10 rekomendacji produktów Strategie potrojenia sprzedaży w handlu elektronicznym

Wstęp

Z 900 milionami użytkowników Internetu Indie są drugim co do wielkości rynkiem internetowym na świecie. Ten wykładniczy wzrost liczby użytkowników cyfrowych luźno przekłada się na wzrost ich aktywności online, a handel elektroniczny jest jej istotną częścią. Ale więcej nie zawsze jest wesołe dla firm – napływ użytkowników i organizacji na rynku detalicznym spowodował większą konkurencję dla marek, czyniąc e-commerce wysoce konkurencyjną przestrzenią.

Ci nowocześni klienci mają teraz do czynienia z napływem opcji do robienia zakupów. Tysiące witryn e-commerce próbuje co minutę sprzedawać im podobne, jeśli nie te same produkty. Jednak ich wydatki online są bardziej ograniczone niż kiedykolwiek wcześniej!

Jak więc witryny e-commerce dominują w branży, włamując się do portfela klienta i realizując cele sprzedażowe? Jedną z niezawodnych metod są rekomendacje produktów — dynamiczny system przewidywania służący do wyświetlania w widoczny sposób pozycji interesujących klienta.

Ponad 71% witryn e-commerce poleca produkty na swojej stronie głównej. Pomogło im to zwiększyć zaangażowanie, liczbę konwersji i przychody. Podczas gdy rekomendacje przyczyniły się do zaledwie 7% odwiedzin, stanowiły one 26% przychodów.

Chociaż podwoimy szczegółowo, czym są systemy rekomendacji i jak działają, poznajmy ich podstawy, zanim przejdziemy dalej. Poniższy lejek pokazuje, w jaki sposób rekomendacje przekształcają ciepłych potencjalnych klientów w kupujących o wysokich zamiarach, upraszczając im odkrywanie produktów.

Systemy rekomendacji są budowane przy użyciu algorytmów, które analizują stosy danych, aby zrozumieć zachowania kupujących i przewidzieć ich przyszłe potrzeby. Dokładnie tak, jak Netflix wie, który film chcesz obejrzeć jako następny. Analizowanie i przewidywanie potrzeb klientów w ten sposób jest znane jako profilowanie klientów, które pomaga spersonalizować rekomendacje.

Gdy kupujący klikną takie rekomendacje, są 4,5 razy bardziej skłonni dodać przedmiot do koszyka i sfinalizować transakcję – dzieje się tak dlatego, że system sugeruje ich produkty na podstawie ich zachowań zakupowych lub tego, co odkryła maksymalna liczba użytkowników kupujących wraz z produkt.

Te zalecenia prowadzą do 10% wyższej średniej wartości zamówienia (AOV). Umówmy się więc, rekomendacje nie tylko ułatwiają życie kupującym, ale są również najlepszym narzędziem dla marketera e-commerce, aby zwiększyć sprzedaż i osiągnąć cele!

Współczynniki konwersji w handlu elektronicznym: obliczenia i interpretacja

Celem większości rekomendacji jest zachęcanie do zakupów. Jednak cel ten może się różnić w zależności od charakteru witryny i obejmować działania takie jak kontakt z obsługą klienta, subskrypcja biuletynu lub wypełnienie formularza generowania potencjalnych klientów.

W rezultacie konwersja to stosunek sesji serwisu do realizacji tego celu końcowego (transakcje, formularze, wyniki itp.). Pomaga zmierzyć odsetek odwiedzających, którzy wykonali zamierzone działanie w witrynie. Załóżmy, że celem był zakup produktu, a następnie konwersja jest obliczana poprzez podzielenie „łącznej liczby odwiedzających, którzy dokonali zakupu, przez całkowitą liczbę odwiedzających witrynę”. Pomnóż to przez 100, a otrzymasz współczynnik konwersji!

Na przykład, jeśli Twoja witryna miała 80 000 odwiedzających, z których 6 000 kupiło produkt, współczynnik konwersji wynosi 7,5%.

