Che cos'è l'algoritmo di raccomandazione e in che modo aumenta le vendite online?

Un algoritmo è una sequenza di istruzioni e operazioni definite per eseguire attività e risolvere calcoli ed equazioni intese a consigliare elementi agli utenti che navigano in Internet. Gli algoritmi di raccomandazione sono alla base del software che suggerisce elementi agli utenti su Internet.

Quando visiti un negozio fisico, è comune trovare un venditore disponibile a suggerire un prodotto che soddisfi le tue esigenze. Tuttavia, nei negozi virtuali, il processo è diverso. Cioè, il lavoro di assegnazione viene svolto dagli algoritmi di raccomandazione .

Come avviene in pratica? Attraverso sistemi di raccomandazione, l'e-commerce organizza e presenta i prodotti al consumatore che accede al tuo negozio .

Questo tipo di risorsa aiuta a migliorare l' esperienza di acquisto e facilita la ricerca della merce ideale, che si traduce in più vendite.

Questa relazione può essere dimostrata se cerchiamo ricerche che affrontino le tendenze nel comportamento dei clienti. Un sondaggio di Zendesk , ad esempio, fa notare che il 75% dei consumatori è disposto a spendere di più con aziende che offrono un'esperienza eccellente.

La ricerca di Salesforce mostra che il 74% dei consumatori probabilmente cambierà marchio se trova il processo di acquisto troppo difficile .

Pertanto, l'algoritmo di raccomandazione funziona proprio come facilitatore delle fasi di acquisizione. Continua a leggere e scopri di più sull'argomento!

• Che cos'è un algoritmo di raccomandazione?
• Come funzionano gli algoritmi di raccomandazione?
• Esempio di sistema di raccomandazione Netflix
• Vantaggi degli algoritmi di raccomandazione per i negozi online
• Come creare un sistema di raccomandazione e-commerce?

Che cos'è un algoritmo di raccomandazione?

Un algoritmo è una sequenza di istruzioni e operazioni definite per eseguire attività e risolvere calcoli ed equazioni intese a consigliare elementi agli utenti che navigano in Internet.

Quando pensiamo nel contesto dell'e-commerce, gli algoritmi di raccomandazione sono alla base di software che suggeriscono prodotti ai consumatori che accedono al negozio virtuale, lavorando in modo simile a un venditore virtuale .

Il sistema di raccomandazione esegue analisi e studi approfonditi per identificare modelli e dati di riferimento incrociato, basati sulla probabilità.

Come funzionano gli algoritmi di raccomandazione?

In generale, ci sono due principali modelli di raccomandazione : il personalizzato e il non personalizzato .  

La raccomandazione personalizzata considera il comportamento di ciascun consumatore , i tuoi clic, i beni visitati e altre informazioni per presentare prodotti allineati a questo tipo di ricerca.

I consigli non personalizzati eseguono suggerimenti più generali , in base agli articoli offerti, categorie, offerte, notizie, ecc. Successivamente, spiegheremo in dettaglio come funziona ciascuna di queste opzioni nella pratica, quindi continua a leggere!

Consiglia sistemi con apprendimento automatico

Il sistema di consigli di apprendimento automatico viene utilizzato nei referral personalizzati.

In questi casi, gli algoritmi intelligenti con intelligenza artificiale (AI) forniscono raccomandazioni basate su ciò che l' hardware ha appreso sul comportamento dell'acquirente all'interno del sito web. Machine learning significa esattamente machine learning.

È attraverso questa tecnologia che le finestre di raccomandazione organizzeranno i prodotti considerando le pagine che l'utente ha visitato e le ricerche effettuate .

Usiamo un esempio per semplificare la spiegazione. Si consideri un negozio di giocattoli online, che riceve la visita di un consumatore in cerca di lavagne da disegnare.

Dal comportamento di ricerca e valutazione delle pagine che si stanno visitando, le vetrine virtuali prodotti personalizzati presentano automaticamente suggerimenti per prodotti correlati. Guarda l'esempio qui sotto.

Se un altro utente cerca orsacchiotti, sarà interessato da una finestra di raccomandazione completamente diversa rispetto all'esempio sopra. In questo caso, l'elenco dei prodotti consigliati rispetterebbe le richieste del consumatore in questione.

Pertanto, un e-commerce con un algoritmo di raccomandazione personalizzabile presenta prodotti diversi per ogni consumatore che accede e interagisce con il sito.

