Ce este algoritmul de recomandare și cum crește vânzările online?

Un algoritm este o secvență de instrucțiuni și operații definite pentru efectuarea sarcinilor și rezolvarea calculelor și ecuațiilor destinate să recomande articole utilizatorilor care navighează pe internet. Algoritmii de recomandare stau la baza software-ului care sugerează articole utilizatorilor de pe internet.

Când vizitați un magazin fizic, este obișnuit să găsiți un agent de vânzări disponibil pentru a vă sugera un produs care să corespundă nevoilor dvs. Cu toate acestea, în magazinele virtuale, procesul este diferit. Adică, munca de atribuire este realizată de algoritmii de recomandare .

Cum se întâmplă acest lucru în practică? Prin sisteme de recomandare, comerțul electronic organizează și prezintă produsele consumatorului care accesează magazinul dvs.

Acest tip de resursă ajută la îmbunătățirea experienței de cumpărături și facilitează căutarea mărfii ideale, ceea ce duce la mai multe vânzări.

Această relație poate fi dovedită dacă căutăm cercetări care abordează tendințele în comportamentul clienților. Un sondaj realizat de Zendesk , de exemplu, subliniază că 75% dintre consumatori sunt dispuși să cheltuiască mai mult cu companii care oferă o experiență excelentă.

Cercetările Salesforce arată că 74% dintre consumatori probabil își vor schimba mărcile dacă consideră că procesul de cumpărare este prea dificil .

Prin urmare, algoritmul de recomandare funcționează tocmai ca un facilitator al etapelor de achiziție. Continuați să citiți și aflați mai multe despre subiect!

• Ce este un algoritm de recomandare?
• Cum funcționează algoritmii de recomandare?
• Exemplu de sistem de recomandare Netflix
• Beneficiile algoritmilor de recomandare pentru magazinele online
• Cum se creează un sistem de recomandare pentru comerțul electronic?

Ce este un algoritm de recomandare?

Un algoritm este o secvență de instrucțiuni și operații definite pentru efectuarea sarcinilor și rezolvarea calculelor și ecuațiilor destinate să recomande articole utilizatorilor care navighează pe internet.

Când ne gândim în contextul comerțului electronic, algoritmii de recomandare sunt fundamentul software-ului care sugerează produse consumatorilor care accesează magazinul virtual, funcționând într-un mod similar cu un vânzător virtual .

Sistemul de recomandare realizează analize și studii aprofundate pentru a identifica modele și date de referință încrucișată, pe baza probabilității.

Cum funcționează algoritmii de recomandare?

În general, există două șabloane principale de recomandare : personalizate și nepersonalizate .  

Recomandarea personalizată ia în considerare comportamentul fiecărui consumator , clicurile dvs., bunurile vizitate și alte informații pentru a prezenta produse care sunt aliniate cu acest tip de cercetare.

Recomandările nu personalizate efectuează sugestii mai generale , în funcție de articolele oferite, categorii, oferte, știri etc. În continuare, vă vom explica în detaliu cum funcționează în practică fiecare dintre aceste opțiuni, așa că continuați să citiți!

Sisteme de recomandare cu machine learning

Sistemul de recomandare a învățării automate este utilizat în recomandările personalizate.

În astfel de cazuri, algoritmii inteligenți cu inteligență artificială (AI) fac recomandări pe baza a ceea ce hardware -ul a aflat despre comportamentul cumpărătorului în cadrul site-ului. Învățarea automată înseamnă exact învățarea automată.

Prin această tehnologie, ferestrele de recomandare vor organiza produsele ținând cont de paginile vizitate de utilizator și de căutările pe care le-a făcut .

Să folosim un exemplu pentru a simplifica explicația. Luați în considerare un magazin online de jucării, care primește o vizită de la un consumator în căutare de liste de desenat.

Din comportamentul de căutare și evaluarea paginilor care sunt vizitate, vitrinele virtuale de produse personalizate prezintă automat sugestii pentru produse conexe. Uită-te la exemplul de mai jos.

Dacă un alt utilizator caută ursuleți de pluș, aceștia vor fi afectați de o fereastră de recomandare complet diferită de exemplul de mai sus. În acest caz, lista produselor recomandate ar respecta cerințele consumatorului în cauză.

Prin urmare, un e-commerce cu un algoritm de recomandare personalizabil prezintă produse diferite pentru fiecare consumator care accesează și interacționează cu site-ul.

