia di siti di e-commerce cercano di vendere loro prodotti simili, se non gli stessi, ogni minuto. Tuttavia, la loro spesa online è strettamente preventivata come mai prima d'ora!

Quindi, come fanno i siti di e-commerce a dominare il settore entrando nel portafoglio di un cliente e raggiungendo gli obiettivi di vendita? Un metodo affidabile è attraverso i consigli sui prodotti, un sistema di previsione dinamico utilizzato per visualizzare in modo ben visibile gli articoli di interesse per il cliente.

Oltre il 71% dei siti di e-commerce consiglia prodotti sulla propria home page. Ciò li ha aiutati ad aumentare il coinvolgimento, le conversioni e le entrate. Mentre i consigli hanno contribuito solo al 7% delle visite, hanno rappresentato il 26% delle entrate.

Mentre raddoppieremo nel dettaglio cosa sono i sistemi di raccomandazione e come funzionano, capiamo le loro basi prima di procedere. L'imbuto sottostante mostra come le raccomandazioni convertono i lead caldi in acquirenti ad alta intenzione semplificando la scoperta del prodotto per loro.

I sistemi di raccomandazione sono costruiti utilizzando algoritmi che analizzano enormi quantità di dati per comprendere il comportamento degli acquirenti e anticipare le loro esigenze future. Esattamente come Netflix sa quale film vuoi guardare dopo. L'analisi e la previsione delle esigenze dei clienti in questo modo è nota come profilazione dei clienti, che aiuta a personalizzare i consigli.

Una volta che gli acquirenti fanno clic su tali raccomandazioni, è 4,5 volte più probabile che aggiungano l'articolo a un carrello e completino la transazione: questo perché il sistema suggerisce i loro prodotti in base al loro comportamento di acquisto o a ciò che ha trovato il numero massimo di utenti che acquistano insieme al Prodotto.

Queste raccomandazioni portano a un valore medio dell'ordine superiore del 10% (AOV). Quindi siamo d'accordo, le raccomandazioni non solo semplificano la vita dell'acquirente, ma sono anche lo strumento definitivo per un marketer di e-commerce per aumentare le vendite e raggiungere gli obiettivi!

Tassi di conversione e-commerce: calcolo e interpretazione

L'obiettivo della maggior parte dei consigli è incentivare gli acquisti. Tuttavia, questo obiettivo può variare in base alla natura del sito Web per includere azioni come contattare il servizio clienti, iscriversi a una newsletter o compilare un modulo di generazione di lead.

Di conseguenza, la conversione è il rapporto tra le sessioni del sito Web e il completamento di questo obiettivo finale (transazioni, moduli, risultati ecc.). Aiuta a misurare la percentuale di visitatori che hanno completato l'azione prevista del sito. Supponiamo che l'obiettivo fosse acquistare l'articolo, quindi la conversione viene calcolata dividendo "i visitatori totali che hanno acquistato per i visitatori totali del sito web". Moltiplicalo per 100 e questo è il tuo tasso di conversione!

Ad esempio, se il tuo sito web ha avuto 80.000 visitatori di cui 6.000 hanno acquistato un prodotto, il tasso di conversione è del 7,5%.

La formula è: Tasso di conversione e-commerce (7,5%) = Totale visitatori che hanno acquistato (80.000) / Totale visitatori del sito web (6.000) x 100

Sebbene il successo dei consigli sui prodotti sia meglio misurato dai tassi di conversione, anche il valore medio dell'ordine (AOV) e la percentuale di clic (CTR) riflettono i vantaggi di assistere un cliente con i prodotti che meglio si adattano alle sue esigenze.

Il valore medio dell'ordine è l'importo medio in dollari (rupie) speso dal cliente di un sito web. Viene calcolato dividendo le entrate per il numero totale di ordini, a dimostrazione del successo delle raccomandazioni nell'upselling/cross-selling.

La formula recita: Valore medio dell'ordine (AOV) = Entrate / Ordine dei numeri

Allo stesso modo, la percentuale di clic rappresenta il numero di volte in cui è stato fatto clic su un collegamento specifico sul sito Web. Viene calcolato dividendo i click per le impression (ovvero il numero di volte in cui il link è stato visibile).

Funzionamento della formula: CTR = Click (Numero di persone che hanno cliccato sull'annuncio) / Impression (Numero di persone che hanno visualizzato l'annuncio) x 100

Il CTR indica la percentuale di acquirenti ad alto intento, poiché coloro che fanno clic su una raccomandazione hanno quasi 2 volte più probabilità di tornare! In breve, se una raccomandazione è stata cliccata, è altamente produttiva nell'aumentare il tasso di conversione e le entrate.

