Indipendentemente dal fatto che tu possieda o meno un e-commerce, devi aver acquistato articoli da Amazon o eBay ad un certo punto della tua vita. Potresti aver notato la proposta di un “prodotto simile” quando aggiungi un articolo al carrello o visualizzi semplicemente un prodotto. I sistemi di raccomandazione sono la necessità di ogni proprietario di e-commerce, soprattutto se vogliono lasciare un segno nel mondo del business online.
Il colosso del Marketplace – Amazon – è uno dei migliori esempi di sistemi di raccomandazione nel mondo della vendita al dettaglio online. Cerca di attirare i tuoi clienti e aumentare il valore medio dell’ordine del tuo negozio suggerendo prodotti che si abbinano o forse si accoppiano con l’articolo attualmente acquistato sul tuo ecommerce.
Un sistema di raccomandazione funziona come un venditore che è esperto di concetti di upselling e cross-selling. Utilizza le informazioni come il comportamento di acquisto dei clienti, le recensioni e le valutazioni dei prodotti che altri clienti lasciano per prodotti diversi per suggerirti prodotti simili.
Per un e-commerce, l’obiettivo finale di un solido sistema di raccomandazione non è solo aumentare il valore medio dell’ordine, ma anche offrire un’esperienza di acquisto eccezionale e ricca di eventi a chiunque visiti il negozio web.
In un mondo frenetico come quello di oggi, un buon sistema di raccomandazione può fungere sia da personal shoppers che da assistente agli acquisti.
Non hai più bisogno di perdere tempo in numerosi viaggi infruttuosi al centro commerciale per trovare i migliori accessori per il tuo laptop, vestiti ed elettrodomestici nuovi di zecca, o anche smartphone di fascia alta. Con l’aiuto di sistemi di raccomandazione nell’e-commerce, gli articoli che stai cercando saranno a portata di mano e visualizzati facilmente sui negozi online.
Diventa partner EcommerceDay 2024
Sistemi di raccomandazione nell’e-commerce: cosa sono
I sistemi di raccomandazione nell’e-commerce si stanno trasformando da semplici innovazioni di pochi negozi web a seri strumenti di business che stanno rimodellando l’intero panorama dell’e-commerce. Molti giganti dell’e-commerce utilizzano sistemi di raccomandazione per assistere i propri clienti in modo che possano acquistare prodotti con facilità ed efficienza.
Un buon sistema di raccomandazione apprende dal comportamento di acquisto dei clienti e suggerisce prodotti per aiutare i clienti a trovare gli articoli di maggior valore tra i prodotti disponibili. I prodotti possono essere suggeriti sulla base di alcune analisi che tengono conto di:
- I best seller nella categoria specifica visualizzata dall’acquirente;
- Dati demografici dei clienti;
- Comportamento del flusso di clic;
- Comportamenti di acquisto passati.
Queste analisi vengono quindi utilizzate come previsione del comportamento di acquisto futuro del cliente.
La tecnologia alla base dei sistemi di raccomandazione nell’e-commerce
Non tutti, ma alcuni dei sistemi di raccomandazione utilizzano l’apprendimento automatico per generare approfondimenti e suggerire i prodotti giusti ai clienti.
Esistono due tipi di dati che vengono inviati al sistema di raccomandazione: dati impliciti e dati espliciti.
Dati impliciti
L’implicito è tratto dal comportamento online di un cliente. Se un cliente acquista regolarmente jeans da un negozio online, il data scientist ha un indizio che ha a che fare con una persona a cui piacciono i vestiti e la moda. Quindi assegnano tag legati alla moda al loro profilo (cliente).
Le informazioni e i dati sono ricavati da molti fattori come il tipo di articoli visualizzati da un cliente, i prodotti che ha aggiunto al carrello degli acquisti ma successivamente rimossi, la cronologia degli acquisti e le variabili di ricerca.
