Świat biznesu skupia się bardziej niż kiedykolwiek na cyfrowych doświadczeniach potencjalnych klientów. Jak sprawnie ich obsługiwać i doradzać wybór produktów najbardziej dopasowanych do ich potrzeb? Ciekawym rozwiązaniem jest silnik rekomendacji, dzięki któremu klienci, przeglądający Twój sklep internetowy, dostaną spersonalizowane propozycje zakupowe.
Z tego tekstu dowiesz się:
Zautomatyzowane rekomendacje produktowe – współczesny trend?
Wartość rynku silników rekomendacyjnych jest prognozowana na 15,13 miliardów USD na rok 2026. Coraz częściej podczas zakupów przez strony sklepów internetowych lub przez aplikacje mobilne dostajemy pewne sugestie zakupowe. Niezależnie od tego, czy zrobiliśmy już wcześniej zakupy w danym sklepie. Silniki rekomendacyjne przestały już być nowością i powoli stają się standardem na rynku e-commerce. Są odpowiednikiem doradcy klienta w sklepie stacjonarnym, z tym że… prawdopodobnie lepiej rozumieją klienta. Ekspresowa analiza danych internauty pozostawianych podczas odwiedzin strony pozwala im zyskać pewną wiedzę o jego preferencjach i potrzebach zakupowych.
Według statystyk opublikowanych przez Amazon aż 54% ankietowanych przedsiębiorców uważa, że na zastosowanie rekomendacji ma wpływ na średnią wartość zamówienia w sklepie internetowym. Natomiast 49% konsumentów przyznaje, że pod wpływem spersonalizowanej rekomendacji zakupiło produkt, którego nie poszukiwało w sklepie. Ponad połowa użytkowników (52%) udzieliłaby zgody na udostępnianie swoich danych w zamian za trafne rekomendacje.
Okazuje się, że silnik rekomendacji w sklepie internetowym wpływa nie tylko na zwiększenie wartości koszyka, lecz także na konwersję. Ma również pozytywny wpływ na doświadczenia klienta. Jeśli pomożesz użytkownikom dotrzeć do produktów, które mogą się im podobać, zwiększysz prawdopodobieństwo, że wrócą na Twoją stronę.
Czym są i jak działają silniki rekomendacji?
Rekomendacje produktowe to rozwiązanie polegające na oferowaniu klientom sklepów internetowych produktów w momencie przeglądania przez nich strony internetowej. Ma to zwiększyć popyt i zaangażowanie użytkowników. Pośrednio jednak rekomendacje wpływają także na doświadczenia klientów, ponieważ pomagają im szybciej odnaleźć produkty, usługi i treści lepiej dopasowane do ich potrzeb. Jest to możliwe dzięki specjalnym silnikom, które – przy pomocy algorytmów – filtrują i analizują dane użytkowników, żeby zrozumieć, jakie produkty lub usługi z oferty firmy będą najlepiej dostosowane ich do potrzeb i oczekiwań. Wykorzystują zarówno dane historyczne, jak i pozyskiwane w czasie rzeczywistym.
Istotne są kwestie takie jak preferencje osoby dotyczące przeglądanych produktów, np. kolor bądź rozmiar lub jej poprzednio zrobione zakupy. Systemy rekomendacyjne mają zastosowania w różnych typach biznesu i mogą być wdrażane na stronach internetowych, w aplikacjach webowych i mobilnych.
Siła personalizacji
Zautomatyzowane wyświetlanie potencjalnemu klientowi przypadkowych, powiązanych lub alternatywnych produktów także może przekonać go do zakupu bądź dodania dodatkowego produktu do koszyka. Dlaczego więc silniki rekomendacji zyskują coraz większą popularność? W przeciwieństwie do klasycznej sprzedaży krzyżowej (cross-sellingu) rekomendacje bazują na danych konkretnego klienta. Zanim produkt zostanie mu wyświetlony, zebrane informacje zostają poddane szczegółowej analizie. Dzięki temu system jest w stanie wyłonić spośród wszystkich oferowanych produktów te, które mogą najbardziej spodobać się kupującemu.
To właśnie personalizacja czyni to rozwiązanie tak atrakcyjnym zarówno dla przedsiębiorców, jak i ich klientów. Użytkownik otrzymuje sugestie wynikające z jego zachowań w sieci na konkretnej stronie (w tym z wcześniejszych zakupów). Czasami mogą one nawet idealnie pasować do jego aktualnych potrzeb. Silniki rekomendacji pozwalają mu nie tylko na sprawniejsze eksplorowanie oferty, ale także na szybsze dotarcie do tych produktów.
Sprawdź też cross-sell vs up-sell i ich zastosowanie w e-commerce
Jak przebiega proces tworzenia rekomendacji zakupowych
Zazwyczaj generowanie rekomendacji składa się z takich etapów:
- Zgromadzenie danych – współcześnie istnieją naprawdę zaawansowane techniki analizy danych w obrębie witryny. Pod uwagę można brać te, które opisują liczby (odsłony danego produktu, dane zakupowe, działania na koszyku) i te bardziej złożone (komentarze na temat produktów itd.).