Che cos'è una raccomandazione di prodotto?

Ormai sappiamo che i consigli sui prodotti fanno magie dietro le quinte analizzando migliaia di transazioni passate degli acquirenti e prevedendo le loro esigenze future. Questa analisi viene quindi mostrata sotto forma di raccomandazioni al visitatore del sito Web, incentivandolo ad acquistare di più e più velocemente.

Diamo una rapida occhiata all'immagine qui sotto dal sito Web di FirstCry. Entrambi i titoli "potrebbero piacerti anche" e "acquistati spesso insieme" sono raccomandazioni del marchio che spingono i suoi utenti al momento dell'acquisto o della selezione.

Mentre la maggior parte dei siti di e-commerce lotta con tassi di conversione compresi tra il 2,5 e il 3%, i consigli sui prodotti possono spingere oltre il 49% dei visitatori ad acquistare prodotti che inizialmente non avevano intenzione di acquistare.

Se non sei già convinto, dai un'occhiata a questi quattro importanti motivi per cui devi includere consigli sui prodotti nei tuoi siti di e-commerce:

1. Esperienza utente migliorata -

Nelle nostre vite offline, ci siamo spesso affidati al suggerimento del negoziante in un supermercato locale. Perché? Perché è comodo e veloce. I consigli sui prodotti online hanno lo stesso scopo, facilitando il viaggio di un cliente sul tuo sito dalla navigazione alla cassa.

Sono diventati così cruciali che il 56% dei clienti ritorna su quei siti che raccomandano e il 71% si sente frustrato se l'esperienza di acquisto non è personalizzata.

2. Migliore coinvolgimento del cliente -

I clienti prosperano sulla fiducia e sulla sensazione di essere capiti. Gli esperti di marketing possono farlo offrendo loro consigli personalizzati sui prodotti che completano i loro modelli di acquisto. Questo aiuta a generare un maggior numero di clic sul sito, più visite e l'attivazione di altri canali di comunicazione come le e-mail.

Ad esempio, è così che ALTBalaji, un servizio di streaming indiano, ha inviato una raccomandazione personalizzata via e-mail per aumentare gli abbonamenti. Questa non è una raccomandazione del sito, ma e-mail, sms e notifiche push possono essere utilizzate come mezzo per la resurrezione o per aumentare gli acquisti ripetuti.



3. Aumento delle entrate -

Chiaramente, i consigli sui prodotti offrono una grande opportunità per integrare le preferenze di un acquirente con prodotti simili o aggiornati. Gli esperti di marketing devono sfruttare questa opportunità per eseguire cross-sell e up-sell utilizzando sezioni come "Acquistati frequentemente insieme" e "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche". Di seguito è riportata un'altra raccomandazione di Amazon per libri di un genere simile.



4. Costruisce la lealtà -

Poiché le raccomandazioni personalizzano i percorsi dei clienti in ogni punto di contatto, la loro soddisfazione complessiva aumenta. È più probabile che un cliente soddisfatto ritorni e promuova il sito attraverso il passaparola.

Come sono costruiti i motori di raccomandazione?

Abbiamo discusso brevemente di come vengono utilizzati gli algoritmi per mostrare consigli personalizzati ai visitatori di un sito di e-commerce. Immergiamoci in profondità in questo.

Un motore di raccomandazione del prodotto analizza e modella tonnellate di dati utente utilizzando Machine Learning (ML). Innanzitutto, vengono ricevuti i dati (input) riguardanti le transazioni passate degli utenti, la cronologia del browser, i clic sui collegamenti e altri impegni. Una volta che questi dati vengono ripuliti e gli utenti con comportamenti simili vengono segmentati in base a diversi parametri, viene creato un sistema di raccomandazione.

La maggior parte dei sistemi di raccomandazione viene implementata utilizzando uno di questi tre approcci:

1. Filtraggio collaborativo : questo modello si basa sul presupposto che gli utenti che hanno acquistato prodotti simili in passato probabilmente ripeteranno lo schema in futuro. Quindi, se Jasmine ha comprato una pizza e un'insalata, mentre Aliya li ha comprati più una Diet Coke, anche Jasmine lo farà.
2. Modello basato sul contenuto : questo modello utilizza i dati dei cookie di tutti i siti visitati per comprendere i gusti e le antipatie di ciascun utente. I prodotti consigliati vengono quindi filtrati partendo dal presupposto che ti piaceranno articoli simili alle tue interazioni passate.