Dati espliciti
I dati espliciti, al contrario, sono ciò che un cliente dice letteralmente al webstore lasciando valutazioni e recensioni per un prodotto che ha acquistato di recente. Questo tipo di dati è più in anticipo e facilmente recuperabile.
In che modo i sistemi di raccomandazione aumentano le vendite del tuo e-commerce?
Convertono i browser in potenziali clienti
I visitatori di un webstore spesso navigano nel sito senza mai acquistare nulla. Questo è potenzialmente il comportamento più comune di qualsiasi cliente. I sistemi di raccomandazione nell’e-commerce possono aiutare gli acquirenti a trovare i prodotti che desiderano acquistare fornendo loro i consigli pertinenti.
Prodotti di vendita incrociata
I sistemi di raccomandazione migliorano il cross-selling consigliando prodotti aggiuntivi per l’acquisto da parte dell’acquirente. Se i suggerimenti sono pertinenti e validi, la dimensione media dell’ordine dovrebbe aumentare. Ad esempio, un negozio online potrebbe suggerire prodotti supplementari nella procedura di pagamento, in base a quei prodotti già presenti nel carrello dell’acquirente.
Guadagna fiducia e aumenta la fedeltà
I sistemi di raccomandazione nell’e-commerce migliorano la fedeltà creando una relazione a valore aggiunto e personale tra il sito e l’acquirente. I siti Web di e-commerce investono nell’apprendimento dei propri clienti, implementando sistemi di raccomandazione per mettere in atto l’apprendimento e presentare interfacce di acquisto che si adattano alle esigenze dei clienti.
I clienti ripagano questi sforzi di un e-commerce tornando a quelli che meglio si adattano alle loro esigenze. Più un acquirente utilizza il sistema di raccomandazione, indicando ciò che desidera, più un cliente è fedele al negozio online. Se vuoi aumentare le tue vendite, stare al passo con la concorrenza, aumentare la soddisfazione dei clienti e la fedeltà al marchio, dovrai anticipare i tempi implementando sistemi di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale nel tuo negozio web.
Diventa Speaker EcommerceDay 2024
Concetti fondamentali seguiti dai sistemi raccomandazione dell’e-commerce
Machine learning, big data e intelligenza artificiale sono i tre termini più importanti utilizzati mentre si parla di costruire e progettare sistemi di raccomandazione. I giganti dell’e-commerce come Amazon ed eBay hanno i loro data scientist per progettare su misura i loro algoritmi di apprendimento automatico per la raccomandazione dei prodotti in modo che soddisfino i requisiti del loro negozio web.
Tuttavia, non tutte le aziende di e-commerce possono trovare le finanze per ospitare un team di personalizzazione interno per creare sistemi di raccomandazione. Tendono ad assumere esperti in materia come la personalizzazione per gestire i propri sforzi di personalizzazione.
In generale, gli algoritmi di raccomandazione dei prodotti sono divisi in due categorie: filtraggio collaborativo e filtraggio basato sui contenuti.
Filtraggio collaborativo basato sull’utente
Il filtraggio collaborativo (CF) è un comune algoritmo di apprendimento automatico per la raccomandazione di prodotti utilizzato nei negozi di e-commerce più diffusi. Questo algoritmo può raccogliere istantaneamente e imparare a offrire consigli adeguati man mano che vengono raccolti più dati sui clienti.
Siti web come YouTube, Netflix e Amazon implementano l’algoritmo CF come parte dei loro sistemi di raccomandazione dei prodotti.
I sistemi di raccomandazione per il filtraggio collaborativo si basano su due tipi di ipotesi:
- Filtraggio da utente a utente: se a un cliente A (Peter) piacciono i blue jeans, una t-shirt casual, pantaloni e scarpe mocassino mentre a un altro cliente B (Ronald) piacciono i jeans neri, le camicie formali, i pantaloni larghi e le scarpe converse, c’è una probabilità che a Peter piacciano anche i pantaloni larghi ea Ronald le scarpe mocassino.
