System rekomendacji dla e-commerce: jak automatycznie polecać produkty w sklepie internetowym

Spersonalizowane rozwiązania w sklepie internetowym polegają na dostosowywaniu treści wyświetlanych na stronie sklepu do potrzeb i oczekiwań klientów w celu poprawienia ich doświadczenia ze sklepem.

Sposobów personalizację sklepów internetowych jest wiele: od newsletterów, po specjalne kampanie mailingowe oraz zautomatyzowanej obsłudze klienta. Dziś przyjrzymy się jednym z tych sposobów- spersonalizowanym rekomendacjom produktowym.

W dzisiejszym artykule na naszym blogu udzielimy odpowiedzi na pytania takie jak:

Co to jest system rekomendacji zakupowej?

W dzisiejszym cyfrowym świecie silnik rekomendacji jest jednym z najpotężniejszych narzędzi do personalizacji.

Silnik rekomendacji produktu to wbrew pozorom proste rozwiązanie. Jak sama nazwa wskazuje, rekomenduje produkty, którymi użytkownicy mogą być zainteresowani.

Kluczem do sukcesu systemu rekomendacji jest wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia.

Dzięki algorytmowi silnik jest w stanie skutecznie dobrać rekomendacje w taki sposób, że istnieje wysokie prawdopodobieństwo, że przypadną do gustu użytkownikom.

Systemy rekomendacji w sklepie internetowym do swojego działania wykorzystują 3 rodzaje danych:

• Cechy produktu - nazwa, cena, specyfikacja, opis produktu, obrazek, kategoria itd.
• Ruch użytkowników - odwiedzone strony, zachowanie użytkownika, strony produktów, produkty dodane do koszyka itp.
• Interakcja użytkownika z rekomendacjami - kliknięcia w rekomendacje.

Informacje te uzyskiwane są zarówno za pośrednictwem plików cookies (dane dotyczące zachowań użytkowników), jak i bezpośrednio ze strony sklepu (dane dotyczące cech produktu).

Jak automatycznie sugerować produkty w sklepie internetowym?

Zainstaluj odpowiednie narzędzie do rekomendacji, które spełnia Twoje oczekiwania

Istnieje kilka głównych sposobów na wprowadzenie i instalację silnika rekomendacji na stronie sklepu internetowego.

Wyróżniamy 4 najpopularniejsze sposoby na wdrożenie systemu rekomendującego:

1. Rozwiązania szyte na miarę

Pierwszy z wyżej wymienionych sposobów zdecydowanie jest najbardziej ambitnym.

Rozwiązania szyte na miarę oznaczają silniki zbudowane specyficznie na potrzeby danego sklepu internetowego.

Na takie rozwiązania decydują się największe sklepy, takie jak Amazon czy Alibaba.

Koszty developmentu takiego narzędzia szybko mogą pochłonąć dziesiątki tysięcy złotych z firmowego budżetu.

W sieci istnieje wiele poradników dotyczących budowy silnika rekomendacji i my też już zajmowaliśmy się tematem działania silnika rekomendacji i generowania rekomendacji na naszym blogu.

2. Gotowe dodatki do konkretnych platform e-commerce

Kolejnym rodzajem narzędzi rekomendujących są dodatki na największych platformach e-commerce.

Wiele dużych platform takich jak Shopify, Woocommerce czy Idosell w swoim Market Place'ie oferują systemy rekomendacji w postaci dodatkowej wtyczki.

3. Marketing Automation

Kolejnym podejściem do integracji spersonalizowanych rekomendacji produktowych ze sklepem online jest skorzystanie z różnych rozwiązań służących do automatyzacji marketingu.

Rozwiązania tego rodzaju nie sprowadzają się tylko do rozbudowanego silnika rekomendacji produktowych, ale także do wielu innych rozwiązań mających na celu usprawnienie działań z zakresu marketing automation w sklepie internetowym.

Platformy te oferują kompleksowe rozwiązania poprawiające wyniki sprzedażowe sklepów.

4. Wyspecjalizowane narzędzia kompatybilne z każdą platformą e-commerce

Ostatnim rozwiązaniem są wyspecjalizowane narzędzia zajmujące się oferowaniem spersonalizowanych rekomendacji produktowych.

Silniki takie jak Recostream łączą w sobie prostotę instalacji dodatków do dużych platform e-commerce, z rozbudowanymi możliwościami dostosowywania wyglądu i modeli rekomendacji znanych z szytych na miarę systemów rekomendacji.

Instalacja silnika rekomendacji tego typu na stronie sklepu jest szybka i nie wymaga wiedzy technicznej z zakresu IT.

Wybierz najlepsze modele rekomendacji spośród kilku typów rekomendacji

Istnieje wiele rodzajów rekomendacji, które różnią się typem danych wykorzystywanych w celu określenia polecanych produktów.

Możemy wyróżnić kilka najważniejszych i najpopularniejszych:

1. Most Viewed in Category (najczęściej oglądane w kategorii)

Jeden z najpopularniejszych modeli na stronach takich jak x-kom czy Allegro.

Wyświetla użytkownikom produkty najpopularniejsze w przeglądanej przez nich kategorii.

Największą zaletą tego rodzaju rekomendacji jest ułatwienie klientom nawigacji po sklepie i szybsze dotarcie do produktów cieszących się największym zainteresowaniem.

