Quante volte hai visitato un negozio online con l'intenzione di acquistare un determinato articolo, per poi aggiungerne altri al tuo carrello? Potrebbe trattarsi di un caso fortuito, ma è più probabile che l'ecommerce abbia fornito raccomandazioni e suggerimenti pertinenti sui prodotti durante la navigazione.
Come merchant di ecommerce, anche tu puoi aumentare il numero di articoli nel carrello suggerendo prodotti complementari in base ai dati comportamentali del cliente. Il segreto sta nel creare raccomandazioni personalizzate che si allineino con l'intento d'acquisto originale dell'acquirente. Ecco una guida alle raccomandazioni di prodotti per l'ecommerce, con suggerimenti per il loro utilizzo sul tuo ecommerce.
Cosa sono le raccomandazioni di prodotto ecommerce?
Una raccomandazione di prodotto ecommerce è un suggerimento o una richiesta personalizzata che viene mostrata agli acquirenti online, per indirizzarli verso prodotti che potrebbero essere interessati ad acquistare. Queste raccomandazioni di prodotto personalizzate si basano su fattori quali la cronologia di navigazione, la cronologia degli acquisti, il comportamento dell'utente, la segmentazione dei clienti e la cronologia degli acquisti di utenti simili.
Le aziende ecommerce utilizzano strumenti software chiamati motori di raccomandazione dei prodotti per suggerire prodotti rilevanti agli acquirenti. Questi motori utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e punti di dati per generare suggerimenti sui prodotti. Sebbene l' integrazione di un motore di raccomandazione dei prodotti non possa garantire un numero più elevato di articoli nel carrello, può spingere i clienti a prendere in considerazione prodotti che altrimenti avrebbero ignorato.
Vantaggi delle raccomandazioni di prodotto ecommerce
- Aumento delle vendite e dei ricavi
- Miglioramento dell'esperienza utente
- Fidelizzazione dei clienti
- Ottimizzazione della spesa di marketing
- Dati approfonditi per un miglioramento continuo
Le raccomandazioni di prodotto offrono diversi vantaggi a un ecommerce:
Aumento delle vendite e dei ricavi
Le raccomandazioni personalizzate di prodotto hanno un impatto significativo sul valore medio degli ordini su una piattaforma ecommerce. Uno studio di Barilliance del 2023 ha rilevato che le raccomandazioni di prodotto rappresentano in media il 31% dei ricavi dei siti ecommerce. Secondo un rapporto di McKinsey, il 35% degli acquisti effettuati dai consumatori su Amazon deriva dal suo motore di raccomandazione.
Miglioramento dell'esperienza utente
Le raccomandazioni personalizzate possono migliorare l'esperienza d'acquisto complessiva dei visitatori del sito, indirizzandoli verso pagine di prodotti attinenti alle loro esigenze. Un rapporto di Moengage rileva che il 49% dei consumatori ha acquistato articoli che inizialmente non intendeva acquistare grazie alle raccomandazioni personalizzate sui prodotti.
Fidelizzazione dei clienti
Le raccomandazioni di prodotto efficaci contribuiscono alla soddisfazione e alla fidelizzazione dei clienti. Quando gli acquirenti trovano suggerimenti pertinenti e interessanti, sono propensi a tornare sul sito e a diventare clienti fedeli. Uno studio di McKinsey ha rilevato che la personalizzazione può produrre un aumento dal 10% al 15% dei tassi di conversione delle vendite, a dimostrazione della soddisfazione dei clienti e della fedeltà al brand.
Ottimizzazione della spesa di marketing
Comprendendo il comportamento e le preferenze dei clienti, le aziende ecommerce possono ottimizzare l'inventario e le strategie di marketing. Ciò può migliorare il targeting degli annunci, in quanto i rivenditori online possono suggerire i prodotti che gli utenti hanno visualizzato durante le precedenti visite ai loro siti. I negozi online possono inoltre migliorare l'outreach ai nuovi clienti utilizzando i dati precedentemente raccolti sugli acquirenti per suggerire articoli pertinenti.
Informazioni sui dati per un miglioramento continuo
I motori di raccomandazione dei prodotti generano dati preziosi sul comportamento, le preferenze e le tendenze dei clienti. I negozi ecommerce possono utilizzare questi dati dei clienti per perfezionare la loro selezione, migliorare le strategie di raccomandazione e persino sviluppare nuovi prodotti in base agli interessi dei clienti.
Tipi di motori di raccomandazione di prodotto
I motori di raccomandazione di prodotto utilizzano diversi algoritmi e tecniche per generare suggerimenti per gli utenti. Ecco tre dei più comuni:
Filtraggio collaborativo
Questa strategia di raccomandazione assume due forme: filtraggio basato sugli utenti e filtraggio basato sugli articoli.
Filtraggio collaborativo basato sugli utenti
Questo metodo suggerisce prodotti in base alle preferenze o al comportamento di utenti simili. Identifica somiglianze tra i comportamenti passati degli utenti (ad esempio, acquisti, preferenze o valutazioni) e raccomanda articoli con cui utenti simili hanno interagito.
