Hoe vaak heb je een online winkel bezocht met de bedoeling een bepaald artikel te kopen, om vervolgens meerdere andere artikelen aan je winkelwagentje toe te voegen? Dit kan toeval zijn, maar waarschijnlijk heeft de e-commerce website relevante aanbevelingen en productsuggesties gedaan tijdens je browse-sessie.
Als e-commerce ondernemer kun ook jij de totaalwaarde van winkelwagentjes verhogen door complementaire producten voor te stellen op basis van het gedrag van klanten. Het geheim ligt in het doen van gepersonaliseerde aanbevelingen die aansluiten bij de oorspronkelijke aankoopintentie van de shopper. Hier is een gids voor e-commerce productaanbevelingen, met tips voor het gebruik ervan op je eigen e-commerce site.
Wat zijn e-commerce productaanbevelingen?
Een e-commerce productaanbeveling is een gepersonaliseerde suggestie of aanmoediging die aan online shoppers wordt getoond, en hen begeleidt naar producten waarin zij mogelijk geïnteresseerd zijn. Deze gepersonaliseerde productaanbevelingen zijn gebaseerd op factoren zoals browsegeschiedenis, aankoopgeschiedenis, gebruikersgedrag, klantsegmentatie, en de aankoopgeschiedenis van vergelijkbare gebruikers.
E-commerce bedrijven maken gebruik van softwaretools die productaanbevelingssystemen worden genoemd om relevante producten aan shoppers voor te stellen. Deze systemen gebruiken machine learning algoritmes en gegevenspunten om productsuggesties te genereren. Hoewel het integreren van een productaanbevelingssysteem geen garantie biedt voor hogere winkelwagentotalen, kan het klanten inspireren om producten te overwegen die ze anders misschien over het hoofd zouden zien.
Voordelen van e-commerce productaanbevelingen
- Verhoogde verkoop en omzet
- Verbeterde gebruikerservaring
- Klantenbinding
- Geoptimaliseerde marketinguitgaven
- Data-inzichten voor continue verbetering
Productaanbevelingen bieden verschillende voordelen voor een e-commerce winkel:
Verhoogde verkoop en omzet
Gepersonaliseerde productaanbevelingen hebben een aanzienlijke impact op de gemiddelde bestelwaarde op een e-commerce platform. Een studie van Barilliance uit 2023 toonde aan dat productaanbevelingen gemiddeld 31% van de omzet van e-commerce sites uitmaken. In een McKinsey-rapport bleek dat 35% van wat consumenten op Amazon kochten afkomstig was van het aanbevelingssysteem.
Verbeterde gebruikerservaring
Op maat gemaakte suggesties kunnen de algehele winkelervaring voor sitebezoekers verbeteren, waardoor ze naar productpagina's worden geleid die relevant zijn voor hun behoeften. Een rapport van Moengage geeft aan dat 49% van de consumenten artikelen heeft gekocht die ze aanvankelijk niet van plan waren te kopen, dankzij gepersonaliseerde productaanbevelingen.
Klantenbinding
Effectieve productaanbevelingen dragen bij aan klanttevredenheid en -behoud. Wanneer shoppers relevante en aantrekkelijke suggesties vinden, zijn ze geneigd om terug te keren naar de site en loyale klanten te worden. Een studie van McKinsey toonde aan dat personalisatie kan leiden tot een stijging van 10% tot 15% in conversieratio's, wat wijst op klanttevredenheid en merkloyaliteit.
Geoptimaliseerde marketinguitgaven
Door klantgedrag en voorkeuren te begrijpen, kunnen e-commerce bedrijven hun voorraad en marketingstrategieën optimaliseren. Dit kan de advertentiedoelgroep verbeteren, aangezien online retailers producten kunnen aanbevelen die gebruikers mogelijk tijdens eerdere bezoeken aan hun sites hebben bekeken. Online winkels kunnen ook hun bereik naar nieuwe klanten verbeteren door eerdere gegevens van shoppers toe te passen en deze te gebruiken om relevante artikelen voor te stellen.
Data-inzichten voor continue verbetering
Productaanbevelingssystemen genereren waardevolle gegevens over klantgedrag, voorkeuren en trends. E-commerce winkels kunnen deze klantgegevens gebruiken om hun aanbod te verfijnen, aanbevelingsstrategieën te verbeteren en zelfs nieuwe producten te ontwikkelen op basis van klantinteresses.
Soorten productaanbevelingssystemen
Productaanbevelingssystemen maken gebruik van verschillende algoritmes en technieken om suggesties voor gebruikers te genereren. Hier zijn drie populaire types:
Collaborative filtering
Deze aanbevelingsstrategie kent twee vormen: gebruikersgebaseerde filtering en artikelgebaseerde filtering.
Gebruikersgebaseerde collaborative filtering
Deze methode stelt producten voor op basis van de voorkeuren of het gedrag van vergelijkbare gebruikers. Het identificeert overeenkomsten tussen het eerdere gedrag van gebruikers (bijvoorbeeld aankopen, likes of beoordelingen) en beveelt artikelen aan waarmee vergelijkbare gebruikers interactie hebben gehad.
