Získajte vyššie tržby s recommenderom pre Magento

Prečo sú odporúčania produktov pre Magento obchody také dôležité

Personalizované odporúčania produktov uľahčujú zákazníkom objavovanie relevantných produktov. To sa v Magento obchodoch premieta do vyšších konverzií. Recommender zákazníkov nasmeruje na položky, ktoré by inak možno ani nevideli, čo zvyšuje mieru ich zapojenia a lojalitu. Približne 80 % zákazníkov v súčasnosti považuje zážitok, ktorý spoločnosť poskytuje, za rovnako dôležitý ako samotné produkty. Pomocou príkladu si ukážeme, ako odporúčacie nástroje ovplyvňujú cestu zákazníka.

Predstavte si pravidelného zákazníka e-shopu. Hľadá najnovší iPhone, ktorý len nedávno vyšiel na trh. Namiesto prezerania katalógu na jeho vyhľadanie použije vyhľadávací panel. Keď nájdu verziu so správnou farbou a kapacitou pamäte, klikne na ňu a prezrie si stránku s podrobnosťami o produkte.

Za bežných okolností by následne klikol na tlačidlo „Pridať do košíka“ a nákup by bol v jeho očiach dokončený, ale práve vtedy prichádzajú na rad odporúčania produktov. Zatiaľ čo si zákazník vyberá, odporúčací engine kúzli na pozadí – poďme si preto tento proces rozobrať trošku podrobnejšie.

Keď zákazníci zadajú do vyhľadávacieho panela požiadavku na iPhone, analytická časť odporúčacieho nástroja si to všimne a uloží údaje.

Nakoľko bol odporúčací modul umiestnený na stránkach s detailmi produktov a sleduje nákupný proces, vie presne, čo má zákazníkovi zobraziť keď hľadá iPhone. Odporúčania zahŕňajú najpredávanejšie kryty na iPhone, kompatibilné slúchadlá od spoločnosti Apple a iných populárnych značiek, prenosné nabíjačky, súpravu na čistenie displeja a dokonca aj ten istý iPhone, len s vyššou kapacitou úložiska za výhodnú cenu.

Takže – namiesto jednoduchého pridania iPhonu do košíka má zákazník čoraz väčšie nutkanie kúpiť ďalšie položky a zvýšiť hodnotu objednávky. Tu sa však čaro odporúčaní nekončí. pretože ďalšie položky sa objavia, keď sa zákazník chystá dokončiť nákup. Druhé kolo odporúčaní sa nachádza priamo na stránke s platbou a vyzýva zákazníka, aby si nezabudol kúpiť ďalšie položky so zľavou.

Výsledkom je, že zákazník dostane relevantné a presné návrhy produktov, ktoré zahŕňajú alternatívy a položky z rôznych kategórií produktov a hodia sa k jeho primárnemu nákupu. Vďaka tomu je oveľa pravdepodobnejšie, že zákazník nakúpi viac produktov, než len to, čo pôvodne zamýšľal. Takto odporúčacie systémy zároveň zvyšujú konverzie, predaje a priemernú hodnotu nákupného košíka.

Ako odporúčacie nástroje využívajú údaje o zákazníkoch v obchodoch Magento

Údaje o zákazníkoch podporujú inteligentnejšie odporúčania. Vďaka analýze vzorcov prehliadania a nákupov môžu obchody na platforme Magento vytvárať relevantnejšie návrhy, ktoré zlepšujú zážitok z nakupovania a podporujú opakované nákupy.

Údaje o zákazníkoch sú základom každého efektívneho systému odporúčaní. Odporúčania v systéme Magento zhromažďujú rôzne údaje vrátane vyhľadávacích výrazov, správania pri kliknutí, vzorcov prehliadania, histórie nákupov a dokonca aj času stráveného na konkrétnych stránkach. Každý z týchto krokov vytvára podrobný profil zákazníka, ktorý systému hovorí, čo ďalšie bude zákazník pravdepodobne chcieť alebo potrebovať.

Keď zákazník hľadá produkt, napríklad „bežecké topánky“, odporúčací systém si ho všimne. Neuloží len tento hľadaný výraz – začne spájať tento dopyt so súvisiacimi produktmi, ktoré si po podobnom vyhľadávaní prezreli alebo kúpili aj iní zákazníci.
Ako zákazník kliká na produkty, systém spresňuje svoje porozumenie a mapuje preferencie, ako je farba, značka alebo dokonca cenový rozsah. Každá interakcia poskytuje odporúčaciemu systému viac údajov, s ktorými môže pracovať, čo mu umožňuje ponúkať ešte kvalitnejšie návrhy.

Kľúčovú úlohu zohrávajú aj údaje z predchádzajúcich nákupov a prehliadania. Ak napríklad zákazník v minulosti nakupoval outdoorové vybavenie, systém mu môže navrhnúť položky, ako sú fľaše na vodu alebo batohy, ktoré sa hodia k outdoorovým aktivitám. Tieto odporúčania nie sú náhodné ale vychádzajú zo vzorcov správania zákazníkov, takže každý návrh je podložený dátami.

