Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Dagarna med standardiserade shoppingupplevelser är förbi. Dagens konsumenter längtar efter personalisering och kräver unika förslag, snabb engagemang och konsekvent erkännande över olika kanaler. Det är här produktrekommendationssystem (PRS) kommer in i bilden och spelar en avgörande roll för att öka kundnöjdheten och försäljningen. Vi kommer att utforska ämnen som nyckelkomponenterna i PRS, från kunddataanalys till algoritmoptimering, och lyfta fram exempel från verkligheten. Kom ihåg att personalisering inte bara är en trend; det är en nödvändighet.
Med ökningen av näthandel och tillgången till mer och mer information om alla produkter minskar butiks- och produktlojaliteten, vilket gör effektiv personalisering avgörande. Det sker ett skifte från "köpare se upp" till "säljare se upp" i takt med att kunden har blivit alltmer medveten. De letar efter en personlig upplevelse i massor.
Följande är vad kunderna vill ha av personliga produktrekommendationer -
Erbjud unika förslag utöver mina vanliga val. Kontakta mig bara när jag är på shoppinghumör. Fråga mig om glömda intressen som kan vara svåra att hålla reda på. Känn mig oavsett var jag interagerar med dig. Dela värde som resonerar med mig personligen. De längtar efter mer än bara grundläggande personalisering. De önskar innovativa rekommendationer, aktuellt engagemang, värdefulla påminnelser, konsekvent erkännande över olika kanaler och meningsfull värdedelning. Det är där produktrekommendationssystem för detaljhandeln kommer in i bilden.
Företag som utmärker sig i att visa goda rekommendationer genererar 40 % mer intäkter från dessa aktiviteter än genomsnittliga presterande företag. Inom amerikanska branscher skulle en övergång till toppkvartilprestationer kunna skapa över 1 biljon dollar i värde.
72 % av kunderna vill att företag ska känna till deras intressen och behandla dem unikt. Personalisering handlar om att främja relationer, inte bara transaktioner.
Det blir allt svårare att få kunden att följa den resa du har skapat för dem, men oavsett är det avgörande att ha fastställda riktlinjer och en grov skiss över hur du vill att din kund ska interagera med din produkt.
Att utforma kundanalyser kring hela interaktionsprocessen (kundresan), inte bara enskilda kontaktpunkter, leder till större tillväxt. Regelbundet kundengagemang och forskning är avgörande: Kontinuerliga paneler, etnografiska studier och övervakning av sociala medier ger värdefull feedback och identifierar potentiella problem.
Bilden beskriver nio steg för att uppnå hyperpersonalisering genom hela kundresan. Dessa steg inkluderar skräddarsydd annonsering, landningssidor, rekommendationsverktyg, dynamisk prissättning och erbjudanden, servicechattrobotar etc. Men ämnet vi kommer att diskutera i den här bloggen handlar inte om kundresan, utan snarare om produktrekommendationssystem (PRS) som måste komplettera kundresan.
Varning för genombrott i kundresan!
Kolla in hur denna Fortune 1000-lista förbättrade kundupplevelserna med hjälp av sekvensutvinning.
Lås upp kundinsikter! Du kanske tror att dessa inte är relaterade, men faktum är att PRS har skapat betydande värde för e-handelsjättar, och att hitta innovativa sätt att hålla kunden engagerad är målet med kundresan, och PRS är det ultimata sättet att hålla dem engagerade.
Om du tror att det är dyrt och därmed inte ekonomiskt lönsamt att installera dessa motorer, tänk om, 1 av 4 konsumenter är villiga att betala mer för att få en personlig produkt eller tjänst. Så i det större systemet kommer du att kunna ta ut en premie och sälja fler produkter.
Som en flerkanalig återförsäljare måste du leta efter värde i PRS utöver bara e-handel.
Vet du inte var du ska börja? Oroa dig inte, med vår upptäcktsworkshop hjälper vi dig att komma igång med rätt tillvägagångssätt!
Produktrekommendationssystem har blivit en integrerad del av detaljhandeln . Förutom personalisering bidrar de också till att öka kundengagemanget. Återförsäljare kan fånga kundernas uppmärksamhet och hålla dem aktivt engagerade i sitt varumärke. Detta kan leda till ökad surftid, fler besök och i slutändan högre försäljning.
Dessutom kan de också påverka konverteringsfrekvensen positivt. Genom att föreslå produkter som sannolikt är av intresse för kunder kan återförsäljare öka chanserna till en försäljning.
Låt oss knyta teorin till den praktiska verkligheten. Lowe's är en stor amerikansk återförsäljare av heminredning som aktivt investerar i den här tekniken för att förbättra försäljningen och engagera "proffs"-konsumenter.
Källa: istock Lowe's har inlett ett samarbete med Google Cloud för att förbättra kundupplevelsen. Deras MVP PRO (lojalitetsprogram) hjälper dem att samla in data för att anpassa produktrekommendationer online med hjälp av dataanalys och maskininlärning.
