パーソナライズされた製品の推奨事項:それが何であるか、利点、およびベストプラクティス

公開: 2020-10-15

店舗の所有者、マーケティングマネージャー、事業開発の幹部–パーソナライズされた製品の推奨事項は、オンライン販売の未来です。

最も関連性の高い商品を推奨することで顧客の購入経路をパーソナライズすることで、ショッピング体験を向上させることができます。

そして、パーソナライズされたショッピング体験は、購入を説得するために費やすマーケティング費用が少なくなることを意味します。

それに加えて、売り上げを伸ばし、収益を増やす可能性は何倍にもなります。 これを裏付ける統計があります。 すぐに連絡します。

残念ながら、多くの企業はこの単純な真実に気づいていません。 彼らの店に製品の推奨事項を実装することは、後から考えただけです。つまり、彼らがそれを考えた場合です。

しかし、あなたはそれらの1つである必要はありません!

この投稿では、パーソナライズされた製品の推奨事項全体を分析します。

ここで取り上げる重要なポイントは次のとおりです。

  • パーソナライズされた製品の推奨事項とは何ですか?
  • 製品レコメンデーションエンジンはどのように機能しますか?
  • 製品の推奨事項の種類
  • オンラインストアに製品推奨を実装する利点
  • 例を使用したベストプラクティス
  • Adoricのレコメンデーションアルゴリズムでビジネスを前進させる
  • まとめ

それで、準備ができたら、それに取り掛かりましょう。

パーソナライズされた製品の推奨事項とは何ですか?

写真は千の言葉を話すと彼らは言う。 したがって、説明的な例から始めます。

Amazonにアクセスして、たとえばDellラップトップを検索すると、クリックした製品の下に次のようなものが表示されます。

パーソナライズされた製品の推奨事項

基本的に、Amazonは次のように言っています。

  • このDellノートパソコンをご覧になった方は、この他の製品セットもお気に召すかもしれません。
  • また、Dellノートパソコンをご覧になったお客様は、これらの他の製品もチェックアウトしました。 あなたはそれらが好きかもしれません。

これは、実際の製品の推奨事項です。

ちなみに、Amazonはパーソナライズされた製品の推奨の技術を長い間習得してきました。 実際のところ、製品の推奨事項は、eコマースの巨人の売り上げの35%を占めています。

もう1つの驚くべき統計は、Netflixの売り上げの75%を、映画や番組を顧客に推薦することで生み出しています。

それは壮大です!

どうやら、あなたがまだ製品の推奨を真剣に受け止めていなければ、あなたはテーブルにたくさんのお金を残しているようです。

パーソナライズされた製品の推奨事項は、先ほど見たAmazonの例のように、「顧客が好むかもしれないもの」や「他の顧客が見たもの」で終わるわけではありません。

以下に基づいて顧客に推奨を行うことができます。

  • ベストセラー商品
  • よく一緒に購入する(補完商品)
  • トレンド商品
  • おすすめ商品
  • 最も閲覧された製品

間もなく、製品の推奨事項に対するさまざまなアプローチについて詳しく説明します。

製品レコメンデーションエンジンはどのように機能しますか?

商品推奨エンジンは、顧客が最も興味を持ちそうな商品を表示することで、顧客のショッピング体験をパーソナライズする一連のアルゴリズムです。

これは、個々の顧客の検索クエリ、地理的な場所、表示された製品、ショッピング履歴、およびその他のホストをチェックすることによって行われます。

このデータを使用して、カタログを並べ替えて、顧客の好みに最も近い製品を見つけます。

一致する製品が見つかると、Webサイトまたは電子メールで直接顧客に提示されます。

レコメンデーションエンジンは、アップセルとクロスセリングを可能にするものです。 それらが提供する他の多くの利点がありますが、この投稿の後半のセクションでそれらに到達します。

製品の推奨事項の種類フィルタリング

顧客のショッピング体験にパーソナライズのレイヤーを追加するために、レコメンデーションアルゴリズムは多くの場合3つのアプローチを取ります。

  • 協調フィルタリング
  • コンテンツベースのフィルタリング
  • ハイブリッドフィルタリング

協調フィルタリング

Webサイトにアクセスする訪問者は、初回訪問者とリピーターの2つのカテゴリに分類できます。

さて、前者の場合、彼らが何を好むかを正確に伝えることはできません。 これは、ショッピング体験をパーソナライズするために保持できる購入履歴や好みのデータがないためです。