L'uso di algoritmi di raccomandazione personalizzabili generalmente espande la rilevanza del prodotto suggerito per il visitatore, dopotutto, considera il comportamento dell'utente per presentarti.

La personalizzazione della comunicazione , inoltre, contribuisce a differenziare il proprio marchio dalla concorrenza ea dimostrare che l'azienda offre prodotti in linea con le esigenze degli acquirenti.

Infine, visualizzando prodotti simili o complementari a quelli ricercati dai potenziali clienti, la funzione favorisce comunque i risultati di azioni come il cross selling e l'up selling , che aiutano ad aumentare il ticket medio .

Leggi anche: Perché usare un sistema di raccomandazione di intelligenza artificiale?  

Sistemi di raccomandazione non personalizzabili

Nei casi in cui l'algoritmo di raccomandazione non tenga conto del comportamento di ricerca e navigazione di ciascun cliente, i prodotti indicati nelle finestre possono essere suddivisi in categorie quali:

• rilasci;
• più visto;
• prodotti più acquistati;
• categorie di prodotti specifiche ecc.

L'immagine seguente mostra un esempio di come funzionano i sistemi di raccomandazione senza personalizzazione.

Nota che c'è una raccomandazione, ma che funziona in modo più generalizzato, considerando diversi criteri che devono rispettare la strategia della tua attività. Questa è anche una funzionalità molto utile per l'e-commerce.

Esempio di sistema di raccomandazione Netflix

Netflix ha un sistema di raccomandazione di apprendimento automatico molto famoso.

Attraverso la tecnologia di raccomandazione, lo streaming è in grado di comprendere il comportamento, i gusti e gli interessi di ciascun utente, in base al tipo di contenuto che consuma.

Poiché ogni cliente ha un comportamento di ricerca e intrattenimento diverso, ogni "schermata iniziale" di Netflix è personalizzata.

Lo scopo dello strumento è mantenere i tuoi consumatori fedeli alla sua soluzione e, per questo, utilizza funzionalità come algoritmi di raccomandazione che aiutano a mantenere gli utenti coinvolti con il servizio.

Nota come questo sia un ottimo esempio di ciò di cui è capace un sistema di raccomandazione: migliora l'esperienza , genera più coinvolgimento e mantiene il cliente in relazione con il marchio .

Certo, il caso di Netflix non riguarda i prodotti all'interno di un e-commerce, ma è uno degli esempi di come il sistema di raccomandazione possa contribuire al rapporto tra brand e consumatore .

Leggi anche: Il sistema di raccomandazione di Amazon e i suoi segreti .

Vantaggi degli algoritmi di raccomandazione per i negozi online

Finora hai scoperto cosa sono gli algoritmi di raccomandazione e come funzionano. Tuttavia, l'investimento in questa tecnologia porterà il ritorno che ti aspetti?

Scopri l'elenco dei vantaggi dell'utilizzo di un algoritmo di raccomandazione :

• migliora l'esperienza di acquisto del cliente;
• aiuta i consumatori a trovare ciò che stanno cercando e completare l'acquisto in meno tempo;
• ridurre il tasso di abbandono del sito web;
• contribuisce alle strategie di vendita incrociata e up-sell;
• aumenta il tasso di conversione ;
• aumenta il biglietto medio;
• acquirenti fedeli.

Come creare un sistema di raccomandazione e-commerce?

Fin qui tutto bene, ma come creare un sistema di raccomandazione per l'e-commerce? Per contare un sistema come questi nel tuo negozio online non è necessario creare un sistema da zero. Uno dei modi più efficaci per farlo è sfruttare le risorse già disponibili sul mercato, come le vetrine intelligenti , e offerte da esperti in materia.

Questo tipo di tecnologia utilizza dati e informazioni per creare personalizzazioni o meno per potenziali clienti, contribuendo affinché tutti i vantaggi del meccanismo possano essere raggiunti.

Un'ottima notizia è che attualmente l'implementazione di questa funzionalità può essere molto semplice, utilizzando gli strumenti SmartHint , composti da finestre di raccomandazione ; ricerca intelligente ; pop-up di conservazione ; è hotsite .

Le vetrine SmartHint sono autonome, quindi non è necessario effettuare impostazioni manuali. L'intelligenza artificiale esegue analisi in tempo reale e distribuisce automaticamente i prodotti nei punti strategici del sito.

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