De ger också butiksanställda mobila verktyg för att hantera lager och prissättning och centralisera data för bättre efterfrågeprognoser och beslutsfattande. System för produktrekommendationer inom detaljhandeln hjälper dem att engagera kunderna.
Denna omnikanalstrategi ger kunderna bekväma valmöjligheter. De kan till exempel beställa online och välja mellan upphämtning i butik, självhämtning via Lowe's skåp eller till och med leverans vid ankomst. Detta leder till minskad friktion och en mer personlig shoppingupplevelse för alla.
För att implementera ett effektivt produktrekommendationssystem är det viktigt att förstå dess viktigaste komponenter. Dessa komponenter utgör grunden för systemet.
En av nyckelkomponenterna är kunddata . Detaljhandelsföretag behöver samla in och analysera kunddata för att förstå deras preferenser och köpbeteende. Denna data inkluderar information som köphistorik, produktvisningar och kundfeedback.
En annan viktig komponent är rekommendationsalgoritmen. Den ansvarar för att analysera kunddata och generera rekommendationer baserade på ett flertal faktorer som köphistorik, surfbeteende och demografisk information.
Dessutom är användargränssnittet en viktig del av ett produktrekommendationssystem. Ett väl utformat gränssnitt gör att det smälter in i bakgrunden och användaren har färre saker att oroa sig för, vilket gör det mer sömlöst.
Genom att förstå dessa nyckelkomponenter kan vi nu utforska ytterligare vilka typer av kunddata som behöver spåras för systemet.
Visste du att? Produktrekommendationer kan spela en avgörande roll för att optimera sortimentsplanering.
Ett sätt att utnyttja kunddata är genom att analysera köphistorik. Återförsäljare kan föreslå relaterade eller kompletterande varor genom att förstå vilka produkter en kund tidigare har köpt. Om en kund till exempel har köpt en smartphone kan systemet rekommendera telefonfodral eller skärmskydd.
Ett annat sätt att anpassa rekommendationer är genom att analysera surfbeteende. Genom att spåra vilka produkter en kund har tittat på eller lagt till i sin varukorg kan systemet föreslå relaterade varor eller alternativa alternativ. Detta hjälper kunder att upptäcka nya produkter och hitta alternativ som kan passa deras behov bättre.
Demografisk information är också värdefull för att anpassa rekommendationer. Genom att förstå en kunds ålder, kön, plats och andra demografiska faktorer kan systemet skräddarsy rekommendationer efter deras specifika preferenser. Till exempel kan ett detaljhandelsmärke som riktar sig till unga vuxna prioritera rekommendationer för trendiga modeartiklar.
Genom att utnyttja kunddata kan detaljhandelsvarumärken skapa en personlig shoppingupplevelse som ökar kundnöjdheten och driver försäljning. Ju mer exakta och relevanta rekommendationerna är, desto mer sannolikt är det att kunderna gör ett köp och blir lojala mot varumärket.
Traditionella rekommendationssystem för detaljhandelskunder vacklar i datasparsamma miljöer, vilket hindrar deras förmåga att anpassa produktförslag. Artikeln "E-commerce Recommender System Using PCA and K-Means Clustering" av Dendy Andra och Abdurahman Baizal Baizal föreslår en ny metod.
Den föreslår att återförsäljare bör använda K-means-kluster för att segmentera användare i kluster med liknande preferenser. Principal Component Analysis förfinar dessa kluster ytterligare genom att identifiera viktiga dimensioner av användarbeteende, minska datakomplexiteten och underlätta mer exakta rekommendationer.
Denna "klustercentrerade" metod överträffar påvisbart traditionella metoder i dataknappa scenarier, vilket framgår av det betydligt lägre rotmedelskvadratfelet som uppnåtts i testutvärderingar.
Stora tekniska förbättringar som kan driva dessa rekommendationsmotorer framåt är AI/ML. Artificiell intelligens kan hjälpa till med generering av syntetisk data eller proxydata där det saknas verkliga data. Vi har tidigare pratat om hur AI (artificiell intelligens) förändrar detaljhandelsföretag i den här bloggen .
Den här bilden visar arbetsflödet i ett produktrekommendationssystem och illustrerar steg-för-steg-processen från insamling av användardata till generering av personliga produktrekommendationer.
