Care sunt cele mai bune motoare de recomandări personalizate de produse pentru eCommerce?

• Un motor de recomandări de produse folosește datele despre comportament și despre catalog ca să aleagă ce produse vede fiecare cumpărător;

• Cele mai multe combină filtrarea colaborativă, filtrarea bazată pe conținut și semnalele în timp real, cu o variantă de rezervă pentru vizitatorii noi;

• Alege după mărimea catalogului, calitatea datelor, integrări și capacitatea echipei și testează față de un grup de control;

• Pentru magazinele B2C cu peste 1.000 de produse, Aqurate combină recomandările bazate pe AI cu reguli de merchandising și funcționează în cel mult 24 de ore.

O cumpărătoare deschide pagina unei cămăși de in. Sub ea, magazinul arată aceleași șase produse cele mai vândute pe care le arată tuturor: o haină de iarnă, o husă de telefon, o pereche de cizme. Ea se întoarce la căutare, scrie altceva și pleacă după două minute.

Motoarele de recomandări personalizate de produse rezolvă acest moment arătându-i fiecărui vizitator produse potrivite cu ce se uită și cu ce a făcut înainte. Mai jos găsești cum funcționează aceste motoare, de ce date au nevoie, cum se compară principalele platforme și de ce Aqurate se potrivește cel mai bine magazinelor în creștere, cu cataloage mari.

Cuprins:

1. Ce este un motor de recomandări de produse?

2. Cum funcționează recomandările de produse bazate pe învățare automată?

3. Ce tipuri de motoare de recomandări există, de la filtrarea colaborativă la modelele în timp real?

4. Care sunt avantajele recomandărilor personalizate de produse în eCommerce?

5. De ce date au nevoie motoarele de recomandări?

6. Ce strategii de recomandare pentru cross-sell și upsell funcționează?

7. Care sunt greșelile frecvente ale sistemelor de recomandare de produse?

8. Cum alegi instrumentul potrivit de recomandări de produse?

9. Cum se compară cele mai bune motoare de recomandări de produse pentru eCommerce?

10. De ce este Aqurate cea mai bună alegere pentru magazinele online în creștere?

11. Cât costă un motor de recomandări?

12. Întrebări frecvente despre motoarele de recomandări de produse

13. Recomandări care își merită locul

Ce este un motor de recomandări de produse?

Un motor de recomandări de produse este un software care citește comportamentul cumpărătorilor și datele din catalog și decide, în timp real, ce produse să-i arate fiecărui vizitator. Le plasează pe paginile de produs, pe paginile de categorie, în coș și în e-mailuri, astfel încât cumpărătorii să găsească produse relevante fără să caute prin filtre.

Ca să înțelegi cum funcționează motoarele de recomandări, urmărește ciclul lor în trei pași:

1. Adună semnale: clickuri, căutări, cumpărături, timpul petrecut pe pagină și stocul actual.

2. Interpretează intenția: modelele caută tipare în mii de sesiuni și estimează ce își dorește, probabil, fiecare cumpărător.

3. Arată produse: motorul completează un carusel de pe pagina principală, o ofertă de upsell din coș sau un bloc dintr-un e-mail cu produsele care au cele mai mari șanse să-l intereseze pe acel cumpărător.

Datele arată de ce investesc magazinele în asta. O analiză Salesforce pe mai mult de 150 de milioane de cumpărători a arătat că vizitele în care cumpărătorul a dat click pe o recomandare au reprezentat 7% din vizite, dar au adus 26% din venituri. Acești cumpărători erau deja mai implicați, așa că cifra arată mai degrabă valoarea momentului decât efectul exact al widgetului.

Cum funcționează recomandările de produse bazate pe învățare automată?

Recomandările de produse bazate pe învățare automată se îmbunătățesc în timp, pentru că modelul învață din ce fac cumpărătorii în realitate. Un widget bazat pe reguli arată mereu aceleași produse cele mai vândute. Un model de învățare automată studiază pe ce au dat click, ce au pus în coș și ce au cumpărat cumpărătorii asemănători, apoi își actualizează predicțiile pe măsură ce vin date noi.

Platformele mai puternice adaugă înțelegere semantică, astfel încât motorul pricepe ce înseamnă o căutare sau o sesiune de navigare dincolo de potrivirea cuvintelor-cheie și a etichetelor. Asta îi permite unui motor de recomandări bazat pe AI să treacă de la a reacționa la ce a văzut cumpărătorul la a anticipa ce își va dori probabil în continuare.