Formuła wygląda następująco: Współczynnik konwersji e-commerce (7,5%) = Całkowita liczba odwiedzających, którzy dokonali zakupu (80 000) / Łączna liczba odwiedzających witrynę (6 000) x 100

Chociaż skuteczność rekomendacji produktów najlepiej mierzy się współczynnikami konwersji, średnia wartość zamówienia (AOV) i współczynnik klikalności (CTR) również odzwierciedlają korzyści płynące z pomocy klientowi w zakresie produktów, które najlepiej odpowiadają jego potrzebom.

Średnia wartość zamówienia to średnia kwota w dolarach (rupiach) wydana przez klienta witryny. Oblicza się go, dzieląc przychody przez całkowitą liczbę zamówień, co dowodzi, jak skuteczne są rekomendacje w upsellingu / cross-sellingu.

Formuła wygląda następująco: średnia wartość zamówienia (AOV) = przychód / rząd liczb

Podobnie współczynnik klikalności reprezentuje liczbę kliknięć w określony link w witrynie. Oblicza się go dzieląc liczbę kliknięć przez wyświetlenia (tj. liczbę wyświetleń linku).

Formuła działa: CTR = Kliknięcia (liczba osób, które kliknęły reklamę) / Wyświetlenia (liczba osób, które obejrzały reklamę) x 100

CTR wskazuje na odsetek kupujących o wysokim zamiarze, ponieważ ci, którzy klikną rekomendację, mają prawie 2x większe prawdopodobieństwo, że wrócą! Krótko mówiąc, jeśli rekomendacja została kliknięta, jest ona wysoce produktywna w zwiększaniu współczynnika konwersji i przychodów.

Co to jest rekomendacja produktu?

Do tej pory rozumiemy, że rekomendacje produktów działają zakulisowo, analizując tysiące przeszłych transakcji kupujących i przewidując ich przyszłe potrzeby. Analiza ta jest następnie pokazywana odwiedzającemu stronę w formie rekomendacji, zachęcając go do większych i szybszych zakupów.

Rzućmy okiem na poniższy obraz ze strony internetowej FirstCry. Zarówno tytuły „może ci się spodobać”, jak i „często kupowane razem” to rekomendacje marki, które zachęcają użytkowników do zakupu lub wyboru.

Podczas gdy większość witryn handlu elektronicznego boryka się ze współczynnikami konwersji między 2,5 a 3%, rekomendacje produktów mogą skłonić ponad 49% odwiedzających do zakupu produktów, których pierwotnie nigdy nie zamierzali.

Jeśli jeszcze nie jesteś przekonany, sprawdź te cztery ważne powody, dla których musisz umieszczać rekomendacje produktów na swoich stronach e-commerce –

1. Lepsze wrażenia użytkownika –

W naszym życiu offline często polegaliśmy na sugestiach sklepikarza w lokalnym supermarkecie. Dlaczego? Ponieważ jest to wygodne i szybkie. Rekomendacje produktów online służą temu samemu celowi, ułatwiając podróż klienta w Twojej witrynie od przeglądania do kasy.

Stały się tak istotne, że 56% klientów wraca do tych stron, które polecają, a 71% czuje się sfrustrowanych, jeśli zakupy nie są spersonalizowane.

2. Lepsze zaangażowanie klientów –

Klienci rozwijają się dzięki zaufaniu i poczuciu zrozumienia. Marketerzy mogą to zrobić, oferując im spersonalizowane rekomendacje produktów, które uzupełniają ich wzorce zakupowe. Pomaga to uzyskać większą liczbę kliknięć w witrynie, więcej odwiedzin i aktywację innych kanałów komunikacji, takich jak e-maile.

Na przykład w ten sposób ALTBalaji, indyjska usługa przesyłania strumieniowego, wysłała spersonalizowaną rekomendację e-mailem, aby zwiększyć liczbę subskrypcji. To nie jest rekomendacja witryny, ale powiadomienia e-mail, sms i push mogą być używane jako medium do wskrzeszenia lub zwiększenia liczby powtarzających się zakupów.



