Personalizacja zakupów w sklepach internetowych (tj. dopasowanie prezentowanej oferty produktowej do konkretnego zamawiającego) to bez wątpienia jeden z najważniejszych trendów e-commerce w ostatnich latach. Przeczytaj artykuł i dowiedz się więcej na temat tego, czym są systemy rekomendacyjne.
Sposobów na personalizację sklepów internetowych jest wiele: od newsletterów, po specjalne kampanie mailingowe oraz narzędzia automatyzujące obsługę klienta.
Wartym uwagi sposobem na szybką poprawę poziomu personalizacji sklepu online (zwiększenia dopasowania produktowego) są systemy rekomendacji produktowych.
W tym artykule odpowiemy na takie pytania jak:
- Czym jest silnik rekomendacji produktowych i na jakiej zasadzie działa rekomendacja produktów?
- Jakie są najskuteczniejsze typy rekomendowanych ofert produktowych?
- Jakie zalety dla sklepu internetowego oferuje silnik rekomendacji produktowych?
Rekomendacje produktowe w sklepie internetowym — co to jest?
Rekomendacje produktowe to spersonalizowane listy produktów z bieżącej oferty sklepu internetowego, które są proponowane klientom na podstawie ich preferencji, gustu i potrzeb. Systemy rekomendujące zwiększają szanse na dokonanie zakupu i na zadowolenie klientów.
W jaki sposób sprawić, by rekomendacje były dopasowane do preferencji klientów oraz jak skutecznie przewidzieć potrzeby użytkownika?
Z pomocą przychodzi nowoczesna technologia!
Rekomendacje są generowane za pomocą silnika rekomendacji produktowych.
Za to, aby rekomendacja produktu została odpowiednio dobrana, odpowiedzialne są algorytmy oparte o technologię sztucznej inteligencji oraz machine learning (AI). Unikalny zestaw produktów sugerowanych przez system jest dopasowany do każdego użytkownika indywidualnie.
Rekomendacje są generowane na podstawie zgromadzonych w sklepie internetowym danych dotyczących ruchu oraz specyfikacji produktów. System analizuje bazę produktów dostępnych w sklepie online, preferencje klientów oraz historię ich sesji. Więcej o tym, w jaki sposób filtrowane są dane, piszemy w dalszej części artykułu.
Klasyczne systemy rekomendacji wymagają od administratorów sklepu tworzenia listy produktów polecanych manualnie. Charakteryzują się tym, że każdy zestaw rekomendacji zakupowych jest identyczny dla każdego użytkownika.
![ecommerce silnik rekomendacji sklepów internetowych](https://selesto.pl/blog/content/images/2022/05/silnik-rekomendacji-infografika-pl.jpg)
Nowoczesny silnik rekomendacji oparty o AI umożliwia automatyczne wyświetlenie każdemu klientowi z osobna produktów wybranych specjalnie dla niego w czasie rzeczywistym. Dzięki takiemu rozwiązaniu dobór rekomendacji zakupowych jest dużo trafniejszy i skuteczniej doprowadza klienta do zakupu niż ten wprowadzany ręcznie.
Większość dużych serwisów e-commerce obecnych na rynku takich jak Amazon czy Aliexpress posiadają własne systemy, które generują spersonalizowane rekomendacje produktowe. Są to złożone silniki zbudowane od podstaw przez wewnętrznych programistów, specjalnie z myślą o danej platformie i od lat przynoszą ogromne korzyści. Dla przykładu, Amazon podaje, że nawet 35% ich przychodu jest generowanych dzięki ich autorskiemu silnikowi rekomendacji.
Warto zauważyć, że systemy te nie są przeznaczone wyłącznie dla największych graczy na rynku e-commerce. Kompleksowy silnik rekomendacji to rozwiązanie dostępne dla każdego i sprawdzi się świetnie w sklepie internetowym każdej wielkości, niezależnie od oferowanego asortymentu. Należy podkreślić, że instalacja systemów rekomendujących nie wymaga specjalistycznej wiedzy informatycznej.
Jak działa silnik rekomendacji produktów?
Obecnie silniki rekomendacji działają w wielu serwisach internetowych różnego rodzaju takich jak: serwisy streamingowe, serwisy informacyjne czy księgarnie internetowe.
Do wygenerowania listy produktów komplementarnych silniki wykorzystują na ogół 3 rodzaje danych:
- Cechy produktów - są to podstawowe informacje o asortymencie takie jak nazwa, cena, specyfikacja, opis produktu czy jego kategoria.
- Ruch użytkowników - są to dane dotyczące zachowań klientów w sklepie internetowym (przykładowo odwiedzone strony oraz czas spędzony na nich), a także kliknięcia oraz dodania produktów do koszyka.
- Interakcje użytkowników z wyświetlanymi rekomendacjami - są to informacje, które wskazują, w jaką rekomendacje kliknął użytkownik, czy wsadził ją do koszyka i czy dokonał zakupu sugerowanego produktu.
Opierając się na tych danych, system rekomendacji oferuje rekomendowane produkty odwiedzającym stronę sklepu.