Multe motoare rulează și mai multe strategii de recomandare deodată, cum ar fi selecții personalizate, cross-sell, sugestii pentru reaprovizionare și produse în tendințe, și o aleg pe cea care funcționează cel mai bine pentru fiecare cumpărător și fiecare pagină. Comercianții folosesc AI pentru recomandările de produse pentru că merchandisingul manual nu poate ține pasul cu un catalog care se schimbă zilnic și cu cumpărători cu intenții foarte diferite. Pentru o imagine mai largă despre locul acestor motoare printre alte instrumente, vezi prezentarea Aqurate despre principalele instrumente AI din eCommerce.

Ce tipuri de motoare de recomandări există, de la filtrarea colaborativă la modelele în timp real?

Cele mai multe motoare de recomandări se bazează pe trei abordări de bază, filtrarea colaborativă, filtrarea bazată pe conținut și modelele comportamentale în timp real, iar platformele mature le combină. AI-ul vizual adaugă un al patrulea nivel pentru categoriile în care contează imaginea.

Un motor de recomandări cu filtrare colaborativă grupează cumpărătorii cu comportament asemănător și recomandă ce au cumpărat alții din același grup. Un motor de recomandări bazat pe conținut se uită la atributele produselor, cum ar fi categoria, materialul, culoarea și prețul, și sugerează produse asemănătoare cu cele văzute de cumpărător. Un sistem de recomandări în timp real reacționează la sesiunea curentă, așa că sugestiile se schimbă în timpul vizitei.

Filtrarea colaborativă are dificultăți cu problema pornirii la rece (cold start), adică atunci când un cumpărător sau un produs nu are încă istoric. De aceea semnalele bazate pe conținut și cele în timp real funcționează ca variantă de rezervă pentru vizitatorii noi și de aceea cei mai mulți comercianți ajung să le combine pe toate trei.

Care sunt avantajele recomandărilor personalizate de produse în eCommerce?

Recomandările personalizate de produse au devenit o așteptare de bază a cumpărătorilor. În cercetarea McKinsey despre valoarea unei personalizări făcute corect, 71% dintre consumatori au spus că se așteaptă ca firmele să le personalizeze interacțiunile, iar 76% au spus că sunt nemulțumiți când asta nu se întâmplă. Aceeași cercetare a arătat că firmele care excelează la personalizare obțin din aceste activități cu 40% mai multe venituri decât media.

Cele mai cunoscute exemple au nevoie de context. McKinsey a estimat în 2013 că aproximativ 35% din cumpărăturile de pe Amazon vin din recomandări, dar un studiu al University of Florida care a urmărit comportamentul real al cumpărătorilor a arătat că recomandările au crescut vânzările produselor cu aproximativ 11%. Cercetătorul a considerat cifrele mai mari umflate. Ambele cifre arată în aceeași direcție, iar cea mai mică este o așteptare mai realistă pentru cele mai multe magazine.

Avantajele apar în trei locuri:

• Conversia: cumpărătorii găsesc mai repede produse relevante și pleacă mai rar;

• Valoarea comenzii: produsele complementare din coș și de la finalizarea comenzii măresc coșul;

• Retenția: sugestiile relevante din e-mailuri și de la vizitele următoare fac mai ușoară următoarea comandă.

Tendințele în personalizarea recomandărilor din eCommerce merg spre cicluri de răspuns mai scurte, în care un click schimbă următoarea sugestie în aceeași sesiune.

De ce date au nevoie motoarele de recomandări?

Motoarele de recomandări au nevoie de trei tipuri de date ca să facă sugestii relevante:

• Date comportamentale: clickuri, căutări, timpul petrecut pe pagină și adăugările în coș, principala sursă de date comportamentale pentru recomandările de produse;

• Date tranzacționale: cumpărăturile anterioare și istoricul comenzilor;

• Date de catalog: categoria, prețul, materialul, imaginile și stocul actual.

Vizitatorii noi, fără istoric, primesc o logică de rezervă. Motorul arată cele mai vândute produse, produsele în tendințe sau produsele populare în regiunea cumpărătorului, apoi adaugă semnale bazate pe conținut și pe sesiune imediat ce vizitatorul începe să dea click. Personalizarea începe cu mult înainte de prima cumpărătură.

