Początek 2022 roku to dla branży e-commerce najlepszy czas na wdrażanie nowych rozwiązań, które mają na celu unowocześnić i ulepszyć sklepy internetowe oraz - co za tym idzie - zwiększyć sprzedaż i współczynnik konwersji. Jednym z najważniejszych trendów 2021 roku jest niewątpliwie personalizacja oparta na sztucznej inteligencji (AI) oraz machine learning. Coraz więcej zewnętrznych narzędzi oferuje rozwiązania wspierane tą technologią. Jedną z najbardziej dostępnych opcji na rynku jest silnik rekomendacji produktu. Dostępna nie tylko pod kątem łatwości instalacji i użytkowania, ale również mierzenia efektywności. Powodów, by zdecydować się na to innowacyjne narzędzie, jest wiele.

Dzisiaj na blogu wyszczególniamy 7 najważniejszych.

Po co wprowadzać system rekomendacje do sklepu internetowego? Silnik rekomendacji to nie jest kolejne dodatkowe narzędzie, które ingeruje w wygląd sklepu i irytuje użytkowników nawigujących po stronie sklepu swoją natarczywością. Przeciwnie - dzięki spersonalizowanym rekomendacjom klient ma szansę poczuć się wyjątkowo. Wszystko to za sprawą bardzo trafnie i skutecznie dobranym modelom rekomendacji produktowym, które dzięki zaawansowanemu algorytmowi opartemu na machine learning i sztucznej inteligencji (ai), są w stanie poznać bardzo dobrze preferencje użytkownika od razu. Rekomendacje sprawiają, że użytkownik sklepu nie ma poczucia zmarnowanego czasu. Można uniknąć sytuacji, w której klient przegląda po kolei wszystkie podstrony katalogu, aby odnaleźć pożądany produkt. Dzięki rekomendacjom może zainspirować się zakupem przedmiotu dostosowanego do preferencji jego lub użytkownikom jemu podobnych. Oto 8 najważniejszych powodów, dla których warto zdecydować się na wprowadzenie systemu rekomendacji produktów w sklepie internetowym.

1. Wzrost sprzedaży o 5-10% Jeżeli mówimy o działaniach w e-commerce, które są faktycznie skuteczne, najlepiej spojrzeć na konkretne liczby. Według raportu Brilliance z 2018 roku poświęconemu spersonalizowanym rekomendacjom produktowym, rekomendacje stanowiły do 31% udziału we wzroście sprzedaży. Z kolei 12% wszystkich zakupów, których dokonali klienci pochodzą z rekomendacji im wyświetlonych. Na podstawie naszych własnych wdrożeń obserwujemy, że w trakcie jednego miesiąca próbnego można spodziewać się, że udział rekomendacji w sprzedaży wynosi 8%, a CTR od 6 do 15% w zależności od lokalizacji okienka rekomendacji.

2. Wysoka i skuteczna personalizacja zakupów Klienci są bardziej chętni do zakupu rekomendowanych produktów, które już na starcie odpowiadają ich preferencjom. Aby zyskać zaufanie klienta i dostarczyć mu jak najbardziej dopasowane doświadczenie zakupowe, warto ulepszyć personalizację całej oferty. Personalizację zapewniają rozwiązania oparte o technologię machine learning takie jak na przykład: inteligentne wyszukiwania lub silnik rekomendacji produktowych. Nie tylko ułatwiają nawigację po katalogu sklepu, ale również dają poczucie klientom, że oferta sklepu jest dopasowana do ich upodobań. Odpowiednio zaprojektowany algorytm będzie w stanie uczyć się

preferencji użytkowników sklepów na podstawie: historii sesji, poprzednio przeglądanych produktów, produktów, które zostały dodane do koszyka itp. Dzięki tym danym jest w stanie dobierać i generować spersonalizowane oferty. To inteligentne rozwiązanie, jakim jest system rekomendacji produktu, to jedna z najprostszych, a zarazem najskuteczniejszych opcji polepszających personalizację zakupów.

