افزایش فروش با موتور توصیه محصول

اینکه بدانید مشتریان شما چه چیزی میخواهند، مزایای زیادی دارد. برای مثال، اگر از قبل بدانید که سعید ممکن است برای هارد دیسک اکسترنالی که در سبد خرید خود قرار داده است به یک کاور محافظ هارد نیز ممکن است نیاز داشته باشد، شاید بتوانید چند پیشنهاد به او نشان دهید یا یک کوپن تخفیف برای ترغیب او به تکمیل خرید ارسال کنید.

علاوه بر افزایش فروش از طریق پیشنهادات هوشمندانه، یک سیستم توصیه‌گرِ محصول می تواند کارهای بیشتری برای شما انجام دهد. این سیستم می تواند با پیش بینی های دقیق در مورد خواسته های مصرف کنندگان، به شما در ساده سازی عملیات و مدیریت بهتر موجودی کمک کند.

جای تعجب نیست که آمازون، رهبر بازار تجارت الکترونیک جهانی، سال هاست روی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ساخت چارچوب هایی سرمایه گذاری می کند که بتوانند به طور دقیق پیش بینی کنند که مشتریانشان چه می خواهند. از این داده ها برای ارسال انواع پیشنهاد محصولات به کاربران استفاده می کند، استراتژی که تقریباً 35 درصد از فروش این غول تجارت الکترونیک را به خود اختصاص داده است.

سیستم مشابهی نیز توسط نتفلیکس استفاده می شود، که در آن پیشنهاداتی برای تماشاهای بعدی به کاربر ارائه می‌کند. بنابراین، اگر احساس می کنید نتفلیکس به معنای واقعی ذهن شما را می خواند، تعجب نکنید. این سرویس فقط با تجزیه و تحلیل سابقه مرور شما و آخرین چیزی که دیده اید، پیشنهاد می کند که به احتمال زیاد از چه چیزی در آینده لذت خواهید برد!

این قابلیت برای هر دوی آمازون و نتفلیکس بر اساس تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده با استفاده از داده های تاریخی و بلادرنگ برای درک رفتار کاربر است.

موتور پیشنهاددهنده و خدمات شخصی سازیِ نوین مارکتینگ از همین اصول برای کمک به کسب و کارهای تجارت الکترونیک برای دستیابی به شخصی سازی مشابه آمازون در صفحات محصول خود برای افزایش فروش و دستیابی به رضایت بالاتر کاربران استفاده می کند.

موتور توصیه‌ی محصول چیست؟

یک پلتفرم توصیه‌ی محصول به راهنمایی کاربران در مورد محصولاتی که دوست دارند بر اساس داده های جمعیت شناختی و رفتار خرید گذشته آنها کمک می کند. این پلتفرم از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پردازش میلیون ها نقطه داده برای توصیه مرتبط ترین محصولات به کاربر استفاده می کند.

موتورهای پیشنهاددهنده‌ی محصول همچنین از یک سیستم فیلترینگ برای پیش بینی و نمایش کالاهایی که ممکن است یک خریدار بخواهد خریداری کند استفاده می کنند. بسته به نیاز شما، الگوریتم های خاصی از موتور پیشنهاددهنده خرید قابل استفاده هستند تا به نتایج مطلوب برسید. در اینجا سه الگوریتم رایج سیستم توصیه‌ی محصول آورده شده است:

• الگوریتم های فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering Algorithms): این الگوریتم ها بر اساس جمع آوری و تفسیر حجم زیادی از داده های رفتار کاربران کار می کنند. آنها همچنین اقدامات مشابه کاربران مختلف را برای پیش بینی اینکه چه کاربرانی ممکن است به چه محصولاتی علاقه مند باشند، مقایسه می کنند. برای مثال، بخش “مشتریانی که این محصول را خریدند، این محصولات را نیز خریدند” در صفحه محصول شما در آمازون بر اساس فیلترینگ مشارکتی است.
• الگوریتم های فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-based Filtering Algorithms): این روش های فیلترینگ بر اساس پروفایل کاربر و انتخاب های ترجیحی او و همچنین شرح اقلام مختلفی است که در گذشته مرور یا خریداری کرده است. برای مثال، اگر آهنگی از استاد شجریان را دوست دارید، موتور توصیه ممکن است هنرمندانی مانند هومایون شجریان و شهرام ناظری را پیشنهاد دهد.
• الگوریتم های فیلترینگ ترکیبی (Hybrid Filtering Algorithms): یک الگوریتم فیلترینگ ترکیبی، ترکیبی از الگوریتم های مرتب سازی و رتبه بندی متنوع است. بنابراین، می تواند از فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا به طور همزمان برای توصیه طیف وسیع تری از اقلام به مشتریان با دقت بیشتر استفاده کند.

اگر نیاز به مطالعه‌ی دقیق‌تری از جرئیات یک سیستم پیشنهاددهنده دارید می‌توانید مقاله‌ی “راهنمای کامل سیستم توصیه‌گر (سیستم پیشنهاددهنده)” را مطالعه کنید.

با عبور از بخش فنی، در اینجا چند نمونه از انواع توصیه محصول وجود دارد که می توان از آنها در صفحات مختلف و در نقاط مختلف در مسیر سفر مشتری استفاده کرد.

پیشنهادات در صفحه اصلی

صفحه اصلی شما ویترین فروشگاه دیجیتال شماست. بنابراین، نشان دادن پیشنهادات اصلی محصول برای کمک به کاربران در شروع خرید و افزایش نرخ کلیک بسیار مهم است. به طور معمول، پیشنهادات موجود در صفحه اصلی با هدف آگاه کردن کاربرانِ تازه وارد از محصولات شما و ایجاد تعامل با آنها انجام می شود. در اینجا برخی از انواع پیشنهادات که باید در نظر بگیرید آورده شده است:

• داغ ترین آیتم ها یا آیتم هایی که از رقبا متمایز هستند. می توانید بر اساس پارامترهایی مانند خرید، محبوبیت، ترندها و غیره، برترین اقلام موجود در سایت خود را در دسته بندی های مختلف برجسته کنید.
• پرفروش ترین ها یا آیتم هایی با بالاترین نرخ تبدیل
• آیتم های جدید اضافه شده
• آیتم های پرطرفدار که به زودی در دسترس خواهند بود و می توان آنها را زودتر رزرو کرد
• آیتم های فروش
• توصیه های مبتنی بر محتوا (بر اساس موقعیت مکانی، آب و هوا یا دستگاه). نمونه ای از این را می توانید در تصویر زیر مشاهده کنید. میترا، یک سایت تجارت الکترونیک پیشرو در هند، از این بنر در صفحه اصلی برای افزایش فروش در آخر هفته استفاده کرد.
• 
  

در صفحه اصلی برای بازدیدکنندگان بازگشتی، می توانید توصیه های شخصی سازی شده تری را نشان دهید، مانند:

• آیتم هایی که قبلاً مشاهده و خریداری نشده اند
• آیتم های مرتبط با خرید اخیر
• تخفیف روی آیتم های مشاهده شده اخیر یا سبدهای خرید رها شده
• آیتم های محبوب بر اساس آیتم های مشاهده شده/خریداری شده قبلی

پیشنهاداتِ صفحه‌ی جزئیات محصول

صفحه‌ی جزئیات محصول جایی است که بازدیدکنندگان شما اطلاعات دقیق در مورد یک محصول را پیدا می کنند. هدف در اینجا نگه داشتن بازدیدکنندگان در قیف فروش و ترغیب آنها به افزودن اقلام به سبد خرید است.