Contează și cât de des este antrenat din nou modelul. Modelul Aqurate, de exemplu, se actualizează la fiecare 24 de ore din comenzile, vizitele și catalogul magazinului, astfel încât recomandările țin pasul cu produsele noi, cu schimbările de stoc și cu tendințele.

Unirea datelor online cu cele offline, cum ar fi cumpărăturile din magazinele fizice, activitatea din programul de fidelitate și comportamentul pe site, îi oferă motorului o imagine mai completă despre fiecare client. Înainte să investești într-un flux de date, verifică dacă magazinul tău e pregătit pentru acest tip de automatizare cu evaluarea Aqurate a gradului de pregătire pentru personalizare.

Ce strategii de recomandare pentru cross-sell și upsell funcționează?

Strategiile de recomandare pentru cross-sell și upsell funcționează cel mai bine când apar în mai multe momente ale parcursului, fiecare cu alt rol.

Ofertele de după cumpărare merită atenție, pentru că clientul nu trebuie să-și mai introducă datele de plată. O bară de progres spre livrarea gratuită, afișată în coș, îi poate împinge și ea pe cumpărători să mai adauge un produs. Dacă nu vrei să configurezi separat fiecare loc, Aqurate rulează recomandările pe pagina principală, pe paginile de produs, în coș și în e-mail din același model, iar regulile lui de merchandising te lasă să promovezi produsele cu marjă mare în timpul campaniilor.

Testează fiecare loc separat. Un widget care pare foarte activ poate arăta doar produse pe care cumpărătorii le-ar fi găsit oricum, așa că măsoară-i efectul față de o variantă fără el. O analiză detaliată pe tipuri de pagini găsești în ghidul Aqurate despre plasarea recomandărilor de produse bazate pe AI pentru a crește CR, AOV și CLV.

Care sunt greșelile frecvente ale sistemelor de recomandare de produse?

Greșelile frecvente ale sistemelor de recomandare vin din faptul că motorul e tratat ca o configurare făcută o singură dată. Cele cinci care costă cel mai mult:

• Sugestii generice: aceleași produse cele mai vândute pentru toată lumea, adesea pentru că un instrument gândit în primul rând pentru căutare a fost pus să funcționeze ca un motor complet de personalizare;

• Niciun plan pentru vizitatorii noi: locuri goale sau irelevante pentru cei care vin prima dată, fără o variantă de rezervă cu cele mai vândute produse;

• O cutie neagră: nu se vede de ce apare un produs, așa că echipa de merchandising nu poate prinde erorile și nu poate potrivi sugestiile cu marja și cu stocul;

• Niciun test: fără teste A/B, nimeni nu știe dacă un widget aduce venituri în plus sau arată produse pe care cumpărătorii le-ar fi cumpărat oricum;

• Instrumente care nu comunică între ele: căutarea, recomandările și merchandisingul funcționează separat, așa că același cumpărător vede altă logică pe pagini diferite.

Evitarea lor depinde mai mult de disciplina implementării și de optimizarea continuă decât de algoritmul în sine. Motoarele care combină AI-ul cu reguli de merchandising și rapoarte clare, cum ar fi Aqurate, elimină problema cutiei negre și fac rezultatele mai ușor de măsurat.

Cum alegi instrumentul potrivit de recomandări de produse?

Ca să alegi un motor de recomandări de produse, pornește de la obiectivele afacerii și de la mărimea ei. Un instrument de recomandări construit pentru un magazin mic se poate descurca greu cu un catalog de companie mare, iar o suită pentru companii mari poate fi prea grea pentru o echipă mică.

1. Stabilește-ți obiectivele. Decide dacă prioritatea este valoarea comenzii, relevanța căutării, cumpărăturile repetate sau mai puțină muncă manuală de merchandising.

2. Verifică-ți datele și instrumentele. Asigură-te că instrumentul se conectează cu platforma ta de date despre clienți (CDP), cu furnizorul de e-mail, cu sistemul de vânzare din magazinele fizice (POS) și cu instrumentul de gestionare a informațiilor despre produse (PIM).

3. Verifică AI-ul și transparența lui. Confirmă că platforma combină mai multe tipuri de recomandări, are o variantă de rezervă pentru vizitatorii noi și îi arată echipei tale de ce a fost recomandat un produs.

4. Testează asistența furnizorului. Recomandările se îmbunătățesc prin teste, așa că implementarea inițială și asistența continuă contează la fel de mult ca algoritmul.