Poszczególne silniki rekomendacji można również rozróżniać na podstawie wykorzystanej metody analizy i filtrowania danych.
Oto 3 najpopularniejsze podejścia, na których bazuje większość modeli rekomendacji:
- Content-Based filtering - jest to metoda filtrowania treści oparta na zbieraniu i analizowaniu treści oraz danych użytkowników na temat ich zachowania w sklepie (silnik rekomendacji używa plików cookies, które umożliwiają śledzenie wizyt).
- Collaborative Filtering - system rekomendacji oparty na metodzie grupowego filtrowania analizuje dane uzyskane od użytkowników, którzy kupili podobne produkty. Następnie łączy te informacje w celu utworzenia listy polecanych produktów dla kolejnego użytkownika.
- Systemy hybrydowe - system rekomendacji oparty na metodzie hybrydowej łączy systemy oparte na treści oraz te oparte na grupowym filtrowaniu. W tym przypadku silnik rekomendacji filtruje zarówno informacje o zachowaniu innych użytkowników z przeszłości, jak i preferencjach danego klienta, dla którego rekomendacje są wyświetlane.
W zależności od typu modelu rekomendacje produktowe mogą zostać umieszczone w wielu miejscach na stronie np. na karcie produktu czy stronie głównej sklepu.
![](https://selesto.pl/blog/content/images/2022/05/content-based-pl.jpg)
![](https://selesto.pl/blog/content/images/2022/05/collaborative-filtering-pl.jpg)
9 rodzajów rekomendacji zakupowych
Wyróżniamy 9 najskuteczniejszych rodzajów rekomendacji produktowych, które są stosowane w różnych lokalizacjach sklepu internetowego (strona produktu, strona kategorii, koszyk zakupowy, strona główna, strona niedostępnego produktu, blog, etc.).
Poniżej opisaliśmy krótko każdy z nich wraz z ich najważniejszymi zaletami.
1. Maksymalizacja konwersji przez AI (AI-Driven Maximized Conversion)
Ten model rekomendacji wyświetla podobne produkty o potencjalnie największym prawdopodobieństwie konwersji dla poszczególnych produktów oraz klienta.
Optymalizuje wyniki na podstawie rzeczywistego ruchu i zachowań klientów. Korzysta przy tym z metod statystycznych i maszynowego uczenia oraz dzięki tzw. samplingu dobiera unikalne rekomendacje.
Umieszczenie tego rodzaju rekomendacji na karcie produktu lub stronie koszyka pozwoli na zwiększenie zarówno współczynników zaangażowania klientów jak i średniej wartości ich zamówień.
2. Najczęściej oglądane (Most Viewed in Category)
Ten rodzaj rekomendacji wyświetla najczęściej przeglądane produkty należące do tej samej kategorii, do której należy dany produkt.
Przykładowo, jeśli w kategorii “Smartfony” najczęściej wyświetlaną pozycją jest “Samsung Galaxy S22” to użytkownikowi, który przegląda tę kategorię, zostanie on wyświetlony jako propozycja, ponieważ jest on najpopularniejszy.
W przypadku tego modelu algorytm generuje rekomendacje na podstawie historii przeglądanych kategorii.
3. Najczęściej kupowane z danej kategorii (Bestsellers in Category)
Wyświetla najczęściej kupowane produkty w danej kategorii.
Model ten jest podobny do drugiego typu, z tą różnicą, że generuje rekomendacje zakupowe na podstawie produktów, które rzeczywiście zostały zakupione.
Podobnie jak w poprzednim modelu, algorytm generuje rekomendacje, opierając się o dane o zachowaniu klientów.
4. Najbardziej podobne w danej kategorii (Most similar in a category)
Model ten tworzy listę rekomendowanych produktów na podstawie ich podobieństwa do oglądanego produktu w danej kategorii. Poziom podobieństwa określany jest przez porównywanie opisów, nazw i innych cech produktów za pomocą silnika rekomendacji.
By system mógł generować najlepiej dopasowane produkty, należy zadbać, aby ich opis był jak najbardziej precyzyjny i obfity w najważniejsze słowa kluczowe. Im bardziej szczegółowy opis produktu, tym trafniejsze rekomendacje będą w stanie zostać wygenerowane.
![ecommerce most similar in category](https://selesto.pl/blog/content/images/size/w1000/2022/05/wyglad-strona-produktu.png)
5. Filtrowanie po kategoriach (Filtered by category)
Podobnie jak w przypadku poprzedniego modelu, ten również wyświetla podobne produkty komplementarne do tego, na którego stronie wyświetlana jest rekomendacja.
Różnica polega na tym, że w tym modelu istnieje możliwość dodania tagów do poszczególnych produktów, które to z kolei silnik rekomendacji wykorzysta do tworzenia listy polecanych produktów w danej kategorii. Przykładowo, jeśli chcemy, żeby użytkownikom, którzy są na stronie z niebieskimi spodniami wyświetlały się wyłącznie produkty z kategorii "niebieskie spodnie".
Zdecydowanie najlepszym miejscem na umiejscowienie okienka z rekomendacjami tego typu są strony kategorii produktów i strony produktów.
