Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: De tijd van standaard winkelervaringen is voorbij. De consument van vandaag hunkert naar personalisatie en eist unieke suggesties, tijdige interactie en consistente herkenning via alle kanalen. Hier komen productaanbevelingssystemen (PRS) om de hoek kijken, die een cruciale rol spelen in het verhogen van klanttevredenheid en omzet. We bespreken onderwerpen zoals de belangrijkste componenten van PRS, van klantdata-analyse tot algoritmeoptimalisatie, en belichten praktijkvoorbeelden. Onthoud: personalisatie is geen trend, maar een noodzaak.
Met de opkomst van online winkelen en de toegang tot steeds meer informatie over alle producten, neemt de loyaliteit aan winkels en producten af, waardoor effectieve personalisatie cruciaal wordt. Er vindt een verschuiving plaats van "koper wees gewaarschuwd" naar "verkoper wees gewaarschuwd", omdat de klant zich steeds bewuster wordt. Ze zijn massaal op zoek naar een gepersonaliseerde ervaring.
De volgende zaken verwachten klanten van gepersonaliseerde productaanbevelingen:
Doe unieke suggesties die verder gaan dan mijn gebruikelijke keuzes. Neem alleen contact met me op als ik zin heb om te winkelen. Ken me eens onderwerpen aan vergeten interesses die misschien moeilijk bij te houden zijn. Ken me, waar ik ook met je in contact kom. Deel waarden die voor mij persoonlijk resoneren. Ze verlangen meer dan alleen basispersonalisatie. Ze willen innovatieve aanbevelingen, tijdige interactie, waardevolle herinneringen, consistente erkenning via alle kanalen en zinvolle waardedeling. Dat is waar een productaanbevelingssysteem voor de detailhandel van pas komt.
Bedrijven die uitblinken in het leveren van goede aanbevelingen genereren 40% meer omzet uit deze activiteiten dan gemiddeld presterende bedrijven. In alle Amerikaanse sectoren zou een verschuiving naar prestaties in het topkwartiel een waarde van meer dan 1 biljoen dollar kunnen opleveren.
72% van de klanten wil dat bedrijven hun interesses kennen en hen op een unieke manier behandelen. Personalisatie gaat over het opbouwen van relaties, niet alleen over transacties.
Het wordt steeds lastiger om de klant het door jou uitgestippelde traject te laten volgen, maar desondanks is het cruciaal om duidelijke richtlijnen en een globaal concept te hebben van hoe je wilt dat je klant met je product omgaat.
Door klantanalyses te ontwikkelen die het gehele interactieproces (de klantreis) omvatten, en niet alleen individuele contactmomenten, wordt een grotere groei gerealiseerd. Regelmatige klantbetrokkenheid en onderzoek zijn cruciaal: doorlopende panels, etnografische studies en monitoring van sociale media leveren waardevolle feedback op en signaleren potentiële problemen.
De afbeelding schetst negen stappen voor het bereiken van hyperpersonalisatie gedurende de gehele klantreis. Deze stappen omvatten onder andere gepersonaliseerde advertenties, landingspagina's, aanbevelingstools, dynamische prijsstelling en aanbiedingen, servicechatbots, enzovoort. Maar het onderwerp dat we in deze blog bespreken, gaat niet over de klantreis, maar meer over productaanbevelingssystemen (PRS) die een aanvulling moeten vormen op de klantreis.
Je zou denken dat dit niets met elkaar te maken heeft, maar feit is dat PRS aanzienlijke waarde heeft gecreëerd voor e-commercegiganten. Het vinden van innovatieve manieren om de klant geboeid te houden is het doel van de klantreis, en PRS is de ultieme manier om dat te bereiken.
Als u denkt dat het opzetten van deze systemen duur is en daarom niet economisch haalbaar, dan vergist u zich: 1 op de 4 consumenten is bereid meer te betalen voor een gepersonaliseerd product of dienst. Op de lange termijn kunt u dus een hogere prijs vragen én meer producten verkopen.
Als multichannel retailer moet u in PRS verder kijken dan alleen e-commerce.
Weet je niet waar je moet beginnen? Geen zorgen, met onze ontdekkingsworkshop helpen we je op weg met de juiste aanpak!