3. Zwiększone przychody –

Oczywiście rekomendacje produktów stanowią doskonałą okazję do uzupełnienia preferencji kupującego o podobne lub ulepszone produkty. Marketerzy muszą wykorzystać tę okazję do sprzedaży krzyżowej i dodatkowej za pomocą sekcji „Często kupowane razem” i „Klienci, którzy kupowali to, również kupowali”. Poniżej znajduje się kolejna rekomendacja Amazon dotycząca książek z podobnego gatunku.



4. Buduje lojalność –

Ponieważ rekomendacje personalizują podróże klientów w każdym punkcie kontaktu, ich ogólna satysfakcja wzrasta. Zadowolony klient jest bardziej skłonny do powrotu i promowania witryny pocztą pantoflową.

Jak zbudowane są silniki rekomendacji?

Pokrótce omówiliśmy, w jaki sposób algorytmy są wykorzystywane do wyświetlania spersonalizowanych rekomendacji odwiedzającym witrynę e-commerce. Zagłębmy się w to.

Silnik rekomendacji produktów analizuje i modeluje tony danych użytkowników za pomocą uczenia maszynowego (ML). Najpierw odbierane są dane (wejściowe) dotyczące przeszłych transakcji użytkowników, historii przeglądania, kliknięć linków i innych działań. Po wyczyszczeniu tych danych i segmentacji użytkowników o podobnych zachowaniach na podstawie różnych parametrów tworzony jest system rekomendacji.

Większość systemów rekomendacji jest wdrażana przy użyciu jednego z trzech poniższych podejść:

1. Filtrowanie oparte na współpracy : ten model opiera się na założeniu, że użytkownicy, którzy kupili podobne produkty w przeszłości, prawdopodobnie powtórzą ten schemat w przyszłości. Więc jeśli Jasmine kupiła pizzę i sałatkę, podczas gdy Aliya kupiła je plus dietetyczną colę, Jasmine też to zrobi.
2. Model oparty na treści : ten model wykorzystuje dane z plików cookie wszystkich odwiedzanych witryn, aby zrozumieć upodobania i antypatie każdego użytkownika. Polecane produkty są następnie filtrowane przy założeniu, że spodobają Ci się produkty podobne do Twoich poprzednich interakcji.

Na przykład, jeśli Nick kupił żółte buty, koszulę i chinosy, prawdopodobnie w przyszłości będzie szukał żółtych spodni.


3. Filtrowanie hybrydowe : ta metoda łączy filtrowanie treści i filtrowanie oparte na współpracy w celu uwzględnienia wspólnych preferencji użytkowników, ale wyświetla wyniki po przefiltrowaniu ich na podstawie preferencji poszczególnych użytkowników. Weźmy na przykład Netflix, który filtruje filmy na podstawie nawyków podobnych użytkowników, ale pokazuje tylko te, które pasują do wcześniejszych interakcji tego użytkownika.

10 strategii rekomendacji produktów, które zwiększą konwersje w Twoim e-commerce

COVID-19 zmienił sposób, w jaki robimy zakupy. W samych krajach rozwijających się odsetek kupujących online wzrósł z 33% do 60%. W rezultacie kilka firm zostało zmuszonych do korzystania z Internetu. Jednak wielu z nich nadal ma problemy z personalizacją rekomendacji, przez co traci ruch na rzecz konkurencji.

Z drugiej strony firmy odnoszące sukcesy, które wyświetlają spersonalizowane rekomendacje, są o 91% bardziej skłonne do zakupu przez klienta. Kluczem jest wiedzieć, komu co pokazać. Oto kilka rodzajów rekomendacji produktów, które mogą pomóc w udzieleniu odpowiedzi na to pytanie –

• Personalizacja – Oglądałeś thriller akcji lub kupiłeś niebieską sukienkę? Czy wielokrotnie zamawiałeś jedzenie z tej samej restauracji? Wszystkie te dane są analizowane, aby zrozumieć upodobania i antypatie klientów oraz sformułować odpowiednie rekomendacje.

Im te rekomendacje są bliższe gustom klienta, tym wyższa jest jego konwersja. Spersonalizowane rekomendacje przekonały również 54% kupujących do zwiększenia średniej wartości zamówienia.