ممکن است توصیه های موجود در این صفحه با هدف افزایش ارزش سفارشات متوسط با پیشنهاد محصولات تکمیلی که ممکن است برای تحریک خریدهای تکانشی به آنها نیاز داشته باشند، انجام شود. مشتریان همچنین تمایل دارند زمان زیادی را در صفحات اطلاعات محصول صرف کنند و شما می توانید از این فرصت برای ارائه موارد زیر استفاده کنید:

• آیتم های تکمیلی در همان دسته بندی
• سایر اقلام مرتبط
• محصولاتی با کیفیت، امتیاز یا قیمت بهتر در آن دسته بندی
• محصولات مرتبط (مثلاً باتری اگر کسی اسباب بازی باتری دار خریداری کرده باشد)
• اقلام تبلیغاتی
• آیتم هایی برای فروش بیشتر، به عنوان مثال، آنهایی که کیفیت بهتر یا قیمت بالاتری دارند
• پربازدیدترین یا خریداری شده ترین اقلام از همان دسته توسط سایر مشتریان (نمونه زیر را ببینید)

انتخابِ فناوری صحیحِ موتور توصیه‌ی محصول

ادغام یک موتور توصیه محصول در سراسر مسیرهای کاربری شما مزایای زیادی دارد. با این حال، به خصوص زمانی که روی زیرساخت قدیمی اجرا شود، پیاده سازی چنین نرم افزاری می تواند دست و پا گیر باشد.

ما در نوین مارکتینگ یک موتور قدرتمند سیستم توصیه‌ی محصول مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کرده ایم که به راحتی با وب سایت و برنامه های موجود شما ادغام می شود.

این موتور توصیه برای شخصی سازی سفرهای کاربر به صورت end-to-end در عین حال خودکار کردن کارهای تکراری و ارسال منظم بینش های کسب و کار به شما بر اساس تجزیه و تحلیل های پیشرفته برای تصمیمات تجاری آگاهانه طراحی شده است.

با ترسیم اهداف کسب و کار خود بر نحوه تعامل بازدیدکنندگان با سایت خود، می توانید موارد استفاده مناسب را برای هر مرحله از سفر کاربر انتخاب کنید. برای مثال، اگر یک خرده فروش مُد هستید، ممکن است بخواهید جدیدترین اقلام مجموعه خود را در صفحه اصلی نمایش دهید.

به طور مشابه، در صفحه پرداخت، ممکن است تصمیم بگیرید که لوازم جانبی را که توسط کاربران دیگر سفارش داده شده است را نشان دهید تا آن آیتم ها را به فروش برسانید و ارزش سفارش متوسط را افزایش دهید.

می توانید برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد افزایش فروش خود با یک موتور توصیه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی با ما تماس بگیرید.

سؤالات متداول

موتور توصیه محصول چیست؟

یک موتور توصیه محصول فعالیت های مختلف کاربران مانند سابقه جستجو، الگوی مرور، موقعیت جغرافیایی و غیره را برای دسته بندی مناسب‌ترین محصولات برای خریداران را ردیابی می کند. بر این اساس، می تواند آن محصولات را به صورت پیشنهادات فروش بالا / فروش متقابل برای کمک به مشتریان در تصمیم گیری سریع نمایش دهد.

چگونه فروشگاه های تجارت الکترونیک می توانند با موتور توصیه محصول فروش خود را افزایش دهند؟

یک موتور توصیه محصول تلاش های جستجوی مشتریان را کاهش می دهد و آنها را قادر می سازد تا بر اساس توصیه هایی که با هدف کاربر مطابقت دارد، به سرعت تصمیم بگیرند. فروشگاه های تجارت الکترونیک می توانند از این ویژگی های منحصر به فرد موتور توصیه محصول برای افزایش فروش استفاده کنند.

آیا ابزار پیشنهاددهنده نوین مارکتینگ می تواند به افزایش فروش فروشگاه تجارت الکترونیک کمک کند؟ 

ریکامندیشن سیستم نوین مارکتینگ یک موتور توصیه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی است که می توانید آن را به فروشگاه ایکامرسی خود اضافه کنید تا اطمینان حاصل کنید که توصیه های محصول مرتبط و لحظه‌ای وجود دارد که کاربران را تحت تأثیر قرار می دهد تا خرید آگاهانه انجام دهند.

منابع:

https://www.argoid.ai/blog/boosting-sales-with-a-product-recommendation-engine