そのため、最善の行動方針は広範に進むことです。

アルゴリズムエンジンは、初めての訪問者にベストセラーまたはトレンドの製品を推奨することから始めることができます。

次に、ユーザーが利用可能な製品を表示してWebサイトを操作すると、アルゴリズムエンジンがそのようなユーザーの設定プロファイルの形成を開始します。 このプロファイルに基づいて、他の顧客の同様の選択に基づいて推奨事項が作成されます。

たとえば、ユーザーがストア内の特定のラップトップを表示したとします。 他の顧客がそのラップトップと一緒に購入したユーザー関連アイテムを表示することは理にかなっています。

アマゾンがどのように彼らをしているのか見てみましょう:

協調フィルタリング

これは、実際の協調フィルタリングです。 もちろん、実際にはもう少し複雑ですが、少なくとも基本的な考え方はあります。

このフィルタリングシステムの主な欠点の1つは、不正確な仮定の影響を受けやすいことです。 つまり、他の人が気に入ったという理由だけで、ユーザーが製品を気に入っていると誤って想定する可能性があります。

コンテンツベースのフィルタリング

コンテンツベースのフィルタリングは、他の人が望んでいたことに基づいて仮定を行うのではなく、ユーザー固有の推奨を行うという点で協調フィルタリングとは異なります。

これはどういう意味ですか?

ここでイラストが重宝します。

サイトに戻ってきた顧客は、次のデータのいずれかに基づいて設定プロファイルを作成します

  • 購入履歴
  • 地理的位置
  • 社会的習慣
  • ブラウジングデバイス

このデータを使用して、AIエンジンは、その顧客が購入したいと思うものをインテリジェントに予測します。

これにより、ユーザーのショッピング体験にパーソナライズのより厚い層が追加されます。

ハイブリッドレコメンデーションシステム

ご想像のとおり、ハイブリッド推奨は、コラボレーションとコンテンツベースのフィルタリングシステムを組み合わせたものです。

ハイブリッド推奨は最高レベルの精度を提供するため、サイトのコンバージョンを大幅に向上させるのに役立ちます。

しかし、それはどのように正確に機能しますか?

前の例では、他の顧客の同様の選択、またはユーザーの好みのプロファイルに基づいて推奨事項が作成されました。

ただし、両方のアプローチを組み合わせることで、購入者が好む製品を除外する可能性が高くなります。

したがって、最終的には、潜在的な顧客に次のように言うことになります。

「この商品を購入/閲覧した他のお客様もこれを購入しました」

「この商品を購入/閲覧したので、これも気に入るかもしれません」

Lakeside.comからのインスピレーションです

ハイブリッドレコメンデーションパーソナライズされた製品レコメンデーション

もちろん、彼らは単に言葉遣いで遊んだだけですが、考え方は同じです。

これが、Adoricのレコメンデーションエンジンの仕組みです。

エンジンが提供しなければならない利点の推奨事項

あなたのウェブサイトにパーソナライズされた製品の推奨事項を実装することはあなたにお金がかかります。

時間もかかります。 それで、なぜわざわざ?

真実は、レコメンデーションエンジンが提供しなければならないメリットは、それらが負担する可能性のある当面のコストをはるかに上回っていることです。

それらのいくつかを次に示します。

  • 改善された平均注文値(AOV)
  • ユーザーエンゲージメントの向上
  • より高いコンバージョン
  • カートの放棄を減らします
  • 最適化された在庫
  • あなたの時間を節約します

ユーザーエンゲージメントの向上

たとえば、Netflixなどのお気に入りの映画ストリーミングウェブサイトで、好きなタイトルを見つけようとしていると想像してみてください。

何時間も検索した後、何も見つかりません。 Netflixを離れて、別の場所に行く可能性が非常に高いですよね?

同じことがeコマースストアにも当てはまります。顧客が探しているものを最短時間で見つけられない場合、他の場所にお金を持っていく可能性があります。

あなたは間違いなくそれが起こることを望んでいません。

あなたの訪問者にパーソナライズされた製品を推薦することは彼らがあなたのウェブサイトにより多く関与し続けるのを助けます。

そして、熱心な訪問者はウェブサイトに長く滞在する傾向があります。 滞在時間が長いほど、バウンス率は低くなります。 バウンス率が低いほど、Googleでのウェブサイトのランクは高くなります。

より高いコンバージョン

あなたはもっと多くの見込み客にあなたのメーリングリストにサインアップしてもらいたいですよね? さて、これについて行くにはいくつかの方法があります。

ただし、パーソナライズされた製品をオプトインフォームに埋め込むほど効果的なものはほとんどありません。

最終的に購読者に電子メールで製品カタログを送信すると、購読者は購入する可能性が高くなります。

結局のところ、それが目標ではありませんか? あなたの店の売り上げを増やすには?