Filtraggio collaborativo basato sugli articoli
Invece di confrontare gli utenti, questa tecnica si concentra sulle somiglianze tra gli articoli stessi. Raccomanda prodotti simili a quelli con cui un utente ha interagito in precedenza.
Filtraggio basato sul contenuto
Questo approccio suggerisce articoli in base alle loro caratteristiche o attributi. Analizza le proprietà o le descrizioni dei prodotti degli articoli verso cui un utente ha mostrato interesse e raccomanda articoli simili. Ad esempio, se un utente ha visualizzato o acquistato un determinato brand di scarpe, il sistema di filtraggio basato sul contenuto potrebbe raccomandare altre scarpe con stili, colori o materiali simili.
Sistemi ibridi di raccomandazione
I sistemi ibridi combinano il filtraggio collaborativo e il filtraggio basato sul contenuto per superare le limitazioni di ciascun metodo. Ad esempio, un sistema ibrido potrebbe utilizzare il filtraggio collaborativo per identificare utenti con gusti simili e poi utilizzare il filtraggio basato sul contenuto per offrire raccomandazioni personalizzate basate sugli attributi degli articoli.
Suggerimenti per utilizzare le raccomandazioni di prodotto ecommerce
- Sfrutta gli acquisti precedenti dei clienti abituali
- Ottimizza le pagine di categoria
- Cross-selling sulle pagine di prodotto
- Personalizza le raccomandazioni
- Usa la prova sociale
- Combina lo shopping online e offline
- Ottimizza in maniera costante
- Studia altri brand
Puoi ottimizzare il percorso di acquisto online di un cliente e spingerlo verso acquisti aggiuntivi adottando un sistema di raccomandazione di prodotto. Ecco come sfruttare le raccomandazioni di prodotto per migliorare l'esperienza del cliente e aumentare le vendite:
Sfrutta gli acquisti precedenti dei clienti abituali
Utilizza i dati degli acquisti passati, la cronologia di navigazione e le interazioni per offrire suggerimenti pertinenti. Integra sezioni come “Acquistati spesso insieme” o “Consigliati per te” sulle pagine prodotto o sulla pagina del carrello per incoraggiare acquisti aggiuntivi.
Ottimizza le pagine di categoria
Implementa raccomandazioni per guidare i clienti attraverso una pagina di categoria prodotto. Mostra sezioni come “Prodotti più venduti”, “Migliori recensioni dei clienti” o “Consigliati per te” per assistere i clienti nel loro percorso di acquisto.
Cross-selling sulle pagine di prodotto
Consiglia prodotti complementari su una pagina del carrello o su singole pagine di prodotto. Utilizza sezioni come “I clienti hanno anche acquistato” o “Acquistati spesso insieme” per incoraggiare il cross-selling e aumentare il valore medio degli ordini.
Personalizza le raccomandazioni
Adatta i suggerimenti in base alle preferenze e al comportamento degli utenti. Implementa risultati di ricerca personalizzati e raccomandazioni generate dai pari per migliorare le raccomandazioni e mantenere i clienti fedeli.
Usa la prova sociale
Incorpora prova sociale evidenziando i prodotti con le migliori recensioni dei clienti o valutazioni sul sito del tuo brand. Testimonial o approvazioni da parte di altri visitatori possono costruire fiducia e influenzare le decisioni di acquisto di un utente.
Combina lo shopping online e offline
Se la tua azienda dispone di negozi fisici oltre a un ecommerce, utilizza le informazioni ricavate dal comportamento dei clienti in uno spazio per definire il tuo approccio nell'altro. Ad esempio, se un cliente ha acquistato un divano (e ha condiviso i suoi dati al momento dell'acquisto) nel tuo showroom di mobili, puoi raccomandare cuscini e federe sul tuo sito web.
Ottimizza in maniera costante
Utilizza i test A/B (dove diversi clienti vedono varianti diverse dello stesso contenuto) per perfezionare i suggerimenti, migliorare l'accuratezza e monitorare l'impatto delle posizioni delle raccomandazioni sulle vendite e sull'engagement dei clienti. Questa ottimizzazione può aiutarti a ridurre i costi operativi massimizzando l'efficacia delle raccomandazioni mostrate.
Studia altri brand
Visita i siti web dei competitor e osserva come utilizzano i motori di raccomandazione di prodotto. Potresti ottenere spunti da applicare al tuo ecommerce.
Raccomandazioni di prodotto ecommerce: domande frequenti
Qual è un esempio di un sistema di raccomandazione di prodotto?
Un esempio di un sistema di raccomandazione di prodotto è l'utilizzo di un modulo sul sito intitolato “I clienti che hanno acquistato questo articolo hanno anche acquistato”, che suggerisce prodotti in base al comportamento e alle preferenze di acquisto degli utenti.
Su cosa dovrebbe basarsi una raccomandazione di prodotto?
Le raccomandazioni di prodotto dovrebbero offrire suggerimenti pertinenti e personalizzati basati sulle preferenze, sul comportamento, sugli acquisti passati e sulla cronologia di navigazione di un utente.
Shopify offre raccomandazioni di prodotto?
Sì, Shopify offre strumenti e tutorial per i merchant di ecommerce che desiderano integrare raccomandazioni di prodotto nei loro negozi online.