- Przechowywanie – zgromadzone dane należy gdzieś umieścić. Wybór odpowiedniej bazy zależy od rodzaju danych, które zamierzasz wykorzystywać do analizy. W zakresie tych rozwiązań powinien doradzić Ci specjalista, który będzie wdrażał silnik rekomendacji dla Twojej strony lub aplikacji.
- Analiza – dane przygotowane do analizy są interpretowane przy użyciu różnych technik analitycznych.
- Filtrowanie – zebrane dane trzeba przefiltrować, aby stworzyć rekomendacje dla konkretnego użytkownika przy pomocy odpowiednich algorytmów.
Jakie są rodzaje silników rekomendacji?
Proces tworzenia rekomendacji zakupowych nie zawsze przebiega tak samo. W zależności od potrzeb danej firmy stosuje się inne techniki analizy i algorytmy. Istnieją trzy podstawowe rodzaje silników rekomendacji.
Filtrowanie kolaboratywne
Polega na gromadzeniu i porównywaniu danych jednego klienta (jego zachowań, aktywności w sieci i preferencji) do informacji o innych użytkownikach. Silnik szuka podobieństw i proponuje użytkownikowi to, co wybrali inni, podobni do niego (pod względem zachowania czy wcześniejszych decyzji zakupowych).
Przykład
Kasia i Ola interesują się żeglarstwem. Obie kupują kursy i szkolenia online, przeglądają strony związane z żeglowaniem. Kasia niedawno kupiła podręcznik dla sternika jachtowego. Silnik rekomendacji w księgarni internetowej może zaproponować Oli ten sam podręcznik.
Rzecz jasna, przykład ten jest bardzo uproszczony. Jednak ta technika nie należy do wyjątkowo skomplikowanych. Nie wymaga przeprowadzania zaawansowanych analiz i interpretacji danych. Porównanie profili i wyborów klientów wciąż pozwala jednak generować całkiem trafne propozycje.
Filtrowanie oparte na treści
Założeniem filtrowania bazującego na contencie jest przekonanie, że osoba, która lubi konkretny produkt, będzie lubiła również inny o podobnych cechach. Przy użyciu odpowiednich algorytmów można wykorzystywać profil klienta i informacje o produkcie (typ, kolor, wielkość itd.), żeby zidentyfikować inne produkty, które mogą odpowiadać preferencjom danej osoby.
Oczywiście ten typ rekomendacji ma wady i zalety. Użytkownikowi proponowane są tylko produkty o podobnych cechach, więc to rozwiązanie sprawdzi się lepiej w aplikacji streamingowej z muzyką lub filmami (podpowiada utwory dopasowane do ulubionego gatunku muzyki, np. rock) niż w sklepie odzieżowym (gdzie rekomendowany byłby zakup kolejnej koszulki w takim samym kolorze).
Model hybrydowy
Łączenie rozwiązań od zawsze oferuje biznesom większą elastyczność. Hybrydowy model pozwala na połączenie zalet filtrowania kolaboratywnego i opartego na treści, przetwarzania języka naturalnego (NLP), uczenia maszynowego i różnych algorytmów. Silniki rekomendacji wykorzystujące obie techniki filtrowania analizując zachowania użytkownika i porównując je do zachowań i preferencji innych osób korzystających z portalu. Następnie sprawdza, jakie podobne produkty można polecić. Dzięki temu możliwe jest wygenerowanie wyjątkowo trafnych sugestii.
Jakie firmy powinny rozważyć wdrożenie silnika rekomendacji na stronie?
Rekomendowanie produktów powinno stać się częścią strategii firm, których sukces zależy od utrzymania klienta przez długi czas (czyli od regularnego użytkowania przez niego platformy, a nie tylko od okazjonalnych zakupów). Takimi e-biznesami są wszystkie strony i aplikacje, które świadczą usługi streamingowe, np. Netflix, YouTube czy Spotify. Portale te sugerują swoim użytkownikom kolejne utwory, wideo czy seriale, które mogłyby się im spodobać. Dzięki rekomendacjom firmy te utrzymują stale zainteresowanie swoich klientów.
Wdrożenie rekomendacji (alternatywnie sprzedaży krzyżowej) jest także dobrym rozwiązaniem dla firm, które chcą zwiększyć średnią wartość koszyka. Wykorzystując filtrowanie kolaboratywne, można zidentyfikować produkty, które mogą być przydatne dla osób kupujących dane przedmioty i zaproponować dodanie ich do zamówienia. Dzięki wysokiej personalizacji propozycji szansa na zakupienie dodatkowego produktu jest większa. Silniki rekomendacji sprawdzą się więc na wielobranżowych marketplace’ach i w sklepach internetowych.
Media społecznościowe i strony informacyjne również mogą korzystać z silników rekomendacji, aby ułatwić internautom odnajdywanie nowych treści, które mogłyby się im spodobać. Rekomendowanie treści może wpłynąć na poprawę satysfakcji użytkownika z korzystania z portalu. Wdrożenie spersonalizowanych rekomendacji wzbogaci doświadczenia zakupowe Twoich klientów i zwiększy ich zadowolenie z interakcji ze stroną internetową lub aplikacją.