Rekommendationsalgoritmen är en kritisk komponent i ett produktrekommendationssystem, eftersom dess noggrannhet och relevans direkt påverkar systemets framgång. Här är några bästa metoder för att optimera rekommendationsalgoritmen:
Samarbetsfiltrering: Denna teknik analyserar beteendet och preferenserna hos liknande kunder för att generera rekommendationer. Genom att identifiera mönster och likheter bland kunder kan algoritmen föreslå produkter som har varit populära bland kunder med liknande smak. Innehållsbaserad filtrering: Denna teknik analyserar produkters egenskaper och attribut för att generera rekommendationer. Genom att matcha attributen för en kunds tidigare köpta varor eller visade produkter med attributen för andra produkter kan algoritmen föreslå varor som är liknande till sin natur. Hybridfiltrering: Denna teknik kombinerar samarbetsbaserad filtrering och innehållsbaserad filtrering för att generera rekommendationer. Genom att utnyttja både kundbeteende och produktattribut kan algoritmen ge en mer omfattande och korrekt uppsättning förslag. Se till att din modell tillåter variationer: Överväg en musikstreamingtjänst som Spotify. Istället för att bara rekommendera samma genre eller artist upprepade gånger kan systemet erbjuda en blandning av närbesläktad musik med höga matchningsprocenter, och introducera några något mindre relaterade genrer eller artister med lägre matchningsprocenter. Skräddarsy gränssnittet: Att anpassa rekommendationsgränssnittet optimerar användarupplevelsen. Att skräddarsy layout, design, formuleringar, timing och placering för olika segment ökar tydlighet och engagemang. Detta ökar användarnöjdheten, uppmuntrar till längre systeminteraktioner och förbättrar effektiviteten. Genom att implementera dessa bästa metoder kan detaljhandelsföretag optimera rekommendationsalgoritmen och säkerställa att de förslag som ges är korrekta, relevanta och kapabla att driva försäljning. De kan sedan ge specifika rekommendationer i följande format:
- Nyligen visade: Visa nyligen utforskade objekt för enkel återuppbyggnad.
- Såg detta, köpte det: Föreslår kompletterande produkter som ofta köps tillsammans.
- Köpte det här, köpte det där: Rekommenderar varor som vanligtvis köps tillsammans med nuvarande inköp.
- Populära produkter: Markera högst rankade eller visade varor för nya eller återkommande användare.
- Nya produkter: Markera nya produkter baserat på individuella surf- eller köpmönster.
Att mäta och analysera ett produktrekommendationssystems framgång är avgörande för att detaljhandelsvarumärken ska förstå dess effektivitet och kunna göra nödvändiga förbättringar. Här är några viktiga mätvärden och tekniker för att mäta och analysera ett produktrekommendationssystems framgång:
Klickfrekvens (CTR): Detta mätvärde mäter andelen kunder som klickar på en rekommenderad vara. En högre CTR indikerar att rekommendationerna är engagerande och lockar kundernas uppmärksamhet. Konverteringsfrekvens: Detta mätvärde mäter andelen kunder som gör ett köp efter att ha klickat på en rekommenderad vara. En högre konverteringsfrekvens indikerar att rekommendationerna är effektiva för att driva försäljning. Genomsnittligt ordervärde (AOV): Detta mätvärde mäter det genomsnittliga värdet av beställningar som inkluderar rekommenderade artiklar. Ett högre AOV indikerar att rekommendationerna leder kunder till att köpa dyrare artiklar. Kundnöjdhet: Dessa mätvärden mäter kundfeedback och nöjdhet med rekommendationerna. Att samla in kundfeedback genom undersökningar eller recensioner kan ge värdefulla insikter i systemets effektivitet. Genom att mäta och analysera dessa mätvärden kan detaljhandelsvarumärken få värdefulla insikter i hur deras produktrekommendationssystem lyckas och göra datadrivna förbättringar för att förbättra kundupplevelsen och öka försäljningen.
Källa: amazon.com Amazonas
Amazons produktrekommendationsmotor för detaljhandeln är den ultimata drivkraften och står för 35 % av köpen. Den analyserar tidigare köp, surfning, recensioner och Prime-användning för att anpassa alternativ som "Fortsätt handla" och "Erbjudanden baserat på din historik". Detta dynamiska system lär sig av kundfeedback för att ständigt förbättras.
Källa: corporate.bestbuy.com/about-best-buy/ Inför Amazons hot lanserade Best Buy framgångsrika AI-baserade produktrekommendationsmotorer år 2015. Deras system bygger på att blanda online- och offlinedata. Kunder får butiksspecifika rekommendationer via appen, som identifierar tillgänglighet i butik och närliggande platser för att se produkterna personligen. Best Buy analyserar tidigare köp, webbhistorik och funktioner som "My Best Buy" för att anpassa förslag.
Vi hjälper dig att förstå dina data bättre och utnyttja dataanalys. Vi säkerställer att företag övervinner fallgroparna med överspecialisering. Vår expertis ligger inte bara i att förfina algoritmisk noggrannhet utan också i att skräddarsy rekommendationsgränssnitt för olika kundsegment. Om du letar efter en ML-baserad produktrekommendationsmotor kan vi vara rätt partner för att hjälpa dig på den resan.
Från att optimera layouter till finjustering av formuleringar och timing ger vi företag möjlighet att leverera personliga upplevelser som fängslar användarna. Samarbeta med Polestar för att frigöra den fulla potentialen i ert produktrekommendationssystem, främja kundlojalitet och driva hållbar affärstillväxt i det dynamiska landskapet av digital handel.