Ad esempio, se Nick ha acquistato scarpe gialle, una camicia e pantaloni chino, è probabile che in futuro cercherà pantaloni gialli.


3. Filtro ibrido : questo metodo combina contenuti e filtri basati sulla collaborazione per tenere conto delle preferenze condivise tra gli utenti, ma visualizza i risultati dopo averli filtrati in base alle preferenze dei singoli utenti. Prendi Netflix, ad esempio, filtra i film in base alle abitudini di utenti simili ma mostra solo quelli che corrispondono alle interazioni passate di questo utente.

10 strategie di raccomandazione del prodotto per aumentare le conversioni del tuo e-commerce

Il COVID-19 ha cambiato il modo in cui facciamo acquisti. Solo nei paesi in via di sviluppo, la percentuale di acquirenti online è aumentata dal 33% al 60%. Di conseguenza, diverse aziende sono state costrette online. Tuttavia, molti di loro hanno ancora difficoltà a personalizzare i consigli, perdendo così traffico a favore della concorrenza.

D'altra parte, le aziende di successo che mostrano consigli personalizzati hanno il 91% di probabilità in più di effettuare l'acquisto da parte del cliente. La chiave è sapere a chi mostrare cosa . Quindi ecco alcuni tipi di consigli sui prodotti che possono aiutare a rispondere a questa domanda:

• Personalizzazione: hai guardato un thriller d'azione o hai acquistato un vestito blu? Hai ordinato ripetutamente cibo dallo stesso ristorante? Tutti questi dati vengono analizzati per comprendere i gusti e le antipatie di un cliente e formulare raccomandazioni pertinenti.

Più queste raccomandazioni sono vicine ai gusti di un cliente, maggiore è la loro conversione. I consigli personalizzati hanno anche convinto il 54% degli acquirenti ad aumentare il valore medio degli ordini.



• Prodotti correlati: con migliaia disponibili per fare acquisti, un cliente potrebbe facilmente sentirsi frustrato dal dover navigare da una pagina all'altra. Ma è qui che ci viene in aiuto la categoria di raccomandazioni "Prodotti simili".

I clienti possono non solo controllare più prodotti, ma anche confrontare facilmente le loro opzioni e completare le transazioni senza problemi.



• Cross-selling e up-selling: è quasi intuitivo pensare che un cliente che ha recentemente acquistato un telefono avrà presto bisogno di una custodia. Allo stesso modo, qualcuno che sta esplorando una giacca potrebbe aver bisogno di più abbigliamento invernale.

I consigli sui prodotti sfruttano al massimo questa opportunità eseguendo l'upsell o il cross-sell di articoli utilizzando categorie come "Cosa hanno comprato le persone come te" e "Acquistati spesso insieme".

• Prova sociale: gli acquirenti apprezzano le recensioni perché danno loro un senso di sicurezza e aiutano a creare fiducia. Secondo la ricerca, oltre il 47% degli acquirenti cerca prove sociali (visive) sui siti di e-commerce.

Quindi raccomandare prodotti che sono stati valutati molto bene dai clienti precedenti aiuta a chiudere la transazione più velocemente. Le categorie comuni includono "prodotti più apprezzati" o "scelte da influencer".



• Stagionale – È naturale che il cliente abbia bisogno di evolversi con il mutare delle stagioni. Questa categoria di raccomandazioni funziona bene nel caso di prodotti alimentari e di moda.

Ad esempio, l'estate richiama la mania del mango e gli abiti a fiori vanno di moda nella stagione primaverile.

• Nuovi arrivi: in questa era di fast fashion e tecnologia in rapida evoluzione, le raccomandazioni basate sui "nuovi arrivi" sono un'efficace strategia di promozione dei prodotti.



Tali raccomandazioni creano paura di perdere qualcosa (FOMO) tra i clienti. Dopo tutto, chi non ama sfoggiare un nuovo telefono/vestito?

• Raggruppamento: le tendenze di acquisto che tendono a ripetersi in un'ampia base di clienti possono essere sfruttate per mostrare consigli in categorie come "I clienti che hanno visualizzato questo hanno visualizzato anche" o "Acquistati spesso insieme". Pertanto i prodotti vengono raggruppati insieme, di solito intorno alla cassa, aumentando le vendite e il valore medio dell'ordine (AOV).