Systém sa neustále učí pomocou kombinácie histórie vyhľadávania a prehliadania so vzormi toho, čo si prezerali alebo kupovali podobní zákazníci. Postupom času sa odporúčania stávajú relevantnejšími, čo vedie k vyššej miere zapojenia a častejším nákupom. Získané dáta tak menia základné návrhy na inteligentné, vysoko prispôsobené odporúčania, ktoré rezonujú s každým individuálnym zákazníkom.

Ako začať s odporúčaniami produktov v Magente

Implementácia odporúčaní v Magente začína vytýčením jasných cieľov, ako je napríklad zvýšenie hodnoty objednávky alebo zlepšenie retencie zákazníkov. Výber vášho nového odporúčacieho riešenia by mal preto vždy začať dôkladným prieskumom.

Prieskum

Pri výbere správneho odporúčacieho riešenia pre váš obchod na platforme Magento by ste mali zvážiť viacero dôležitých faktorov. Hoci existuje veľa riešení pre odporúčania, nie všetky používajú rovnakú technológiu alebo ponúkajú rovnaké služby. Prejdime si preto spoločne niekoľko kľúčových faktorov.

1. Uistite sa, že vaše nové riešenie pre odporúčania využíva strojové učenie a analytiku, ktoré dokážu efektívne pracovať s katalógovými údajmi a údajmi o zákazníkoch. To je nevyhnutné, aby riešenie dokázalo správne spárovať preferencie nakupujúcich s údajmi z katalógu produktov a vytvárať presné odporúčania.
2. Ďalším aspektom, ktorý je potrebné zvážiť, sú algoritmy a typy odporúčaní používané pri predaji produktov. Moderné odporúčacie nástroje sa spoliehajú na automatizované odporúčania, ktoré pomocou týchto algoritmov zobrazujú odporúčania produktov a učia sa.
3. Nakoniec sa tiež uistite, že vaše odporúčacie riešenie ponúka dobrý zákaznícky servis. Hoci sú mnohé služby veľmi spoľahlivé, zákaznícky servis je dôležitý na to, aby vám pomohol vyriešiť občasný problém alebo vám ukázal, ako maximalizovať konverzie z predaja produktov prostredníctvom odporúčaní. Vždy je totiž dobrý pocit, keď sa môžete spoľahnúť na podporu odborníkov.

Implementácia

Implementácia a integrácia personalizovaných odporúčaní pre váš Magento e-shop je rozsiahla téma, pretože celý proces závisí od toho, aké konkrétne riešenie si vyberiete.

Uistite sa, že vaše riešenie ponúka flexibilnú integráciu rôznymi spôsobmi, napríklad API integráciu, bezkódovú integráciu alebo dokonca asistovanú integráciu pre Magento. Flexibilné možnosti integrácie sa obzvlášť hodí v prípade, ak budete riešenie musieť neskôr znova konfigurovať.

Rýchlosť integrácie je takmer vždy menej dôležitá ako jej náročnosť. Mala by zachovať dobrú štrukturálnu integritu a funkčnosť vašej webovej stránky.

Studený štart a zber údajov

Pojem „studený štart“ označuje počiatočné obdobie, keď odporúčacím riešeniam chýbajú údaje potrebné na poskytovanie presných odporúčaní. V tejto fáze sa odporúčania spoliehajú na existujúce dátové vzory, až kým nie je zhromaždený dostatok údajov o správaní zákazníkov, aby bolo možné návrhy efektívne personalizovať.

Toto obdobie nanešťastie nie je možné vynechať pri žiadnom odporúčacom systéme, pretože systémy nie sú schopné pracovať bez dát, ktoré by strojové učenie mohlo využiť na vytváranie odporúčaní. Ak však používate Luigi’s Box, obdobie studeného štartu je možné skrátiť.

Luigi’s Box totiž umožňuje klientom nahrať do systému existujúce údaje z predchádzajúcich analytických riešení. Systém následne dokáže tieto údaje nakonfigurovať a využiť ich pre Luigi’s Box Recommender, aby vytvoril personalizované odporúčania v oveľa kratšom čase.

Automatizované odporúčania

Po skončení obdobia studeného štartu budú odporúčania produktov presné a môžu zvýšiť ziskovosť zvýšením priemernej hodnoty objednávky a konverzií. Relevantné odporúčania povzbudzujú zákazníkov k preskúmaniu ďalších produktov, čo vedie k opakovaným nákupom a vyššej spokojnosti.

V tomto štádiu môžete nechať recommender robiť si svoju prácu a ovplyvňovať nákupné rozhodnutia zákazníkov. Ak sa však rozhodnete používať Luigi’s Box, môžete ďalej nastaviť, aké položky sa budú v odporúčaní zobrazovať, a to prostredníctvom možností merchandisingu v ovládacom paneli administrátora.