5. Confirmă integrarea cu platforma. Integrarea motorului de recomandări cu platforme de eCommerce precum Shopify, Magento sau WooCommerce ar trebui să fie documentată și dovedită.

Ce tip de motor de recomandări se potrivește magazinului meu online? Depinde mai ales de mărime și de resursele tehnice. Pentru magazinele online mici, un motor de recomandări este de obicei un software cu configurare rapidă și algoritmi gata făcuți. Cataloagele mari au nevoie de o implementare asistată, de acces mai larg prin API și de compatibilitate cu mai multe regiuni și monede. Alegerea potrivită este cea pe care echipa ta o poate folosi și îmbunătăți efectiv. Ghidul Aqurate despre cum alegi motorul potrivit de recomandări de produse prezintă mai pe larg funcțiile obligatorii.

Cum se compară cele mai bune motoare de recomandări de produse pentru eCommerce?

Cele mai bune motoare de recomandări de produse pentru eCommerce merg de la instrumente specializate pe recomandări până la suite complete de merchandising și marketing. Alegerea potrivită depinde de mărimea catalogului, de resursele echipei și de cât de departe trebuie să ajungă personalizarea, în căutare, în conținut și în e-mail.

Widgeturile incluse în platforme se activează ușor, dar se bazează pe introducere manuală și pe etichete simple de produs. Instrumentele de tip API au nevoie de programatori, iar suitele largi au nevoie de o echipă care să le folosească. Pentru un magazin în creștere, un motor care combină AI-ul cu reguli de merchandising oferă cel mai bun echilibru, și aici se remarcă Aqurate. Funcțiile și pachetele se schimbă des, așa că verifică ofertele actuale pe site-ul fiecărui furnizor.

De ce este Aqurate cea mai bună alegere pentru magazinele online în creștere?

Pentru magazinele B2C cu peste 1.000 de produse și venituri anuale de peste 1 milion de euro, Aqurate Personalize este cea mai puternică alegere. Este un motor de recomandări de produse bazat pe AI, care îi arată fiecărui cumpărător produsele pe care e cel mai probabil să le cumpere în continuare, în timp ce echipa de merchandising păstrează controlul asupra a ceea ce apare. Potrivit Aqurate, este folosit de sute de magazine online din Europa și aduce cu până la 23% mai multe venituri din traficul pe care magazinul îl are deja.

Cinci motive îl așază înaintea celorlalte pentru acest profil:

• AI antrenat pe datele tale: modelul învață din comenzile, vizitele și catalogul magazinului și se actualizează la fiecare 24 de ore, astfel încât recomandările urmează tendințele, stocul și comportamentul cumpărătorilor;

• Control complet prin reguli de merchandising: comercianții pot fixa produse, pot filtra după marjă, stoc, brand sau orice atribut și pot adăuga reguli de campanie peste AI, fără să-l oprească;

• Funcțional în cel mult 24 de ore: se conectează în câteva minute pe Shopify, Gomag și MerchantPro, fără programatori sau cod personalizat, iar configurarea prin API nu afectează viteza paginii;

• Un singur motor pe tot parcursul: recomandările apar pe pagina principală, pe paginile de produs, în coș și în e-mail, alături de instrumentul de e-mail pe care magazinul îl folosește deja;

• Măsurabil din prima zi: rapoartele arată sesiunile cu clickuri pe recomandări, comenzile cu produse recomandate și veniturile din recomandări, iar toate datele rămân în UE, conform GDPR.

Testele A/B publicate arată cum se vede asta în practică. La BabyNeeds, traficul a fost împărțit egal timp de câteva săptămâni între site-ul original și versiunea cu recomandări Aqurate, iar veniturile nete au crescut cu 13% (studiul de caz BabyNeeds). Neakaisa.ro raportează o creștere de 9% a veniturilor nete (studiul de caz Neakaisa.ro), iar Arta Ceaiului o valoare medie a comenzii cu 23% mai mare (studiul de caz Arta Ceaiului).

Magazinele care vor și o căutare mai bună pe site pot adăuga Aqurate Search, care folosește același nivel de merchandising, astfel încât căutarea și recomandările funcționează dintr-o singură platformă, cu o singură echipă.

Dacă rata ta de conversie stagnează în timp ce costurile de publicitate cresc, pagina Aqurate Personalize arată cum se conectează motorul la platforma ta și ce poate adăuga traficului pe care îl ai deja.