3. Prosty i szybki sposób na ulepszenie sklepu internetowego Wielu administratorów sklepów internetowych szuka sposobów na szybkie ulepszenie sklepu, by zyskać zaufanie klienta i zwiększyć sprzedaż. Na pomoc przychodzą wtedy narzędzia zewnętrzne, które są najczęściej łatwo dostępnymi rozwiązaniami oferowanymi w Market Place’ie danej platformy e-commerce. Warto jednak pamiętać, że narzędzia do polepszenia stanu sklepu internetowego są dostępne w innych miejscach, a ich instalacja nie musi być trudna, ani wymagać wiedzy technicznej. Przykładem takiego rozwiązania jest Recostream, które na rynku wyróżnia się szybkością i łatwością integracji bez pomocy informatyka. Jedyne co należy zrobić, by zintegrować nasz rekomendacji ze sklepem, to wkleić krótką linijkę kodu w sekcji strony i gotowe.

4. Sposób na zmniejszenie liczby porzuconych koszyków System rekomendacji jest bardzo elastycznym narzędziem. Okienko z propozycjami zakupowymi mogą się pojawić praktycznie w każdym miejscu na stronie sklepu internetowego. Lokalizacja rekomendacji ma kluczowe znaczenie, jeżeli chodzi o klikalność i dochodowość. Więcej o tym, gdzie warto umieszczać okienka z rekomendacjami, pisaliśmy wcześniej na blogu. Odpowiednie umieszczenie rekomendacji w sklepie wpływa na zmniejszenie współczynnika porzuconych koszyków. Najbardziej kluczowymi miejscami są: okienko z rekomendacjami na stronie produktu umieszczone poniżej produktu, pop-up z zestawami rekomendacji typu Cross Selling, które pojawiają się zaraz po dodaniu produktu do koszyka oraz zestaw zdefiniowanych ręcznie rekomendacji, pojawiający się na stronie koszyka.

5. Nienachalne narzędzie, które łatwo można dostosować do wyglądu strony Spójność wyglądu witryny sklepu internetowego to podstawa. Rozważając nowe narzędzie, które ma na celu rozszerzenie funkcjonalności sklepu, warto wziąć pod uwagę to, czy zewnętrzne rozwiązanie z łatwością będzie można dostosować do designu sklepu. Przejrzystość, spójność i dobrze zaprojektowany UX (user experience) w sklepie internetowym wpływa na budowanie zaufania klientów i zwiększa szanse, że będą wracać do

Twojego sklepu i - przede wszystkim - nie opuszczą go ze względu na nachalne i narzucające się oferty specjalne, reklamy i wyskakujące z każdej strony okienka pop-up.

6. Brak zimnego startu Co to oznacza? Silnik rekomendacji może generować kilka modeli rekomendacji. Nie każdy z nich jest w stanie pokazać rekomendacje zaraz po zainstalowaniu. Rekomendacje są generowane dopiero po upływie czasu, który jest potrzebny na to, żeby odpowiednia ilość użytkowników przejrzała witrynę. Algorytm wówczas zbiera i analizuje dane i dopiero przy danej ilości danych na temat historii przeglądań jest w stanie stworzyć rekomendacje. Tak się dzieje na przykład w przypadku modelu “Ostatnio oglądane”. Propozycja przedmiotów, które były oglądane przez użytkownika w poprzedniej sesji potrzebuje X minut (w zależności od platformy) na zakończenie sesji po to, aby została wygenerowana. Inaczej jest w przypadku modelu content-based. Przykładowo model “Podobne” wyświetla użytkownikowi produkty, które mają cechy wspólne z tymi aktualnie przeglądanymi. Algorytm porównuje opisy produktowe wszystkich przedmiotów z katalogu i pokazuje na stronie produktu te, które mają ze sobą najwięcej wspólnych elementów. Modele oparte na treści pozwalają uniknąć problemu zimnego startu i są w stanie wyświetlać się klientom zaraz po zainstalowaniu narzędzia na stronie sklepu.

7. Analiza skuteczności i ruchu real-time Silniki rekomendacji dzięki algorytmowi opartemu na technologii machine learning i sztucznej inteligencji są w stanie na bieżąco i w czasie rzeczywistym zbierać informacje na temat każdego eventu - kliknięcia w rekomendacje, wejście na stronę produktu, wejście na stronę koszyka zakupowego itp. Ciekawą opcją jest również możliwość podłączenia systemu rekomendacji produktu do Google Analytics w celu mierzenia statystyk. Dzięki temu administrator sklepu ma dostęp do wszystkich najważniejszych metryk w jednym miejscu.