Sistemi preporuka u e-trgovini: Ključni igrači u oblikovanju prodajnog levka e-trgovine

17. 06. 2024.

U prošlosti smo dobijali preporuke od ljudi koje poznajemo, poput naših prijatelja ili članova porodice. Ponekad čak i od prodavaca.

Preporuke su dragoceno sredstvo koje može povećati prodaju i prihod, ali samo kada se pravilno koristi.

Iako prenošenje preporuka ostaje jedan od najboljih pristupa, sa kupovinom na mreži, prodavnice e-trgovine moraju pronaći nove načine da svojim posetiocima preporuče relevantne proizvode.

Ovde uskaču preporuke!

Nastavite sa čitanjem dok objašnjavamo ulogu sistema preporuka u e-trgovini i razgovaramo o tome kako one mogu uticati na kupce u kritičnim fazama prodajnog toka e-trgovine.

Uloga sistema preporuka u e-trgovini

Kao što možda znate, sistem preporuka je softverski alat zasnovan na pravilima na koji se e-trgovinske prodavnice mogu osloniti za predlaganje artikala na osnovu radnji posetilaca na njihovom veb-sajtu.

Vidite, u svetu e-trgovine, znanje šta i kada da preporučite svojim posetiocima i kupcima koji se vraćaju može da natera ljude da kupuju i istražuju više.

A pošto nema prijatelja i porodice koji bi dali ove preporuke, sistemi preporuka preuzimaju ovu ulogu.

Zahvaljujući podacima kojima imaju pristup, sistemi preporuka u e-trgovini ne daju samo opšte preporuke. Umesto toga, koriste sofisticirane algoritme za kreiranje veoma relevantnih i personalizovanih preporuka za svakog posetioca.

Na ovaj način, vaš posao e-trgovine može personalizovati ponude prikazivanjem relevantnih artikala u kritičnim fazama puta kupca.  Kada se primeni kako treba, ovaj pristup vam omogućava da ostvarite dodatnu ili unakrsnu prodaju, što može povećati prosečnu vrednost narudžbina vaših kupaca.

Vrste sistema preporuka   

Pre nego što nastavimo da istražujemo kako funkcionišu sistemi preporuka u e-trgovini, hajde da vas ukratko podsetimo koje tipove preporuka možete da koristite za personalizaciju.

Kolaborativno filtriranje

Kolaborativno filtriranje preporučuje artikle identifikacijom sličnosti između kupaca ili artikala koje kupuju. Ne zahteva eksplicitno znanje o artiklima ili korisnicima.

Umesto toga, oslanja se na istorijske preferencije ili ponašanja korisnika. Možemo razlikovati dva glavna tipa:

• Kolaborativno filtriranje zasnovano na korisnicima koje korisniku preporučuje artikle koji su se dopali sličnim korisnicima.
• Kolaborativno filtriranje zasnovano na artiklima koje preporučuje artikle slične onima koje su klijenti voleli u prošlosti.

Filtriranje zasnovano na sadržaju

Filtriranje zasnovano na sadržaju predlaže artikle analizom karakteristika artikala i usklađivanjem sa profilom preferencija korisnika. Ne zahteva znanje o preferencijama drugih korisnika. Umesto toga, fokusira se na karakteristike artikala i upoređuje ih sa preferencijama korisnika.

Hibridni sistemi preporuka

Hibridni sistemi preporuka kombinuju više pristupa preporukama, kao što je kolaborativno filtriranje, filtriranje zasnovano na sadržaju, ili čak druge tehnike kao što su preporuke zasnovane na znanju ili demografiji.

Cilj hibridnih sistema preporuka je da iskoriste prednosti svakog pristupa kako bi pružili tačnije i raznovrsnije preporuke.

Kako sistemi preporuka u e-trgovini pomažu u personalizaciji iskustava vaših kupaca? 

Da, postoje različite vrste sistema preporuka u e-trgovini, ali kako oni personalizuju iskustvo vaših kupaca?

Prvo, oni počinju da prikupljaju podatke o preferencijama, ponašanju i interakcijama vaših kupaca sa različitim proizvodima. Zatim kreiraju detaljne korisničke profile na osnovu istorijskih podataka, kao što su:

• Artikli sa kojima su korisnici ostvarili interakcije,
• Ocene koje su dali i
• Njihove demografske informacije.

Pored toga, oni takođe analiziraju karakteristike proizvoda, kao što su žanr, kategorija, ključne reči i metapodaci, da bi napravili profile artikala.

Kada se ovi profili kreiraju, sistemi preporuka naporno rade na pronalaženju sličnosti između korisnika ili artikala, ili na uparivanju korisničkih profila sa profilima artikala. Ovaj proces im omogućava da generišu personalizovane preporuke prilagođene preferencijama, ranijem ponašanju i kontekstu svakog korisnika.