Productaanbevelingssystemen zijn een integraal onderdeel geworden van de detailhandel . Naast personalisatie dragen ze ook bij aan een grotere klantbetrokkenheid. Retailers kunnen de aandacht van klanten trekken en hen actief bij hun merk betrekken. Dit kan leiden tot meer tijd die klanten online doorbrengen, frequentere bezoeken en uiteindelijk een hogere omzet.
Bovendien kunnen ze ook een positieve invloed hebben op de conversieratio. Door producten aan te bevelen die waarschijnlijk interessant zijn voor klanten, kunnen retailers de kans op een verkoop vergroten.
Laten we de theorie koppelen aan de praktijk. Lowe's is een grote Amerikaanse doe-het-zelfketen die actief investeert in deze technologie om de verkoop te stimuleren en professionele consumenten aan te trekken.
Bron: istock Lowe's werkt samen met Google Cloud om de klantervaring te verbeteren. Hun MVP PRO-programma (loyaliteitsprogramma) helpt hen gegevens te verzamelen voor het personaliseren van online productaanbevelingen met behulp van data-analyse en machine learning.
Ze stellen winkelmedewerkers ook in staat om met mobiele tools voorraad en prijzen te beheren en centraliseren gegevens voor betere vraagvoorspellingen en besluitvorming. Een systeem voor productaanbevelingen in de detailhandel helpt hen om klanten te betrekken.
Deze omnichannel-aanpak biedt klanten gemakkelijke keuzemogelijkheden. Ze kunnen bijvoorbeeld online bestellen en kiezen voor afhalen in de winkel, zelf ophalen via een Lowe's-kluisje of zelfs bezorging aan de stoeprand bij aankomst. Dit resulteert in minder gedoe en een meer persoonlijke winkelervaring voor iedereen.
Om een effectief productaanbevelingssysteem te implementeren, is het belangrijk de belangrijkste componenten ervan te begrijpen. Deze componenten vormen de basis van het systeem.
Een van de belangrijkste componenten is klantdata . Retailmerken moeten klantdata verzamelen en analyseren om hun voorkeuren en koopgedrag te begrijpen. Deze data omvat informatie zoals aankoopgeschiedenis, productweergaven en klantfeedback.
Een ander belangrijk onderdeel is het aanbevelingsalgoritme. Dit algoritme analyseert klantgegevens en genereert aanbevelingen op basis van diverse factoren, zoals aankoopgeschiedenis, surfgedrag en demografische informatie.
Bovendien is de gebruikersinterface een essentieel onderdeel van een productaanbevelingssysteem. Een goed ontworpen interface zorgt ervoor dat het systeem opgaat in de achtergrond en dat de gebruiker zich minder zorgen hoeft te maken, waardoor het gebruik soepeler verloopt.
Door deze belangrijke componenten te begrijpen, kunnen we nu verder onderzoeken welke soorten klantgegevens voor het systeem moeten worden bijgehouden.
Wist je dat? Productaanbevelingen een cruciale rol kunnen spelen bij het optimaliseren van de assortimentsplanning.
Een manier om klantgegevens te benutten is door de aankoopgeschiedenis te analyseren. Retailers kunnen gerelateerde of complementaire artikelen voorstellen door te begrijpen welke producten een klant eerder heeft gekocht. Als een klant bijvoorbeeld een smartphone heeft gekocht, kan het systeem telefoonhoesjes of schermbeschermers aanbevelen.
Een andere manier om aanbevelingen te personaliseren is door het browsegedrag te analyseren. Door bij te houden welke producten een klant heeft bekeken of aan zijn winkelmandje heeft toegevoegd, kan het systeem gerelateerde artikelen of alternatieve opties voorstellen. Dit helpt klanten nieuwe producten te ontdekken en alternatieven te vinden die beter aansluiten bij hun behoeften.
Demografische informatie is ook waardevol voor het personaliseren van aanbevelingen. Door de leeftijd, het geslacht, de locatie en andere demografische factoren van een klant te begrijpen, kan het systeem aanbevelingen afstemmen op hun specifieke voorkeuren. Een winkelketen die zich richt op jongvolwassenen kan bijvoorbeeld aanbevelingen voor trendy modeartikelen prioriteren.
