為您的在線商店提供 8 個產品推薦模板

推薦窗口越來越多地成為通過互聯網購買的人日常生活的一部分。 找出哪些產品推薦模型最常用於在線商店，這將幫助您增加在線業務的銷售額。

很久以前，在商店內擁有推薦系統活動產品就不再是一種差異化了。 例如，在電子商務中使用推薦的先驅亞馬遜，已經使用這樣的系統已有 20 多年了。

今天，這項技術是在線商店的必需品，因為消費者一直被互聯網上的信息轟炸。 有了這個，他們希望在購買當天輕鬆實用，在智能推薦櫥窗中接收相關產品的建議。

您可能已經在您的商店使用推薦系統或計劃使用。 但是你知道哪些推薦模板在提升購物體驗和銷售轉化方面最常用和最有效嗎？

在這一點上，為了幫助您，我們選擇了一些主要的產品推薦模型。 查看！

• 最暢銷
• 最常見的
• 發布
• 優惠
• 最近瀏覽過的
• 經常一起購買
• 類似產品
• 為你推薦
• 其他推薦模型
• 個性化推薦
• 結論

1) 暢銷書

幫助引導用戶搜索產品的推薦模型是“Best Sellers”，它押注於心理觸發和社會認可，並根據商店的銷售數據顯示大多數人在給定時間段內購買的商品。

根據營銷中的帕累托原理，我們可以推斷出幾乎 80% 的銷售額來自 20% 的產品。 考慮到這一點，您可以識別它們是哪些，並將它們展示在智能展示櫃中，例如標題為“暢銷書”或“最佳買家”。

考慮到每個消費者的行為特徵和特定興趣，還可以按類別顯示最暢銷的產品。

還有一個非常相似的展示櫃，叫做“其他客戶在買什麼”。 它的工作方式或多或少與“暢銷書”相同，但時間空間更短，可以達到幾分鐘，具體取決於瀏覽虛擬商店的消費者流量。

2) 觀看次數最多

也稱為“熱門產品”，“觀看次數最多”推薦模型使用與“暢銷書”非常相似的邏輯，但只考慮給定時期內的瀏覽量，而不考慮產品的實際銷售量。

與“已售出的商品”一樣，在這種情況下，還有“其他客戶所見”的展示。 它還考慮了觀看次數最多的產品，但時間空間減少了。

3) 發射

新奇是一個一直引起消費者註意的元素，包括在實體店。 因此，展示“Launches”或“News”肯定會為您的虛擬商店的表現帶來良好的效果。

此類推薦模型通常顯示剛剛在系統中註冊或有替換庫存的產品。

4) 優惠

在消費者中一直成功的另一件事是折扣e就業機會，因此，這也是最常用的推薦模型之一。

除了對客戶有吸引力之外，它還是終止停產產品的好方法——很多時候，甚至會產生損失——對您企業的庫存周轉率產生積極影響。

5) 最近瀏覽

展示消費者最近瀏覽過的商品是一種很好的銷售策略，可以刷新他的記憶並重新喚起對他已經考慮購買但由於某種原因沒有做出購買決定的產品的興趣。

6) 經常一起買

另一種超級有效的推薦是“經常一起購買”，特別是當它出現在購物車的頁面上時。 因為它鼓勵已婚購買或交叉銷售，增加了平均門票的價​​值。

此推薦模板包括顯示可以購買的產品列表以及正在查看的主要產品。

為了實現這一目標，推薦系統必須考慮到商店中的完整購買歷史，以提供實際上已經被其他消費者一起購買過的產品。

此類窗口的一個重要注意事項是不要提供同一類別的產品，因為它不會鼓勵合併購買，最終可能會使客戶感到困惑並產生對選擇哪種產品的疑慮。

此類推薦的一個變體是“This matches with”。 它還鼓勵交叉購買，但它也考慮到一種產品與另一種產品的關係，而不僅僅是購買歷史。 例如：向購買褲子的人提供腰帶。

7) 同類產品

對於那些仍處於購買初期和/或不確切知道自己想要什麼的消費者來說，類似產品的展示很有趣。

想像一下，一個人需要一雙涼鞋，但還沒有停下來考慮選擇哪種顏色或型號。 因此，她開始尋找該產品，例如，當她點擊黑色涼鞋和具有一定價格範圍時，其他類似型號和相同價格範圍內。 價格可以在虛擬陳列櫃中呈現。 因此，客戶有更多的選擇來比較和決定。

這種類型的推薦模闆對類別進行了很多考慮，通常出現在正在查看的產品的頁面上。

8) 為您推薦

一些推薦模型是為每個消費者定制的，這就是“為你推薦”的情況。

它根據每個客戶的個人資料顯示產品，但為此，他需要在虛擬商店中執行一些操作，例如點擊和搜索。 只有這樣，系統才能了解消費者的個人資料並能夠推薦最相關的商品。

其他推薦模型

除了目前最流行的推薦模型之外，還有其他類型的模型押注於社會認可度，這對公司來說也很有趣。 您的在線商店的在線銷售策略。 看看下面。

誰看到這個產品最終購買

這種類型的推薦考慮了其他類似消費者對當時客戶正在查看的產品的行為。

例如：一些看到紅色夾克的客戶通常會購買相同的型號，但是是黑色的。 然後，當另一個具有相似檔案的消費者看到紅色夾克時，該展示櫃將顯示其他消費者之前購買的黑色夾克。

誰看到這個產品也有興趣

與之前的模型一樣，這種展示櫃也考慮了其他類似消費者的行為。 但是，在這種情況下，它會識別這些消費者表現出某種興趣的產品，例如點擊，但不一定到達購買點。

購買此商品的人還購買了

這種類型的展示展示了由客戶資料購買的產品組合，這些產品可以在具有類似行為的其他資料中產生購買興趣。

在某些情況下，它顯示了與窗口中列出的產品的歷史購買比例相對於客戶最初查看的產品的百分比。

個性化推薦

當推薦系統使用基於人工智能(IA) 的獨立展示櫃時，所有展示櫃都可能是個性化的，即使是最通用的展示櫃，例如發布和暢銷書。

這是因為 AI 會識別出這些產品中哪些與每個消費者的消費概況和興趣有關，並在他們瀏覽商店時自動在櫥窗中選擇它們。

在本文中了解更多信息：獨立虛擬展示：如何自動定制。

結論

如您所見，有許多產品推薦模板使用不同的銷售策略，對於提升客戶的購物體驗和提高電子商務轉化率非常有用。

您可以使用定制系統在您的商店中擁有這些推薦模板，並由您自己或外包的團隊； 一個專門的系統，展示櫃已經標準化並可以使用； 您甚至可以使用混合方法，其中您商店的原生窗口，由團隊自己或平台製作，與推薦系統的窗口共存。

SmartHint 推薦系統擁有所有這些模型以及更多模型，可以通過簡單的方式激活，並且需要很少的時間來實施。

超過 16 個展示櫃是自主的，他們使用人工智能進行個性化推薦。 它們可以與其他感興趣的本地展示一起使用。 此外，還可以輕鬆配置店內每個人的位置並更改他們的名字，留下更多與品牌的面孔，例如石頭店的例子。

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作者：塔尼亞·達克