Međutim, da bi nastavili da preciziraju i daju relevantne preporuke, sistemi preporuka se oslanjaju na različite mehanizme povratnih informacija, uključujući eksplicitne povratne informacije (ocene) i implicitne povratne informacije (klikovi i kupovine).

Oni postaju sve bolji u predlaganju stvari tako što neprestano prikupljaju podatke, analiziraju ih i koriste povratne informacije. Ovo čini njihove preporuke preciznijim i relevantnijim, što poboljšava celokupno korisničko iskustvo.

Kako preporuke utiču na različite faze prodajnog levka e-trgovine?

Sistemi preporuka u e-trgovini igraju ključnu ulogu u upravljanju različitim fazama prodajnog levka e-trgovine. Faze prodajnog levka e-trgovine uključuju sledeće:

• Svest — predstavljanje proizvoda novim potrošačima.
• Interesovanje — generisanje interesovanja.
• Razmatranje — pomaganje u proceni proizvoda.
• Namera — podsticanje potencijalnih kupaca da finalizuju svoju odluku.
• Konverzija — olakšavanje procesa konačne kupovine.
• Zadržavanje — izgradnja dugoročnih odnosa sa kupcima.

Pogledajmo kako sistemi preporuka utiču na svaku fazu prodajnog levka e-trgovine.

Svest: Predstavljanje proizvoda kupcima

Tada ljudi prvi put saznaju za vaš brend.

Sistemi preporuka pomažu tako što prikazuju vaše proizvode novim kupcima putem oglasa, blog-postova, društvenih medija ili preporuka. U ovoj fazi, važno je da ostavite odličan prvi utisak i privučete pažnju.

Interesovanje: Generisanje interesovanja za proizvode

Tokom faze interesovanja, potencijalni kupci počinju da se više angažuju  sa vašim brendom.

Kako bi vam pomogli i podstakli radoznalost, sistemi preporuka mogu da istaknu popularne proizvode ili srodne artikle. Ovo može uključivati pretplatu na biltene ili praćenje na društvenim medijima, gde delite više o tome šta nudite.

Razmatranje: Pomaganje potrošačima da istraže svoje mogućnosti

Ovde kupci upoređuju vaše proizvode sa drugima, čak i sa vašim direktnim konkurentima.

Tokom ove faze, sistemi preporuka mogu da prikažu detaljne karakteristike proizvoda, recenzije i poređenja kako bi im pomogli da odluče. Oni mogu da gledaju video snimke, čitaju blog-postove ili razgovaraju sa korisničkom podrškom kako bi prikupili više informacija o vašoj ponudi.

Namera: Podsticanje potrošača da finaliziraju svoju odluku

Sada, kupci ozbiljno razmišljaju o kupovini jednog ili više vaših proizvoda.

Sistemi preporuka mogu predložiti komplementarne proizvode ili ponuditi popuste kako bi ih podstakli da nastave dalje. Radnje poput dodavanja artikala u korpu ili istraživanja opcija plaćanja pokazuju da su spremni za kupovinu.

Konverzija: Olakšavanje procesa kupovine

Tada se dešava kupovina.

Sistemi preporuka obezbeđuju neometano plaćanje tako što pokazuju srodne artikle ili proizvode za dodatnu prodaju koji poboljšavaju glavnu kupovinu. Od ključne je važnosti da obezbedite besprekorno i bezbedno iskustvo kupovine kako biste izbegli odustajanje od kupovine.

Zadržavanje: Izgradnja dugoročnih odnosa sa kupcima

Nakon kupovine, cilj je da se kupci vraćaju.

Sistemi preporuka pomažu tako što predlažu proizvode na osnovu prošlih kupovina ili nude nagrade za lojalnost. Privlačan sadržaj i odlična usluga za korisnike grade dugoročne odnose.

Primeri: Brendovi koji uspešno koriste preporuke u e-trgovini   

Za mnoge velike brendove korišćenje preporuka u e-trgovini već je svakodnevna stvar.

Na primer, Amazonov mehanizam za preporuke predlaže proizvode na osnovu onoga što ste ranije pregledali i kupili. Ovo pomaže njihovim kupcima da pronađu stvari koje bi im se mogle svideti i podstiče ih da kupuju više.

Takođe, Netflix koristi personalizovane predloge sadržaja da bi preporučio filmove i emisije na osnovu onoga što ste ranije gledali. Ovo olakšava gledaocima da pronađu novi sadržaj u kome će uživati.

Konačno, Spotify-eve uređene liste pesama predlažu pesme i izvođače na osnovu vaših navika slušanja. Ovo pomaže korisnicima da otkriju novu muziku koju će verovatno voleti.

Kao što možete da vidite, personalizacija u e-trgovini je već stigla i vi takođe treba da je prihvatite!

Sistemi preporuka u e-trgovini: Najbolje prakse

Lepota korišćenja preporuka u e-trgovini leži u njihovoj svestranosti.