• Powiązane produkty: przy tysiącach dostępnych do robienia zakupów klient może łatwo poczuć się sfrustrowany koniecznością przechodzenia z jednej strony na drugą. Tu jednak z pomocą przychodzi nam kategoria rekomendacji „Podobne produkty”.

Klienci mogą nie tylko sprawdzić więcej produktów, ale także łatwo porównać swoje opcje i bezproblemowo przeprowadzić transakcje.



• Sprzedaż krzyżowa i sprzedaż dodatkowa: niemal intuicyjnie można pomyśleć, że klient, który niedawno kupił telefon, wkrótce będzie potrzebował etui. Podobnie ktoś, kto odkrywa kurtkę, może potrzebować więcej odzieży zimowej.

Rekomendacje produktów pozwalają w pełni wykorzystać tę okazję, sprzedając produkty w cenie dodatkowej lub krzyżowej, korzystając z kategorii takich jak „Co kupili ludzie tacy jak Ty” i „Często kupowali razem”.

• Społeczny dowód słuszności: kupujący czerpią korzyści z recenzji, ponieważ dają im poczucie bezpieczeństwa i pomagają budować zaufanie. Według badań ponad 47% kupujących szuka (wizualnego) dowodu społecznego w witrynach e-commerce.

Dlatego polecanie produktów, które zostały wysoko ocenione przez poprzednich klientów, pomaga szybciej zamknąć transakcję. Typowe kategorie to „najwyżej oceniane produkty” lub „wybrane przez influencerów”.



• Sezonowość – To naturalne, że klient musi ewoluować wraz ze zmieniającymi się porami roku. Ta kategoria rekomendacji dobrze sprawdza się w przypadku produktów food & fashion.

Na przykład lato kusi mangomanią, a kwieciste stroje są wściekłością w sezonie wiosennym.

• Nowości: W dobie szybkiej mody i szybko rozwijającej się technologii rekomendacje oparte na „nowościach” są skuteczną strategią promocji produktu.



Takie rekomendacje wywołują wśród klientów strach przed przegapieniem (FOMO). W końcu kto nie lubi chwalić się nowym telefonem/sukienką?

• Sprzedaż pakietowa: trendy zakupowe, które mają tendencję do powtarzania się wśród szerokiej bazy klientów, można wykorzystać do wyświetlania rekomendacji w kategoriach takich jak „Klienci, którzy oglądali to, również oglądali” lub „Często kupowali razem”. Dlatego produkty są łączone razem, zwykle wokół kasy, zwiększając sprzedaż i średnią wartość zamówienia (AOV).



• Na podstawie historii przeglądania — Ludzką tendencją jest przeglądanie witryn e-commerce bez poważnego zamiaru zakupu. Dlatego algorytmy wykorzystują dane przeglądania z przeszłości, aby zidentyfikować ich potrzeby/pragnienia i odpowiednio wyświetlić rekomendacje.
• Produkty z powrotem w magazynie: Ten typ rekomendacji, często spotykany w witrynach handlu elektronicznego meblami, wykorzystuje produkty, które są wyprzedane szybciej, w celu zwiększenia sprzedaży.

Nie tylko stwarza to poczucie pilności wśród klientów, którzy martwią się o zapasy, ale także pomaga budować lojalność wobec marki wśród stałych klientów.

Niezależnie od tego, jaki rodzaj rekomendacji wybierzesz, upewnij się, że jest ona odpowiednio ustawiona. W przeciwnym razie wszystkie są po prostu straconymi szansami sprzedaży.

Przykłady rekomendacji produktów wiodących marek

Rozwiązywanie problemów związanych z odkrywaniem produktów skutkuje gwarantowaną poprawą doświadczenia użytkownika w witrynach e-commerce. Nic dziwnego, że dominujący na rynku, tacy jak Amazon, Myntra czy Netflix, ścigają się w „rekomendacjach produktów”, aby utrzymać się na szczycie. Przyjrzyjmy się szczegółowo 3 markom, aby zrozumieć, jakie korzyści przyniosły im rekomendacje –

Przykład 1: Amazonka

Amazon wykorzystuje szeroką gamę stylów rekomendacji rozmieszczonych strategicznie na całej ścieżce użytkownika, aby osiągnąć wyższą liczbę kliknięć i konwersji.