- Filtraggio da articolo a articolo: trova i prodotti che hanno alcune caratteristiche primarie comuni. Inoltre, suggerisce al cliente prodotti simili o affini. Ad esempio, un cliente che acquista bevande energetiche richiederebbe al sistema di raccomandazione di fornire un sipper.
Filtraggio basato sui contenuti
Questo algoritmo di raccomandazione è completamente basato sulla descrizione di un prodotto o sul profilo delle scelte preferite di un acquirente. Questo sistema di filtraggio utilizza parole chiave per descrivere i prodotti. Inoltre, un profilo cliente è progettato per evidenziare i tipi di prodotti che piacciono a questo cliente.
In altre parole, gli algoritmi utilizzati nel filtraggio basato sui contenuti cercano di suggerire prodotti, che sono correlati a quelli che un cliente ha acquistato o apprezzato in passato. Il presupposto fondamentale di questo sistema di filtraggio è che se a un cliente piace un articolo, apprezzeranno anche i prodotti correlati.
Leggi anche: Semantic Web in poche parole
L’importanza dei sistemi di raccomandazione
Non molto tempo fa, ogni fornitore conosceva personalmente i propri clienti e poteva fornire loro consigli in base alla propria conoscenza personale dei loro acquisti precedenti. Questo tipo di relazione personale significava che gli acquirenti avrebbero ottenuto il miglior servizio clienti, mentre i venditori potevano trarre vantaggio dalla fedeltà al marchio poiché erano ben informati sui gusti, le esigenze, il budget e le preferenze dei loro clienti.
Al giorno d’oggi, lo shopping online è la tendenza attuale. Sebbene il business online stia procedendo rapidamente, i venditori non possono costruire l’intimità e la relazione che potrebbero attraverso un negozio di mattoni e malta. Quindi, per connettersi con i clienti online, è stato progettato un motore di suggerimenti.
Ecco perché lavorare con un fornitore di motori di raccomandazione è importante nel mondo del business online di oggi.
I sistemi di raccomandazione per l’e-commerce ti aiutano a ottenere un vantaggio competitivo
Molte aziende online sono in lizza per offrire il miglior servizio clienti attraverso i loro gateway di pagamento, motori di raccomandazione, offerte di prodotti e servizi di assistenza clienti. Lavorare con un motore di raccomandazione dei prodotti robusto e altamente intelligente può rendere il tuo negozio e-commerce distinto dagli altri.
Sistemi di raccomandazione e-commerce aumentano le vendite
L’obiettivo finale di ogni negozio di e-commerce è migliorare le vendite. I motori di raccomandazione offrono i giusti suggerimenti ai clienti che promuovono l’acquisto degli articoli. È stato dimostrato che l’utilizzo delle giuste opzioni di raccomandazione può aumentare le entrate di upselling e offrire una migliore esperienza di acquisto ai clienti.
I sistemi di raccomandazione per l’e-commerce cambiano le tendenze di acquisto
La pubblicazione di contenuti precisi può attivare segnali, costruire abitudini coerenti e influenzare le pratiche di acquisto. I motori di raccomandazione sono diventati il fattore successivo per influenzare e forse modificare il comportamento di acquisto dei clienti.
I sistemi di raccomandazione per l’e-commerce guidano il business
Infine, i proprietari di e-commerce e gli analisti di marketing possono risparmiare fino al 75% del loro tempo quando vengono offerti suggerimenti personalizzati necessari per costruire future campagne di marketing e vendita.
Di e-commerce e di molto altro ne parleremo al prossimo EcommerceDay! Due giornate di formazione con i più grandi esperti di marketing digitale, ecommerce, new retail ed omnichannel in cui potrai approfondire le tue conoscenze nel settore e imparare direttamente dai migliori.
Iscriviti gratuitamente a Ecommerce Community
CONSULTA IL SITO UFFICIALE DI ECOMMERCEDAY