2. Bestsellers in Category (najczęściej kupowane w kategorii)

Ten model prezentuje produkty najczęściej dodawane do koszyka spośród obecnie przeglądanej kategorii

Najważniejszą różnicą w porównaniu do modelu Najczęściej oglądane w kategorii jest to, że w tym przypadku wyświetlane są potencjalnym klientom te produkty, które były faktycznie zakupione przez innych użytkowników.

Bez wątpienia ma to pozytywny wpływ na zaufanie klientów w stosunku do marki.

3. Bestsellers in Store (Najczęściej kupowane w sklepie)

Model ten wyświetla produkty cieszące się największym zainteresowaniem w całej witrynie sklepu.

Świetnie się sprawdzi na stronie głównej sklepu, informując odwiedzających o najpopularniejszych produktach w ofercie.

Kierując się zasadą społecznego dowodu słuszności (social proof), potencjalni klienci będą bardziej skłonni zainteresować się produktami, które wybrali także inni użytkownicy.

4. AI-Driven Maximized Conversion (Maksymalizacja konwersji przez AI)

Jest to model łączący w sobie różne elementy innych modeli.

Korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji, jest w stanie dobrać listę polecanych produktów ze względu na prawdopodobieństwo generowania konwersji.

Model ten automatycznie optymalizuje się na podstawie rzeczywistego ruchu i zachowań klientów.

Jest to jeden z najbardziej zaawansowanych modeli rekomendacji i potrafi najlepiej zoptymalizować oferty pod względem generowania dodatkowych przychodów.

Jego minusem natomiast jest fakt, że może on zostać uruchomiony dopiero po zebraniu pierwszego zakresu danych, podczas gdy inne modele gotowe są do zwracania rekomendacji szybciej.

Umieść rekomendacje w najbardziej dochodowym miejscu

Podróże klientów po stronach e-commerce stają się coraz bardziej złożone.

Nie można skupiać się tylko na poszczególnych punktach interakcji, a na doświadczeniu klienta jako całości, zwłaszcza jeśli chodzi o przedstawianie rekomendacji produktów.

Przy wdrażaniu silnika rekomendacji należy się zastanowić, w jakich miejscach sklepu je umieścić, aby przynosiły największe zyski.

Poniżej przedstawiamy listę miejsc w witrynie e-commerce, gdzie statystyki pokazują, że lokalizacje te charakteryzują się największym potencjałem do zwiększenia przychodu sklepu (w kolejności od najbardziej efektywnych):

• Strona produktu
• Strona kategorii
• Pop-up po dodaniu do koszyka
• Strona główna sklepu
• Koszyk
• Artykuł na blogu

W zależności od miejsca wyświetlania najlepiej sprawdzą się różne modele rekomendacji.

Dla przykładu na tronie głównej sklepu najlepszym wyborem będzie model “Najczęściej kupowane w sklepie”, podczas gdy na stronie produktu lepszym wyborem będzie “Popularne w kategorii”.

Szacuje się, że ograniczenie rekomendacji do strony produktu w wielu przypadkach oznaczałoby utratę nawet 50% potencjalnych korzyści.

Dopasowanie modeli rekomendacji i poprawne rozmieszczenie ich na stronie sklepu jest kluczowe dla maksymalizacji skuteczności silnika.

Mierz skuteczność systemu

Po wybraniu silnika rekomendacji, najlepszych modeli oraz odpowiednich lokalizacji przychodzi czas na mierzenie skuteczności systemu.

Jest to krok, który pomoże w weryfikacji wyników oraz dostosowywaniu modeli w celu maksymalizacji przychodów.

Do mierzenia skuteczności systemu rekomendacji zaleca się przeprowadzanie testów A/B.

Testy A/B (znane również jako testy dzielone) to proces polegający na pokazywaniu dwóch wariantów tej samej strony internetowej różnym segmentom użytkowników witryny w tym samym czasie i porównywania, który wariant generuje więcej konwersji.

Test kończymy, gdy uzbieramy wystarczającą ilość danych.

Wskazówki dla lepszych wyników z rekomendacji

By zoptymalizować działanie silnika rekomendacji właściciel sklepu, oprócz poprawnej konfiguracji, może wprowadzić kilka usprawnień w samej witrynie.

Przede wszystkim powinien zadbać o dobrą optymalizację strony pod kątem SEO.

Nowoczesne silniki rekomendacji produktowych do generowania zestawień polecanych produktów, korzystają z 2 głównych metod filtrowania danych:

• Collaborative filtering (filtrowanie kolaboratywne) - polega na analizie zachowań i preferencji użytkowników
• Content-based filtering (filtrowanie na podstawie treści) - analiza samych produktów

Obie metody muszą ze sobą ściśle współpracować w celu dostarczania jak najtrafniejszych rekomendacji.

Rekomenduj i sprzedawaj więcej

Silniki inteligentnych rekomendacji mogą być niezwykle pomocne w rozwoju działalności online, jednak samo ich umieszczenie na stronie sklepu nie wystarczy.

Należy dokładnie przemyśleć ich umiejscowienie oraz wybrać odpowiedni model biorąc pod uwagę swoje cele i oczekiwania. Pozwoli to na maksymalizację korzyści i zwiększenie sprzedaży sklepu.