Obchodníci môžu pomocou kolíčkov v odporúčajúcich produktoch zvýšiť zobrazenie určitých produktov v obchode, ovplyvniť, ktoré položky sa môžu alebo nemôžu zobrazovať vo vybraných odporúčajúcich produktoch alebo ovplyvniť odporúčania pomocou ďalších praktických nastavení.

Stratégie na zlepšenie konverzií odporúčaní v obchodoch Magento

Odporúčacie nástroje sa pri zvyšovaní konverzií spoliehajú na množstvo rôznych stratégií, ktoré poskytujú cielené a relevantné návrhy produktov. Pozrime sa na niektoré z najvyužívanejších taktík:

Behaviorálne cielenie

Behaviorálne cielenie zobrazuje zákazníkom produkty na základe ich akcií na webe, ako sú nedávne zobrazenia, vyhľadávania a kliknutia. Analýzou týchto vzorcov systém prispôsobuje odporúčania tak, aby zodpovedali aktuálnym záujmom, vďaka čomu sa každý návrh zdá byť aktuálny a relevantný. Napríklad 89 % mileniálov má záujem dostávať personalizované ponuky, takže cielenie na základe veku môže byť dobrým východzím bodom.

Personalizované odporúčania

Personalizácia využíva údaje o zákazníkoch na to, aby ponúkala návrhy, ktoré zodpovedajú individuálnym preferenciám. Ak napríklad používateľ často nakupuje športové oblečenie, je pravdepodobnejšie, že sa mu zobrazia novinky alebo obľúbené položky v tejto kategórii. Tento prístup zvyšuje pravdepodobnosť konverzie tým, že využíva už známe záujmy zákazníkov.

Sociálny dôkaz

Začlenenie sociálnych dôkazov, ako sú recenzie a hodnotenia, pomáha budovať dôveru a dôveryhodnosť odporúčaní. Ak má produkt vysoké hodnotenia alebo nedávne pozitívne recenzie, zákazníci mu viac dôverujú, čo zo sociálneho dôkazu robí nenápadný, ale účinný spôsob, ako zvýšiť mieru zapojenia.

Platí to však aj pre vašu firmu, pretože až 26 % zákazníkov v prieskume uviedlo, že nebudú míňať peniaze u spoločností, ktorým nedôverujú, pokiaľ ide o ich dáta. Udržiavanie dobrých zákazníckych recenzií tak môže pomôcť výrazne vylepšiť vaše podnikanie.

Cross-selling a upselling

Cross-selling navrhuje doplnkové produkty (napr. odporučenie tašky na notebook niekomu, kto si kupuje notebook), zatiaľ čo upselling nabáda zákazníkov, aby zvážili kúpu položky s vyššou hodnotou v rámci tej istej kategórie. Obe taktiky zvyšujú celkovú hodnotu košíka a často vedú zákazníkov k tomu, aby si prezerali položky, o ktorých kúpe pôvodne ani neuvažovali.

Segmentácia zákazníkov

Segmentácia odporúčaní na základe zákazníckych profilov (napr. noví návštevníci vs. opakovaní zákazníci) pomáha zvýšiť účinnosť jednotlivých návrhov. Napríklad návštevníci, ktorí prídu prvýkrát, môžu vidieť obľúbené produkty, ktoré chcú preskúmať, zatiaľ čo vracajúci sa zákazníci vidia odporúčania na položky vychádzajúce z predchádzajúcich nákupov. To zvyšuje relevantnosť a mieru zapojenia.

Trendové a sezónne odporúčania

Zvýraznenie trendových alebo sezónnych položiek je ďalším spôsobom, ako upútať záujem. Ak zákazníkom zobrazíte to, čo je práve populárne alebo relevantné z hľadiska sezóny, vytvoríte tým pocit naliehavosti. Ten ich môže podnietiť k nákupu, čím sa zvýši potenciál konverzie.

Všetky tieto stratégie spoločne zdokonaľujú zákaznícky zážitok. Každé odporúčanie je relevantné a má zmysel, čo v konečnom dôsledku vedie k vyšším konverziám a vyšším predajom.

Záver

Odporúčania produktov predstavujú výkonný nástroj pre obchody na platforme Magento, ktorý podporuje konverzie a zlepšuje zákaznícky zážitok. Vďaka využitiu podrobných údajov o zákazníkoch dokážu inteligentné odporúčacie nástroje plynulo viesť zákazníkov procesom nakupovania a vytvárať tak personalizovaný a intuitívny zážitok z nakupovania.

Od behaviorálneho cielenia po sociálne dôkazy a segmentované odporúčania – všetky tieto stratégie spoločne pomáhajú prezentovať správne produkty v správnom čase. V konečnom dôsledku táto snaha prináša viac než len zvýšenie predajov. Buduje tiež dlhodobú lojalitu a spokojnosť vďaka tomu, že zákazníkovi opakovane dokazuje, že každé odporúčanie je vytvorené s ohľadom na jeho špecifické potreby.

Často kladené otázky