Utilizarea algoritmilor de recomandare personalizabili extinde în general relevanța produsului sugerat pentru vizitator, la urma urmei, ia în considerare comportamentul utilizatorului pentru a vă prezenta.

În plus, personalizarea comunicării contribuie la evidențierea mărcii dvs. față de concurență și să arate că compania oferă produse în concordanță cu nevoile cumpărătorilor.

În cele din urmă, afișând produse similare sau complementare cu cele căutate de potențialii clienți, caracteristica favorizează în continuare rezultatele unor acțiuni precum vânzarea încrucișată și up selling , care ajută la creșterea biletului mediu .

Citește și: De ce să folosești un sistem de recomandare de inteligență artificială?  

Sisteme de recomandare nepersonalizabile

În cazurile în care algoritmul de recomandare nu ia în considerare comportamentul de căutare și navigare al fiecărui client, produsele indicate în ferestre pot fi separate în categorii precum:

• eliberări;
• cele mai văzute;
• cele mai achiziționate produse;
• categorii specifice de produse etc.

Imaginea de mai jos arată un exemplu despre cum funcționează sistemele de recomandare fără personalizare.

Rețineți că există o recomandare, dar că funcționează într-un mod mai generalizat, având în vedere diferite criterii care trebuie să respecte strategia afacerii dvs. Aceasta este, de asemenea, o caracteristică foarte utilă pentru comerțul electronic.

Exemplu de sistem de recomandare Netflix

Netflix are un sistem de recomandare de învățare automată foarte faimos.

Prin tehnologia de recomandare, streamingul este capabil să înțeleagă comportamentul, gusturile și interesele fiecărui utilizator, în funcție de tipul de conținut pe care îl consumă.

Deoarece fiecare client are un comportament diferit de căutare și divertisment, fiecare „ecran de pornire” Netflix este personalizat.

Scopul instrumentului este de a menține consumatorii fideli la soluția sa și, pentru aceasta, folosește funcții precum algoritmi de recomandare care ajută la menținerea utilizatorilor implicați cu serviciul.

Observați cum acesta este un exemplu excelent de ceea ce este capabil un sistem de recomandare: îmbunătățește experiența , generează mai multă implicare și menține clientul în legătură cu marcă .

Desigur, cazul Netflix nu este despre produse din cadrul unui e-commerce, este totuși unul dintre exemplele în care sistemul de recomandare poate contribui la relația dintre brand și consumator .

Citește și: Sistemul de recomandare Amazon și secretele lui .

Beneficiile algoritmilor de recomandare pentru magazinele online

Până acum ați descoperit ce sunt algoritmii de recomandare și cum funcționează aceștia. Cu toate acestea, investiția în această tehnologie va aduce profitul pe care îl așteptați?

Descoperiți lista de beneficii ale utilizării unui algoritm de recomandare :

• îmbunătățește experiența de cumpărături a clientului;
• ajută consumatorii să găsească ceea ce caută și să finalizeze achiziția în mai puțin timp;
• reducerea ratei abandonului pe site;
• contribuie la strategiile de cross selling și up sell;
• crește rata de conversie ;
• crește biletul mediu;
• cumpărători fideli.

Cum se creează un sistem de recomandare pentru comerțul electronic?

Până acum, foarte bine, dar cum să creez un sistem de recomandare pentru comerțul electronic? Pentru a număra un astfel de sistem în magazinul dvs. online, nu trebuie să creați un sistem de la zero. Una dintre cele mai eficiente moduri de a face acest lucru este să profitați de resursele deja disponibile pe piață, cum ar fi vitrinele inteligente și oferite de experți în domeniu.

Acest tip de tehnologie folosește date și informații pentru a crea clienți potențiali personalizați sau nu , contribuind astfel încât să poată fi realizate toate beneficiile mecanismului.

O veste excelentă este că implementarea în prezent a acestei funcționalități poate fi foarte simplă, folosind instrumentele SmartHint , compuse din ferestre de recomandare ; căutare inteligentă ; ferestre pop-up de reținere ; este hotsite-uri .

Vitrinele SmartHint sunt autonome, deci nu este nevoie să faceți setări manuale. Inteligența artificială realizează analize în timp real și distribuie automat produsele în puncte strategice ale site-ului.

Aflați mai multe despre cum să implementați algoritmi de recomandare în magazinul dvs., fără întârziere și foarte ușor. Descoperă soluția completă!