如何使用个性化产品推荐来提高 AOV

已发表: 2023-10-12

想象一下，您正在 Rage Coffee 上浏览购买您最喜欢的混合咖啡，但它缺货了。您又花了 18-20 分钟浏览该网站，但需要帮助来决定混合方式。突然，您会收到一条弹出通知，内容如下：

购买[您的品牌]咖啡的用户也喜欢[具有类似混合选项、良好评价、一日送达的另一个品牌]咖啡。

你很好奇。你喜欢这个推荐。你更有可能购买。
这就是个性化——一种跨行业兴起的数字营销实践，尤其是那些试图打破困境的品牌。

了解个性化产品推荐

个性化产品推荐是根据客户的浏览和购买历史记录为客户量身定制的建议。它们与一般推荐不同，它们提供高度相关和个性化的购物体验。
为了提供这些实时、上下文和定制的推荐，存储并利用有关客户的数据库来加快购买过程。这种存储发生在目录中。目录为系统提供产品功能、描述、尺寸、价格、可用性、图像、链接和评论等信息，从而增强推荐引擎。

了解更多：通过目录和推荐提升个性化策略。

个性化的有效性是显而易见的，研究表明，73% 的人表示随着技术的进步，他们期望获得更加个性化的体验。另一方面，76% 的消费者对不提供个性化体验的企业表示失望。

如今，这些建议不仅用于电子邮件或推送通知，还扩展到短信和网站等渠道。原因很简单，因为客户通常会欣赏收到相关产品推荐后节省的时间和精力。它简化了决策过程并减少了广泛浏览的需要，从而使购物体验变得高效。
好奇如何部署？以下是使用个性化推荐的一些方法：

产品发现：品牌利用客户的预购买或浏览行为来推荐产品，鼓励他们进行额外购买。
提高平均订单价值：通过向客户推荐他们更有可能购买的产品，品牌鼓励他们向购物车添加更多商品，从而提高 AOV。
提高保留率： 60% 的消费者可能会在个性化体验后成为回头客。当他们得到个性化推荐时，他们会感到品牌关心、倾听和理解他们。

多达 89% 的营销人员在以某种方式使用个性化时看到了其营销活动的积极投资回报率。另一方面，60% 的消费者表示，在获得个性化购物体验后，他们将成为回头客。

常用的个性化产品推荐

产品推荐依赖于数据分析，可以提供有关客户行为和偏好的宝贵见解。这些数据可以为您的业务策略的其他方面提供信息，从营销活动到产品开发。

为了做到这一点，人工智能发挥了作用。像 WebEngage 这样的工具使用先进的网络个性化引擎和营销自动化工作流程，可以帮助您将整体营销推广转化为动态体验。它利用用户行为数据、兴趣、人口统计数据等来提高用户参与度和体验。

您可以通过以下几种方式进行个性化设置：

基于浏览历史记录：展示与客户浏览或浏览的内容相关的产品的品牌。一个很好的例子是CaratLane利用历史数据将主页变成个性化推荐金矿，吸引用户再次购买。
在这里，CaratLane 提醒重复用户他们之前在网站上的探索，让他们快速了解产品和他们寻找的内容。

CaratLane 产品推荐

基于购买历史：当品牌根据用户之前的购买行为推荐互补或相似的产品时，就构成了基于购买历史的推荐。这可以是在产品深度上推荐相同的产品或不同的产品来引发购买行为。
例如，如果有人购买相机，该应用程序可能会建议额外的镜头、配件，甚至摄影课程。
用户生成的内容推荐：介绍新产品或允许用户探索畅销产品的另一种好方法是展示最喜爱或最常购买的商品，并利用用户评论和评级来提出产品建议。
这是 BlissClub 的一个很好的例子，它在主页上展示了他们最喜爱的产品，以进行社会证明并在买家中建立信心。