W erze cyfrowej sklepy internetowe odgrywają kluczową rolę w biznesie. Osiąganie optymalnych wyników sprzedaży online nie jest jednak łatwym zadaniem. To proces, który wymaga ciągłego dostosowywania, testowania i nieustannej optymalizacji. W zwiększeniu konwersji mogą pomóc m.in. rekomendacje produktowe oparte na sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak prosto i skutecznie je wykorzystać, na przykładzie e-sklepu marki Pako Lorente.
Zrozumienie tego, jak optymalizować sprzedaż online, jest niezbędne nie tylko do poprawy krótkoterminowych wyników finansowych. To także klucz do budowania długotrwałej konkurencyjności i sukcesu w coraz bardziej zatłoczonym cyfrowym świecie. Lepsze zrozumienie i zaspokojenie potrzeb klientów przekłada się na lojalność nabywców wobec marki, powtarzalność zakupów i ich zwiększoną wartość.
Do optymalizacji sprzedaży mogą się przyczynić m.in. rekomendacje produktowe AI. Jest to skuteczna metoda sugerowania klientom produktów, które mogą przyciągnąć ich uwagę. Propozycje opierają się na wcześniejszych zachowaniach użytkownika, jego zakupach, przeglądanych produktach, ocenach, wyszukiwaniach, a także innych czynnikach behawioralnych i demograficznych. Dostosowanie rekomendacji do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów znacząco podnosi konwersję.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
Jak działają rekomendacje produktowe w praktyce
Poniższe case study stanowi praktyczny przykład zastosowania rekomendacji produktowych w e-commerce z sektora modowego. W dobie personalizacji i zaawansowanej technologii skuteczne wykorzystanie rekomendacji stało się nie dodatkiem, ale kluczowym elementem strategii biznesowej dla przedsiębiorstw z branży fashion.
Na stronie produktowej zostały wdrożone dwa typy rekomendacji. „Produkty podobne” z 3,99% konwersji, które sztuczna inteligencja poleca na podstawie podobieństwa nazw i opisów wpisanych przez klienta, a także produkty „kupowane przez innych” z 6,27% konwersji.
To pokazuje, że sugerowanie klientom artykułów kupionych przez inne osoby działa zdecydowanie lepiej niż wyświetlanie im towarów podobnych do tych, którzy sami wybrali. Co nie oznacza, że powinno się z tych drugich rezygnować. Nadal wspierają one proces zakupowy i mają wysokie współczynniki klikalności (3,26%), a więc generują dodatkową sprzedaż.
Największy współczynnik konwersji w badanym okresie osiągnął poziom 14,29% i dotyczy rekomendacji wyświetlanych po dodaniu produktu do koszyka zakupowego. Pokazywanie produktów podobnych lub komplementarnych – kupionych przez inne osoby – w momencie finalizowania zakupów wygenerowało największą sprzedaż.
Z kolei rekomendacje bestsellerów, promujące najpopularniejsze produkty w czasie rzeczywistym, wyświetlane na stronie kategorii osiągnęły drugi wynik, bo aż 9,66% konwersji sprzedaży. To świadczy o tym, że odbiorcy chętnie sięgają po artykuły, które są uznawane za modne i często wybierane przez inne osoby.
Najniższy wskaźnik zanotowano na blogu, gdzie pod artykułami były rekomendowane podobne produkty – wyniósł on 3%. Blog to jednak świetny sposób na wygenerowanie dodatkowej sprzedaży u konsumentów, którzy być może wcale nie planowali zakupów. Osoby poszukujące informacji na temat trendów czy dress code’u trafiają na stronę, na której – oprócz wiedzy na wybrany temat – otrzymują konkretne propozycje produktów, którymi mogą być zainteresowani, i wtedy decydują się na transakcję.
To tylko niektóre sposoby wykorzystania rekomendacji produktowych w e-commerce. Możliwości jest mnóstwo, a wszystkie rozwiązania da się dopasować do Twojej marki i produktów czy usług, które oferujesz.
Podsumowanie
Mówi się, że nie istnieje jedno, uniwersalne rozwiązanie marketingowe dla e-commerce. I to stwierdzenie jest prawdziwe. Natomiast z rekomendacjami produktów opartymi na sztucznej inteligencji nie dostajesz gotowego, sztywnego schematu. Zamiast tego otrzymujesz dynamiczne narzędzie, które bazuje na AI, uczy się i dostosowuje do charakterystyki Twojej strony oraz preferencji Twoich użytkowników z biegiem czasu. Takie rozwiązanie zapewnia liczne korzyści:
- masz możliwość rekomendowania produktów w czasie rzeczywistym,
- dostosowujesz rekomendacje do potrzeb gości obecnych na stronie,
- lojalizujesz klientów przez ciągłą dostępność rekomendacji (za sprawą zaawansowanych algorytmów automatyzacji),
- modernizujesz swoją przyszłą komunikację e-mailową przez wprowadzenie rekomendacji produktów dostosowanych do danych użytkowników,
- zykujesz przyjazny wygląd strony dzięki zaawansowanemu doświadczeniu użytkownika (oferowanemu przez wbudowane i konfigurowalne scenariusze rekomendacji).
Istnieją możliwości samodzielnego stworzenia silnika rekomendacji od zera lub zdecydowania się na gotowe rozwiązanie, w którym dostawca usługi zajmie się wszystkimi szczegółami w Twoim imieniu. Twoim głównym zadaniem będzie wtedy koncentracja na optymalizacji konwersji. Wybór odpowiedniego narzędzia da Ci dostęp do zespołu projektantów, którzy stworzą dla Ciebie makiety, lub umożliwi wbudowywanie rekomendacji produktowych w komunikację e-mailową. To właśnie oferujemy w GetResponse MAX.
Materiał reklamowy partnera
Artykuł pochodzi z e-booka „Dochodowy e-commerce 2023”