Door klantgegevens te benutten, kunnen retailmerken een gepersonaliseerde winkelervaring creëren die de klanttevredenheid verhoogt en de verkoop stimuleert. Hoe nauwkeuriger en relevanter de aanbevelingen, hoe groter de kans dat klanten een aankoop doen en loyaal worden aan het merk.
Traditionele aanbevelingssystemen voor retailklanten schieten tekort in data-arme omgevingen, waardoor ze minder goed in staat zijn om productaanbevelingen te personaliseren. Het artikel "E-commerce Recommender System Using PCA and K-Means Clustering" van Dendy Andra en Abdurahman Baizal Baizal stelt een nieuwe aanpak voor.
Het voorstel is dat retailers K-means clustering gebruiken om gebruikers in clusters met vergelijkbare voorkeuren te segmenteren. Hoofdcomponentenanalyse verfijnt deze clusters verder door belangrijke dimensies van gebruikersgedrag te identificeren, de complexiteit van de gegevens te verminderen en nauwkeurigere aanbevelingen mogelijk te maken.
Deze "clustergerichte" methodologie presteert aantoonbaar beter dan traditionele methoden in scenario's met weinig data, zoals blijkt uit de significant lagere wortelgemiddelde kwadratische fout die in testevaluaties is behaald.
Belangrijke technologische verbeteringen die deze aanbevelingssystemen vooruit kunnen helpen, zijn AI/ML. Kunstmatige intelligentie kan helpen bij het genereren van synthetische data of proxydata wanneer er een gebrek is aan data uit de echte wereld. We hebben in deze blog al eerder besproken hoe AI (kunstmatige intelligentie) retailbedrijven verandert.
Deze afbeelding toont de workflow van een productaanbevelingssysteem en illustreert het stapsgewijze proces van het verzamelen van gebruikersgegevens tot het genereren van gepersonaliseerde productaanbevelingen.
Het aanbevelingsalgoritme is een cruciaal onderdeel van een productaanbevelingssysteem, omdat de nauwkeurigheid en relevantie ervan direct van invloed zijn op het succes van het systeem. Hier volgen enkele best practices voor het optimaliseren van het aanbevelingsalgoritme:
Collaboratieve filtering: Deze techniek analyseert het gedrag en de voorkeuren van vergelijkbare klanten om aanbevelingen te genereren. Door patronen en overeenkomsten tussen klanten te identificeren, kan het algoritme producten voorstellen die populair zijn bij klanten met een vergelijkbare smaak. Inhoudsgebaseerde filtering: Deze techniek analyseert de kenmerken en eigenschappen van producten om aanbevelingen te genereren. Door de eigenschappen van eerder gekochte of bekeken producten van een klant te vergelijken met de eigenschappen van andere producten, kan het algoritme artikelen suggereren die qua aard vergelijkbaar zijn. Hybride filtering: Deze techniek combineert collaboratieve filtering en contentgebaseerde filtering om aanbevelingen te genereren. Door gebruik te maken van zowel klantgedrag als productkenmerken kan het algoritme een uitgebreidere en nauwkeurigere set suggesties leveren. Zorg ervoor dat uw model variaties toelaat: neem bijvoorbeeld een muziekstreamingdienst zoals Spotify. In plaats van steeds hetzelfde genre of dezelfde artiest aan te bevelen, zou het systeem een mix kunnen aanbieden van nauw verwante muziek met een hoge overeenkomst, en daarnaast ook iets minder verwante genres of artiesten met een lagere overeenkomst kunnen introduceren. De interface aanpassen: Door de aanbevelingsinterface aan te passen, wordt de gebruikerservaring geoptimaliseerd. Het afstemmen van lay-outs, ontwerpen, formuleringen, timing en plaatsing op verschillende doelgroepen verbetert de duidelijkheid en betrokkenheid. Dit verhoogt de gebruikerstevredenheid, stimuleert langdurig gebruik van het systeem en verbetert de effectiviteit. Door deze best practices toe te passen, kunnen retailmerken het aanbevelingsalgoritme optimaliseren en ervoor zorgen dat de suggesties accuraat, relevant en verkoopbevorderend zijn. Ze kunnen vervolgens specifieke aanbevelingen in de volgende formaten aanbieden:
- Recent bekeken: Toon recent verkende items voor eenvoudige herontdekking.