Artikelgebaseerde collaborative filtering
In plaats van gebruikers te vergelijken, richt deze techniek zich op overeenkomsten tussen de artikelen zelf. Het beveelt producten aan die vergelijkbaar zijn met die waarmee een gebruiker eerder interactie heeft gehad.
Content-based filtering
Deze aanpak stelt artikelen voor op basis van hun eigenschappen of kenmerken. Het analyseert de eigenschappen of productbeschrijvingen van artikelen waarin een gebruiker interesse heeft getoond en beveelt vergelijkbare artikelen aan. Bijvoorbeeld, als een gebruiker een specifiek merk schoenen heeft bekeken of gekocht, kan het content-based filtering systeem andere schoenen aanbevelen met vergelijkbare stijlen, kleuren of materialen.
Hybride aanbevelingssystemen
Hybride systemen combineren collaborative filtering en content-based filtering om de beperkingen van elke methode te overwinnen. Een hybride systeem kan bijvoorbeeld collaborative filtering gebruiken om gebruikers met vergelijkbare smaken te identificeren en vervolgens content-based filtering toepassen om gepersonaliseerde aanbevelingen te bieden op basis van artikelkenmerken.
Tips voor het gebruik van e-commerce productaanbevelingen
- Maak gebruik van eerdere aankopen van terugkerende klanten
- Optimaliseer categoriepagina's
- Cross-sell op productpagina's
- Personaliseer aanbevelingen
- Gebruik sociale bewijskracht
- Combineer online en offline winkelen
- Optimaliseer continu
- Bestudeer andere merken
Je kunt de online winkelreis van een klant maximaliseren en hen aanmoedigen tot extra aankopen door een productaanbevelingssysteem te omarmen. Hier zijn enkele manieren om e-commerce productaanbevelingen te benutten om de klantbeleving te verbeteren en de verkoop te stimuleren:
Maak gebruik van eerdere aankopen van terugkerende klanten
Gebruik gegevens van eerdere aankopen, browsegeschiedenis en interacties om relevante suggesties te doen. Neem secties op zoals "Vaak samen gekocht" of "Aanbevolen voor jou" op productpagina's of de winkelwagentjespagina om extra aankopen aan te moedigen.
Optimaliseer categoriepagina's
Implementeer aanbevelingen om klanten door een productcategoriepagina te begeleiden. Toon secties zoals "Bestsellers", "Hoogste klantbeoordelingen" of "Aanbevolen voor jou" om klanten te helpen in hun koopreis.
Cross-sell op productpagina's
Beveel complementaire producten aan op een winkelwagentjespagina of individuele productpagina's. Gebruik secties zoals "Klanten kochten ook" of "Vaak samen gekocht" om cross-selling aan te moedigen en de gemiddelde bestelwaarde te verhogen.
Personaliseer aanbevelingen
Stem suggesties af op de voorkeuren en het gedrag van het individu. Implementeer gepersonaliseerde zoekresultaten en aanbevelingen van andere gebruikers om aanbevelingen te verbeteren en klanten terug te laten komen.
Gebruik sociale bewijskracht
Neem sociale bewijskracht op door producten te benadrukken met de beste klantbeoordelingen of ratings op je merkwebsite. Getuigenissen of goedkeuringen van andere bezoekers kunnen vertrouwen opbouwen en de aankoopbeslissingen van gebruikers beïnvloeden.
Combineer online en offline winkelen
Als je bedrijf zowel fysieke winkels als een e-commerce winkel heeft, gebruik dan de informatie die je uit klantgedrag in de ene ruimte haalt om je aanpak in de andere te informeren. Bijvoorbeeld, als een klant een bank heeft gekocht (en hun gegevens met jou heeft gedeeld op het moment van aankoop) in je meubelshowroom, kun je hen op je website kussens en dekens aanbevelen.
Optimaliseer continu
Gebruik A/B-testen (waarbij verschillende klanten verschillende varianten van dezelfde inhoud te zien krijgen) om suggesties te verfijnen, de nauwkeurigheid te verbeteren en de impact van aanbevelingsplaatsingen op verkoop en klantbetrokkenheid te volgen. Deze optimalisatie kan je helpen operationele kosten te verlagen terwijl je de effectiviteit van de getoonde aanbevelingen maximaliseert.
Bestudeer andere merken
Bezoek concurrentenwebsites en observeer hoe zij productaanbevelingssystemen gebruiken. Je kunt inzichten opdoen die je kunt toepassen op je eigen e-commerce winkel.
Veelgestelde vragen over e-commerce productaanbevelingen
Wat is een voorbeeld van een productaanbevelingssysteem?
Een voorbeeld van een productaanbevelingssysteem is het gebruik van een website-module met de titel "Klanten die dit artikel kochten, kochten ook", die producten suggereert op basis van het aankoopgedrag en de voorkeuren van gebruikers.
Waar moet een productaanbeveling op gebaseerd zijn?
Productaanbevelingen moeten relevante en gepersonaliseerde suggesties bieden op basis van de voorkeuren, het gedrag, de eerdere aankopen en de browsegeschiedenis van een gebruiker.
Biedt Shopify productaanbevelingen aan?
Ja, Shopify biedt tools en tutorials voor e-commerce ondernemers die productaanbevelingen in hun online winkels willen integreren.