Cât costă un motor de recomandări?

Costul unui motor de recomandări depinde de mărimea magazinului, de trafic și de cât de mult din platformă folosești. Prețurile se schimbă des, așa că verifică pagina actuală de prețuri a fiecărui furnizor. Ce influențează costul:

Contează și configurarea și timpul echipei: integrarea datelor, regulile de merchandising și oamenii care fac testele.

Aqurate își publică abonamentele actuale pe pagina de prețuri.

Cum măsori randamentul unui motor de recomandări

Randamentul unui motor de recomandări se măsoară cel mai bine printr-un test controlat. Arată recomandări unui grup de vizitatori și ascunde-le unui grup asemănător, apoi compară rata de conversie, valoarea medie a comenzii și venitul pe sesiune. Dacă îi compari pe cei care au dat click pe un widget cu cei care nu au dat, supraestimezi efectul, pentru că cei care au dat click aveau deja șanse mai mari să cumpere. Rapoartele Aqurate urmăresc sesiunile cu clickuri pe recomandări, comenzile care includ produse recomandate și veniturile din recomandări, adică datele de pornire pentru acest test.

Întrebări frecvente despre motoarele de recomandări de produse

Cât costă un motor de recomandări de produse?

Depinde de mărimea magazinului și de trafic. Magazinele mici plătesc de obicei un abonament lunar care crește odată cu numărul de comenzi sau de afișări de pagină, suitele pentru companii medii stabilesc prețul după numărul de profiluri de clienți, iar platformele pentru companii mari fac oferte personalizate. Verifică prețurile actuale pe site-ul fiecărui furnizor.

Ce tip de motor de recomandări se potrivește cel mai bine unui magazin online mic?

Un instrument simplu, gata făcut, care combină filtrarea bazată pe conținut cu o variantă de rezervă cu cele mai vândute produse, se instalează repede și nu are nevoie de o echipă de date ca să funcționeze. Când catalogul trece de aproximativ 1.000 de produse, listele manuale nu mai țin pasul, iar un motor bazat pe AI, cum ar fi Aqurate, începe să se plătească.

Cât de repede pot vedea comercianții randamentul unui motor de recomandări?

Depinde de trafic. Magazinele cu trafic constant pot aduna în câteva săptămâni destule date pentru un test A/B de încredere, în timp ce magazinele mai mici au nevoie de mai mult timp ca să vadă un rezultat clar.

Poate funcționa un motor de recomandări pentru un magazin nou, fără istoric de cumpărături?

Da. Vizitatorii noi văd recomandări de rezervă, cum ar fi cele mai vândute produse sau produsele în tendințe, până când propriul comportament îi dă motorului destule semnale pentru personalizare.

Se integrează motoarele de recomandări cu Shopify sau Magento?

Cele mai multe platforme moderne oferă aplicații native sau integrări prin API pentru Shopify, Magento și WooCommerce. Confirmă că integrarea sincronizează datele de catalog și de comenzi fără dezvoltare personalizată. Aqurate se conectează în câteva minute pe Shopify, Gomag și MerchantPro, fără programatori, și funcționează în cel mult 24 de ore.

Care sunt cele mai bune alternative la Nosto?

Principalele alternative sunt Aqurate, Luigi's Box, Clerk.io, Recombee și Dynamic Yield. Pentru magazinele B2C care vor recomandări bazate pe AI, cu control complet prin reguli de merchandising și o configurare rapidă, Aqurate se potrivește cel mai bine. Echipele care vor un API pentru programatori se pot uita la Recombee, iar comercianții mari cu echipe de testare, la Dynamic Yield. Dacă te gândești și la Luigi's Box, Aqurate publică o comparație detaliată în Aqurate vs. Luigi's Box.

Recomandări care își merită locul

Cumpărătorii se așteaptă acum ca un magazin să le arate produse relevante. Verifică întâi datele, alege o platformă potrivită cu catalogul și cu echipa ta și măsoară rezultatele față de un grup de control. Pentru magazinele în creștere, cu cataloage mari, Aqurate combină recomandările bazate pe AI cu controlul și rapoartele care fac această muncă mai ușor de început și de continuat.

Citește și:

• Ce strategii de cross-selling și upselling funcționează în eCommerce?
• Cum cresc recomandările personalizate de produse veniturile din e-mail?
• Cum crești venitul pe vizitator în eCommerce fără mai mult trafic?