• Basato sulla cronologia di navigazione: è una tendenza umana quella di navigare nei siti di e-commerce senza una seria intenzione di acquistare. Pertanto, gli algoritmi utilizzano i dati di navigazione passati per identificare i loro bisogni/desideri e mostrare i consigli di conseguenza.
• Prodotti di nuovo disponibili: comune sui siti di e-commerce di mobili, questo tipo di raccomandazioni sfrutta i prodotti che vengono esauriti più rapidamente per aumentare le vendite.

Non solo crea un senso di urgenza tra i clienti che si preoccupano dello stock, ma aiuta anche a costruire la fedeltà alla marca tra i clienti abituali.

Qualunque sia il tipo di consiglio che scegli, assicurati di posizionarlo in modo appropriato. Altrimenti, sono solo opportunità di vendita perse.

Esempi di consigli sui prodotti di marchi leader

La soluzione per la scoperta del prodotto si traduce in un miglioramento garantito dell'esperienza utente per i siti di e-commerce. Non c'è da stupirsi che i dominatori del mercato come Amazon, Myntra o Netflix facciano la gara dei "consigli sui prodotti" per rimanere al top. Studiamo 3 marchi in dettaglio per capire in che modo le raccomandazioni li hanno avvantaggiati:

Esempio 1: Amazon

Amazon utilizza una vasta gamma di stili di raccomandazione posizionati strategicamente lungo il percorso dell'utente per ottenere conversioni e clic più elevati.

Ecco alcuni esempi dei consigli "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche" di Amazon India. Secondo Mckinsey, questo tipo di raccomandazione personalizzata ha contribuito a oltre il 35% delle entrate totali e ha causato un aumento del 29% delle vendite.

Esempio 2: Nykaa

Nykaa, uno dei più grandi rivenditori di prodotti di bellezza e benessere in India, ha utilizzato il tipo di raccomandazione "Potrebbe piacerti anche" per effettuare vendite incrociate di prodotti in base agli interessi condivisi tra i gruppi di utenti. Di conseguenza, il 50% dei clienti di Nykaa è diventato un visitatore abituale entro il 2020 e le loro raccomandazioni in stile guida all'acquisto hanno contribuito per il 3% al valore lordo della merce (GMV) in quell'anno.

Errori da evitare

Non è sufficiente mostrare consigli sui prodotti. Tutto il resto, dalla tempistica al posizionamento, gioca un ruolo cruciale nel loro successo. Ecco 5 errori da evitare:

• Posizionamento errato: mostrare consigli per i cortometraggi sulla pagina di un prodotto per laptop non aiuta. Invece, mostrare prodotti correlati come borse per laptop porterà a una conversione più elevata.
• Raccomandazioni schiaccianti – Troppe informazioni sono rumore. E troppe raccomandazioni non si traducono affatto in nessuna. Quindi, non sovraffollare lo schermo dell'acquirente con consigli.
• Raccomandazioni non sensibili al contesto: ogni raccomandazione deve essere compatibile con il contesto dell'acquirente: posizione, dati demografici o cronologia degli acquisti. Solo allora un acquirente si sentirà compreso e non spammato.

Ecco un esempio di una raccomandazione di prodotto insensibile da parte di Amazon.


• Mancanza di test A/B: il test A/B è un prerequisito per ottimizzare parametri come il numero, l'aspetto e il posizionamento delle raccomandazioni. Ciò contribuirà a identificare e conservare i consigli con tassi di conversione più elevati.
• Navigazione scadente: una raccomandazione è valida solo quanto le conversioni che genera. Pertanto, qualsiasi attrito nel post di viaggio dell'utente che fa clic sul collegamento deve essere rimosso. Tutte le pagine importanti come contattaci, catalogo prodotti e carrello devono essere sempre facilmente accessibili.

Conclusione

Comprendere il vero potenziale dei consigli sui prodotti nell'incrementare le vendite, aumentare il valore degli ordini e coinvolgere meglio i clienti può aprire gli occhi. Ma anche i professionisti del marketing esperti non riescono a utilizzare i consigli al massimo delle loro potenzialità.
Se pensi che sia perché eseguire consigli è troppo costoso o troppo complesso, questo è il tuo momento della verità - non lo è! Gli strumenti di raccomandazione dei prodotti di WebEngage sono straordinariamente semplici e hanno aiutato molti clienti a generare entrate aggiuntive.

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