- Dit bekeken, dat gekocht: Stel complementaire producten voor die vaak samen worden gekocht.
- Dit gekocht, dat gekocht: Aanbevelingen voor artikelen die doorgaans tegelijk met andere aankopen worden gekocht.
- Populaire producten: Markeer de best beoordeelde of meest bekeken artikelen voor nieuwe of terugkerende gebruikers.
- Nieuwe producten: Markeer recent toegevoegde producten op basis van individueel browse- of aankoopgedrag.
Het meten en analyseren van het succes van een productaanbevelingssysteem is cruciaal voor retailmerken om de effectiviteit ervan te begrijpen en de nodige verbeteringen door te voeren. Hieronder volgen enkele belangrijke meetwaarden en technieken voor het meten en analyseren van het succes van een productaanbevelingssysteem:
Klikfrequentie (CTR): Deze statistiek meet het percentage klanten dat op een aanbevolen item klikt. Een hogere CTR geeft aan dat de aanbevelingen aantrekkelijk zijn en de aandacht van de klant trekken. Conversiepercentage: Deze statistiek meet het percentage klanten dat een aankoop doet nadat ze op een aanbevolen product hebben geklikt. Een hoger conversiepercentage geeft aan dat de aanbevelingen effectief zijn in het stimuleren van de verkoop. Gemiddelde orderwaarde (AOV): Deze indicator meet de gemiddelde waarde van bestellingen die aanbevolen artikelen bevatten. Een hogere AOV geeft aan dat de aanbevelingen klanten ertoe aanzetten duurdere artikelen te kopen. Klanttevredenheid: Deze indicator meet de feedback van klanten en hun tevredenheid over de aanbevelingen. Het verzamelen van feedback van klanten via enquêtes of beoordelingen kan waardevolle inzichten opleveren in de effectiviteit van het systeem. Door deze statistieken te meten en te analyseren, kunnen retailmerken waardevolle inzichten verkrijgen in het succes van hun productaanbevelingssysteem en datagestuurde verbeteringen doorvoeren om de klantervaring te verbeteren en de verkoop te stimuleren.
Bron: amazon.com Amazon
Amazons productaanbevelingssysteem is toonaangevend en is verantwoordelijk voor 35% van de aankopen. Het analyseert eerdere aankopen, browsegedrag, reviews en Prime-gebruik om gepersonaliseerde opties te bieden, zoals 'Verder winkelen voor' en 'Aanbiedingen op basis van uw geschiedenis'. Dit dynamische systeem leert van feedback van klanten om continu te verbeteren.
Bron: corporate.bestbuy.com/about-best-buy/ Geconfronteerd met de dreiging van Amazon lanceerde Best Buy in 2015 een succesvol, op AI gebaseerd systeem voor productaanbevelingen. Hun systeem is gebaseerd op het combineren van online en offline data. Klanten ontvangen via de app winkelspecifieke aanbevelingen, waarbij de beschikbaarheid in de winkel en locaties in de buurt worden weergegeven waar ze producten persoonlijk kunnen bekijken. Best Buy analyseert eerdere aankopen, browsegeschiedenis en functies zoals "Mijn Best Buy" om gepersonaliseerde suggesties te doen.
Wij helpen u uw data beter te begrijpen en data-analyse optimaal te benutten. We zorgen ervoor dat bedrijven de valkuilen van overspecialisatie vermijden. Onze expertise ligt niet alleen in het verfijnen van de nauwkeurigheid van algoritmes, maar ook in het afstemmen van aanbevelingsinterfaces op diverse klantsegmenten. Als u op zoek bent naar een op machine learning gebaseerde productaanbevelingsengine, kunnen wij de juiste partner zijn om u daarbij te helpen.
Van het optimaliseren van lay-outs tot het verfijnen van formulering en timing: wij stellen bedrijven in staat gepersonaliseerde ervaringen te leveren die gebruikers boeien. Werk samen met Polestar om het volledige potentieel van uw productaanbevelingssysteem te benutten, klantloyaliteit te bevorderen en duurzame bedrijfsgroei te realiseren in het dynamische landschap van digitale handel.