6. Ostatnio oglądane (Recently Visited in Store)
Ten model rekomendacji wyświetla się tylko użytkownikom, którzy odwiedzali już wcześniej dany sklep. Prezentowane są produkty, które oglądali podczas jednej z poprzednich wizyt.
Zestaw rekomendacji generowany jest na podstawie historii sesji danego użytkownika o przypisanym numerze ID.
Model ten stanowi świetne narzędzie mogące znacząco pomóc w obniżeniu współczynnika porzuceń koszyka sklepu internetowego.
![ecommerce recently visited in store](https://selesto.pl/blog/content/images/size/w1000/2022/05/wyglad-strona-glowna.png)
7. Najczęściej kupowane w sklepie (Bestsellers in Store)
W tym modelu klient otrzymuje spersonalizowane rekomendacje na podstawie najczęściej dodawanych do koszyka produktów spośród wszystkich produktów w sklepie.
Rekomendacja produktu jest dobierana automatycznie przez algorytm, który w czasie rzeczywistym zbiera informacje na temat tego, który produkt jest aktualnie najczęściej dodawanym do koszyka w całym sklepie.
Rekomendacje z bestsellerami świetnie sprawdzą się na stronie głównej oraz na stronie kategorii produktów.
![ecommerce bestsellers in store](https://selesto.pl/blog/content/images/size/w1000/2022/05/strona-glowna-bestsellers.png)
8. Inni oglądali (Others Also Viewed in Store)
Ten model wyświetla produkty, które inni użytkownicy przeglądali podczas jednej sesji razem z produktem, na którego stronie wyświetlona została rekomendacja. Model ten opiera się na statystycznej analizie historii przeglądania produktów w sklepie.
Model stanowi bardzo dobre narzędzie, które pozwala na wdrożenie strategii cross sellingowej w sklepie internetowym.
Umieszczenie tego modelu na stronie koszyka pozwoli właścicielom sklepów online na zwiększenie średniej wartości zamówień.
![ecommerce others viewed in store](https://selesto.pl/blog/content/images/size/w1000/2022/05/wyglad-pop-up-niedostepny-produkt.png)
9. Rekomendacje definiowane regułami/manualne (Rule-Driven Recommendations)
Ten model pozwala osobie administrującej sklep internetowy na samodzielne wskazanie, które produkty będą wyświetlane w danym momencie i w danym miejscu na stronie sklepu.
Takie rozwiązanie jest szczególnie chętnie wykorzystywane, gdy właściciel sklepu chce poinformować klientów o aktualnej promocji oraz w momencie, gdy dany produkt ma się sprzedać szybciej.
Jak wykorzystać siłę rekomendacji produktowych - podsumowanie
Silnik rekomendacji produktowych jest prawdopodobnie najlepszym i najłatwiejszym sposobem na zaprezentowanie szerszej gamy produktów potencjalnym klientom. Co więcej, rekomendowane są te produkty, którymi osoby odwiedzające sklep internetowy mogą być faktycznie zainteresowane, a to znacznie zwiększa szansę na to, że dojdzie do konwersji.
Prowadząc sklep internetowy z produktami opartymi o nowoczesną technologię, strategie up i cross sellingowe stanowią bardzo dobry sposób na zwiększenie średniej wartości koszyka. System spersonalizowanych rekomendacji produktowych może stanowić najprostszy i najskuteczniejszy sposób na ich wprowadzenie.
Bazując na danych uzyskanych ze skutecznych wdrożeń silnika rekomendacji produktowych, właściciele sklepów odnotowali nawet 29% udział rekomendowanych produktów w całkowitej sprzedaży sklepu.
Co więcej, wskaźniki CTR1 dla banerów z rekomendacjami wynosiły od 7% do 14% w zależności od ich umiejscowienia w zakładkach sklepu.
Wszystko to wyraźnie pokazuje jak istotna jest personalizacja doświadczeń zakupowych na rynku e-commerce, a technologia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stanowi świetne narzędzie do automatyzacji tego procesu.
Wiesz już, co to są i jak działają systemy rekomendacyjne produktów. Poznałeś także 9 rodzajów rekomendacji skutecznych w e-commerce. Pora, abyś wdrożył narzędzie, dzięki któremu skutecznie zwiększysz sprzedaż w swoim sklepie internetowym. Nie ma znaczenia, jaki jest asortyment w Twoim sklepie online. System rekomendacyjny sprawdzi się zarówno jeśli sprzedajesz odzież, obuwie, kosmetyki, materiały budowlane, akcesoria dla zwierząt, części samochodowe, jak i inne produkty.
Wykorzystaj nowoczesną technologię, jaką są algorytmy machine learnig, aby odnieść sukces w biznesie internetowym. Wyświetlaj rekomendowane produkty i zachęć potencjalnych klientów, aby dokonali zakupu w Twoim sklepie.
Wiadomość wysłana!
Odpowiemy na Twoją wiadomość w ciągu 24 godzin.
Formularz kontaktowy
Jeżeli chcesz stworzyć najpiękniejszy i najszybszy sklep internetowy na rynku, zrób to z moim zespołem. Nie czekaj. Napisz do mnie.