Kao preduzeće koje se bavi e-trgovinom, možete ih koristiti za eksperimentisanje sa različitim taktikama i iznalaženje najefikasnijih predloga za svoje kupce.

Sastavili smo listu taktika preporučivanja koje možete isprobati pre nego što odaberete one koje najbolje rade za vaše poslovanje.   

Odeljak „Preporučeno za vas“.

Uključivanje odeljka „Preporučeno za vas“ je popularna strategija koja se oslanja na istoriju pregledanja kupaca kako bi dala relevantne preporuke. Kako biste dodali još jedan nivo personalizacije, trebalo bi da se obratite klijentu njegovim imenom. Na primer, „Džeksone, mislimo da će ti se svideti ovi proizvodi.“

Preporuke „Često se kupuje zajedno sa“.

Ove preporuke pokazuju artikle koje se često kupuju zajedno. Poznato je da ova taktika povećava prosečnu vrednost porudžbine (AOV) jer podstiče vaše klijente da kupe više artikala u jednoj transakciji.

Predlozi „Ljudi koji su kupili ovaj proizvod kupili su i“

Ove preporuke pokazuju proizvode koje su drugi kupci kupili zajedno sa artiklom koji drugi kupac gleda. Ovo pruža relevantne opcije proizvoda koje bi se mogle svideti i drugom kupcu.

Strategija „sličnih proizvoda“.

Ova taktika prikazuje artikle slične onom koji kupac trenutno gleda. Efikasna je jer vaši kupci mogu da vide čitav niz linija proizvoda, pomažući im da odaberu onaj koji najbolje odgovara njihovim potrebama i preferencijama.

Prikaz najprodavanijih proizvoda

Predstavite svoje najprodavanije proizvode na početnoj stranici ili drugim popularnim stranicama. Ovo odmah privlači pažnju posetilaca i deluje kao društveni dokaz, olakšavajući im odluku o kupovini.

Uključene preporuke

Upoznajte posetioce sa primamljivim proizvodima koje možda nisu razmatrali. Ovo može da istakne nove ili jedinstvene artikle koji privlače pažnju ili ističu vaše najpopularnije proizvode.

Predlozi na osnovu istorije kupovine

Dozvolite kupcima uvid u njihovu istoriju kupovine i predložite srodne artikle. Na primer, uvek možete da prikažete poruku kao što je: „Pošto ste kupili ovaj proizvod, možda će vam se svideti i ovaj proizvod.“

Ponuda paketa proizvoda 

Paket proizvoda koji se često kupuju zajedno i nuđenje posebnog popusta za taj paket. Ovo bi moglo podstaći vaše kupce da kupe više od jednog artikla odjednom.

Najbolje ocenjeni proizvodi

Istaknite proizvode sa najvišim ocenama. Možete napraviti korak dalje tako što ćete uključiti one sa najboljim recenzijama kupaca kako biste izgradili poverenje i privukli više kupaca. Ljudi se ponekad oslanjaju na društveni dokaz kako bi obavili kupovinu, posebno sa proizvodima koje ranije nisu kupili.

Preporuke za dodatnu opremu

Predložite opremu ili pribor za proizvode za koje su potrebni. Na primer, ako neko kupi kameru, preporučite mu memorijsku karticu i zaštitnu futrolu.

Prilagođene kampanje putem e-pošte

Poboljšajte svoje napore u digitalnom marketingu personalizovanjem kampanja putem e-pošte sa preporukama proizvoda. Šaljite poruke e-pošte posetiocima veb-sajta i klijentima na osnovu istorije njihovih nedavnih kupovina. Takođe možete dodati poruke kao što su: „Pošto ste kupili X, možda će vam se dopasti Y.“

Posebni događaji i popusti 

Napravite posebne događaje i popuste za svoje klijente koji se vraćaju kako biste ih podstakli da se vrate na vaš veb-sajt i obave više kupovina.

Završne misli 

Sistemi preporuka u e-trgovini igraju veliku ulogu, pomažući vam da povećate prodaju i da klijenti budu zadovoljni pošto im predlažete proizvode koji će im se svideti. Oni čine kupovinu lakšom i personalizovanijom, zbog čega se kupci vraćaju.

Gledajući unapred, sistemi preporuka postaju još bolji sa napretkom na polju veštačke inteligencije i mašinskog učenja. Videćemo pametnije, preciznije preporuke, ažuriranja u stvarnom vremenu i sjajne nove funkcije kao što su integracije virtuelne i proširene stvarnosti.

Ukoliko vam je potrebna pomoć za uvođenje sistema preporuka u vaše poslovanje, slobodno se obratite kompaniji Things Solver. Tu smo da učinimo proces jednostavnim i efikasnim, tako da možete odmah da počnete da vidite prednosti.

Pošaljite nam imejl na ai@thingsolver.com ili prosto zakažite besplatnu demonstraciju i pokrenimo stvari!