Oto kilka przykładów rekomendacji Amazon India „Klienci, którzy to kupili, kupili również”. Według Mckinsey tego typu spersonalizowane rekomendacje przyczyniły się do ponad 35% całkowitych przychodów i spowodowały wzrost sprzedaży o 29%.

Przykład 2: Nykaa

Nykaa, jeden z największych indyjskich sprzedawców produktów kosmetycznych i wellness, wykorzystał typ rekomendacji „Może ci się też spodobać” do sprzedaży krzyżowej produktów w oparciu o wspólne zainteresowania grup użytkowników. W rezultacie do 2020 roku 50% klientów Nykaa stało się stałymi gośćmi, a ich rekomendacje zakupowe stanowiły 3% wartości towaru brutto (GMV) w tym roku.

Błędy, których należy unikać

Nie wystarczy pokazać rekomendacje produktów. Wszystko inne, od czasu po rozmieszczenie, odgrywa kluczową rolę w ich sukcesie. Oto 5 błędów, których należy unikać –

• Niewłaściwe umiejscowienie – Wyświetlanie rekomendacji krótkich spodenek na stronie produktu laptopa nie pomoże. Zamiast tego wyświetlanie powiązanych produktów, takich jak torby na laptopa, doprowadzi do wyższej konwersji.
• Przytłaczające zalecenia – Zbyt wiele informacji to hałas. A zbyt wiele rekomendacji przekłada się na żadne. Dlatego nie przepełniaj ekranu kupującego rekomendacjami.
• Rekomendacje niezależne od kontekstu – każda rekomendacja musi być zgodna z kontekstem kupującego – lokalizacją, demografią lub historią zakupów. Tylko wtedy kupujący poczuje się zrozumiany, a nie spamowany.

Oto przykład niewrażliwej rekomendacji produktu przez Amazon.


• Brak testów A/B: Testy A/B są warunkiem wstępnym optymalizacji parametrów, takich jak liczba, wygląd i pozycjonowanie rekomendacji. Pomoże to zidentyfikować i zachować rekomendacje o wyższych współczynnikach konwersji.
• Słaba nawigacja: rekomendacja jest tak dobra, jak konwersje, które generuje. Dlatego wszelkie tarcia w podróży użytkownika po kliknięciu łącza muszą zostać usunięte. Wszystkie ważne strony, takie jak kontakt, katalog produktów i koszyk muszą być zawsze łatwo dostępne.

Wniosek

Zrozumienie prawdziwego potencjału rekomendacji produktów w zwiększeniu sprzedaży, zwiększeniu wartości zamówień i lepszym zaangażowaniu klientów może otworzyć oczy. Ale nawet doświadczonym marketerom nie udaje się w pełni wykorzystać rekomendacji.
Jeśli myślisz, że dzieje się tak dlatego, że wyświetlanie rekomendacji jest zbyt drogie lub zbyt skomplikowane, to jest chwila prawdy – tak nie jest! Narzędzia WebEngage do rekomendacji produktów są niezwykle proste i pomogły wielu klientom uzyskać dodatkowe przychody.

Prawie 81% kupujących zgodziło się na zakup po otrzymaniu spersonalizowanej marketingowej wiadomości e-mail z rekomendacjami produktów, która pomaga klientom WebEngage osiągać doskonałe wyniki. Korzystając z naszych wstępnie wypełnionych szablonów w kanałach marketingowych, użytkownicy WebEngage mogą opracować wysoce angażujące i kreatywne sposoby na kontakt z klientami.

WebEngage oferuje kompleksowy pakiet spełniający wymagania systemu rekomendacji Twojej witryny e-commerce. Jeśli szukasz możliwości zwiększenia przychodów, weź z nami wersję demonstracyjną już dziś i zobacz, jak zmienia się Twoja firma!