关于产品推荐的10个问题

2021年2月24日02:02:40 发表评论 26 次浏览

许多商人使用自动化产品推荐以增加销售和转化。这些建议通常是在电子商务站点上动态生成的, 并且通常基于特定客户或一组客户的购买习惯。

Strands Recommender是动态生成产品推荐的领先提供商, 我们最近向其市场总监Trevor Legwinski询问了产品推荐概念及其对电子商务商人的有效性。

关于产品推荐的10个问题

实用电子商务:什么是产品推荐?如何在商家网站上发挥作用?

特雷弗·莱格温斯基(Trevor Legwinski):"对于拥有许多产品的电子商务公司而言, 组织最佳销售和交叉销售以实现最佳转化非常困难。

特雷弗·莱格温斯基

特雷弗·莱格温斯基

"产品推荐通过在单个和总体级别上了解网站访问者的行为来解决此问题。我们会自动获取这些数据并销售你的网站, 匹配行为并将新访客的意图与在你网站上进行转化的成千上万的购物者进行比较。对于回头客, 我们根据他们的客户资料显示产品, 这是我们的引擎随时间匿名学习的偏好, 包括偏好的类别, 喜爱的品牌, 甚至是特定的颜色和尺寸。"

PEC:这些建议通常会出现在网站的什么位置?

莱格温斯基:"商家通常会在其首页, 产品详细信息页面和购物车中放置推荐。此外, 我们已经开始在类别页面, 搜索页面中介绍建议, 甚至创建了类似于Amazon.com的自定义"个性化为你着陆页"。

PEC:你如何确定推荐哪些产品?

莱格温斯基:"假设你的公司是客户, 我们的引擎会匿名观察每位访问你网站的客户, 并根据其购物行为建立客户资料。这些包括, 例如, 他们访问, 搜索, 添加到购物车并最终购买的产品。对于新访客, 我们展示的产品对于那些表现出类似行为的人来说, 过去转换的可能性最高。对于回头客, 我们点击他们的个人资料, 并显示与他们的喜好相关的产品。此外, 我们提供易于使用的推销工具, 使零售商可以根据自己的营销和业务需求过滤推荐结果。"

PEC:商家看到使用产品推荐的哪种结果?你能否引用客户的一些实际数据?

莱格温斯基:"我们与几乎所有类别的零售商合作, 从服装和鞋子到电子产品, 书籍, 游戏, 音乐, 家具和运动器材。他们平均看到销售额增长8%至12%。影响推荐者绩效的​​一些更重要的变量是流量, 推荐小部件数量, 推荐位置和目录大小。

"为你提供一些细节并正确看待这些数字:使用我们每月349美元的标准计划的户外设备客户, 年收入约为100万美元, 目前使用我们的服务每月可额外获得2, 000美元的销售额。我们的大型服装零售商之一, 利用我们的企业计划, 每年的收入为7, 000万美元, 每月的收入为200, 000美元。"

PEC:目标是提高基本转换率, 平均订单量或同时提高两者?

莱格温斯基:"推荐引擎的目标是增加平均订单量和转化率。通过为新访客和回头客提供个性化的体验, 我们可以增加添加到购物车中的产品数量以及客户的转化率。此外, 使用个性化电子邮件来带回现有客户将提高电子邮件响应率。"

PEC:你的推荐服务是否由贵公司托管?它如何与商家的网站集成?

莱格温斯基:" Strands Recommender是一种SaaS解决方案, 这意味着它完全由我们托管。这消除了很多版本控制和部署复杂性。一个简单的三步过程用于集成:

  1. "商家通过文件或URL将他们的产品目录上传到我们的系统中。这仅需执行一次, 因为我们会自动刷新目录。该格式与你将发送到比较购物引擎的同一产品Feed非常相似。该供稿可帮助我们的引擎了解你的产品分类, 并随时了解你的库存最新信息。我们还支持领先的评级和评论提供商以及站点搜索提供商的数据提要。
  2. "第二步是跟踪你网站上的用户行为, 然后用于匿名为每个访问者建立客户资料。我们可以检测购物模式, 将配置文件与"购买此商品的人也购买……"等算法以及其他更复杂的模式相关联。为此, 将类似于Google Analytics(分析)的简单跟踪代码粘贴到你家中页面模板的页脚, 产品详细信息, 购物车, 订单确认以及"愿望清单"和"收藏夹"页面(如果适用)中。
  3. "最后一步是向访客显示推荐。我们的客户从一组预先配置的推荐小部件中进行选择, 这些推荐小部件可以快速复制并粘贴到电子商务网站的任何页面中。这些小部件基于最佳实践, 通常对我们的大多数客户都适用。该系统还提供了一个窗口小部件编辑器, 允许自定义每个窗口小部件的外观, 感觉和内容。这样, 我们确保每个小部件都与你的网站和电子邮件模板完全匹配。"

PEC:你的服务是否适用于所有托管或许可的购物车?

莱格温斯基:"是的。我们的JavaScript或API安装使带有任何购物车的商户都非常容易安装我们的软件。我们将简单性向前迈进了一步, 并为Miva Merchant和Magento商店创建了购物车插件。

"我们最近向开发人员开放了我们的API, 使他们可以为自己喜欢的购物车创建购物车插件, 并在Strands Recommender系统的用户个人资料和集体产品行为的基础上构建有趣的功能。我们很高兴看到开发人员社区拥抱个性化并创建了一些非常有用且很棒的插件。"

PEC:它要多少钱?

莱格温斯基:"对于小型零售商, 我们的计划每月起价为149美元, 对于大型企业客户, 我们的计划每月起价为999美元, 甚至更高。推荐系统变得越来越便宜。过去, 这项技术仅适用于大型零售商, 这些零售商每月可能要花费数千或数万美元。我们的目标一直是使我们的技术能够为较小的商人买得起。"

PEC:为了使推荐正常运作, 商家是否必须具有一定的规模或SKU数量一定?

莱格温斯基:"我们发现, 零售商每月至少拥有500种产品和至少15, 000个独立访问者, 才能获得最大的收益。这并不意味着目录较小的商人无法从推荐中受益, 而是成功的真正关键是流量水平和产品种类。推荐引擎需要一定水平的产品数据和流量才能有效, 我们发现5, 000个唯一身份访问者是最低阈值, 以便产生一致且有意义的影响。"

PEC:商家还需要了解什么有关产品推荐的信息?

莱格温斯基:"我们没有特别强调的一件事是建议可以对电子邮件营销产生积极影响。作为我自己的常客, 我每天都会收到多家零售商的营销电子邮件。令我感到沮丧的是, 许多零售商仍在发送包含每个客户相同内容的标准模板。对于那些花时间为每个客户个性化其电子邮件并显示他们将要关注的产品或促销的子集的零售商而言, 有话可说。它向客户显示了你实际上是在为他们提供服务, 而且, 通常, 他们会花更多的精力从你那里购买更多东西, "

视频:产品推荐示例

一盏木

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