カートの放棄の削減

毎年、あなたのようなオンライン商人は、カート放棄の問題で数兆ドルを失っています。 2016年の時点で、合計4.6兆ドル相当の商品がショッピングカートに捨てられました。

そして、間違いなく、それらの数字は成長しています。

簡単に言えば、カートの放棄はかなり深刻な問題です。 しかし、恐れることはありません。パーソナライズされた製品の推奨事項でそれと戦うことができます。

実証済みの戦術の1つは、exit-intentポップアップを使用して、訪問者がWebサイトを離れようと動いたときに、訪問者が最も興味を持っている可能性が高い製品を表示することです。

最大のコンバージョンを得るには、推奨する製品は、閲覧履歴と個人的な好みに基づいている必要があります。

終了意図のポップアップ製品の推奨事項

または、おすすめの商品を表示する代わりに、割引、クーポン、送料無料などを提供して、カートを完成させるように促すこともできます。 彼らに話しかけるパーソナライズされたメッセージを埋め込むこともできます。

終了意図のポップアップ製品の推奨

可能性は無限です-あなたの想像力はあなたを制限するものだけです。

在庫を最適化する

ビジネスで成功するには、顧客が望むと思うものではなく、実際に欲しいものを顧客に提供する必要があります。

この単純な原則は、eコマースを含むすべてのタイプのビジネスに適用されます。

顧客が実際に欲しいものを提供することで、誰も購入することのない製品を買いだめするのを避けることができます。

これは、パーソナライズされた製品の推奨が役立つ場合にも役立ちます。 それはあなたの顧客が実際に何を探しているかについての包括的な洞察をあなたに与えます。 次に、この理解により、どの商品を在庫するかについて適切な判断を下すことができます。

時間の節約

起業家としてこれまでに着手できる最も困難で時間のかかる作業の1つは、アップセル、クロスセル、および製品の提案のためにストアを手動で設定することです。

あなたがそのような仕事を首尾よく引き受けたとしても、あなたの顧客はまだ彼らに無関係な製品提案を見つけるかもしれません。 このように、彼らはあなたのウェブサイトを離れるために少しでも躊躇しません。

ありがたいことに、Adoricのようなeコマースレコメンデーションエンジンはこれらの問題を取り除くことができます。 あなたがしなければならないのはあなたのマーチャンダイジングルールを一度設定することだけです、そして私たちのエンジンはあなたの顧客のためにパーソナライズされた推薦を自動的に作成するように働きます。

したがって、あなたは本当に重要なことに集中する時間があります:あなたのビジネスを成長させて効率的に管理すること。

例を使用したeコマースのパーソナライズされた製品の推奨事項のベストプラクティス

パーソナライズされた商品の推奨事項をストアに実装することは1つですが、適切に実装することはさらに別のことです。

ここでは、製品の推奨事項を効果的に機能させるためのヒントをいくつか紹介します。

  • 戦略をA / Bテストする
  • ページ全体に推奨事項を組み込む
  • ポップアップはあなたの友達です
  • メールに推奨事項を入れる
  • 社会的証明を使用する
  • 切迫感を生み出す
  • やり過ぎないで
  • 関連性が重要

A / B戦略をテストする

製品の推奨事項を最大限に活用するために使用できるいくつかの戦略について説明します。 ただし、最大の結果を保証する特効薬はありません。

今日あなたのために働くものは明日うまくいかないかもしれません。 そして、それがうまくいったとしても、あなたが期待したようにはいかないかもしれません。

このため、調整を続ける必要があります。この場合は、戦略をA / Bテストします。

Webサイトのさまざまなページに推奨事項を配置して、それらが最も効果的に機能する場所(ホーム、製品、チェックアウト、さらにはカテゴリページ)を確認します。

補完的な製品のさまざまな組み合わせを試して、どの顧客がより積極的に反応するかを確認してください。

アイデアと戦略をA / Bテストすることで、エンジンを再トレーニングできるため、適応性が高くなります。

ページ全体に推奨事項を組み込む

顧客があなたの推奨事項を見ることができない場合、それはどのようなポイントですか? Webパーソナライズの取り組みから有意義な結果を得るには、作成する推奨事項を非常に目立たせる必要があります。

これは、顧客が見ることができるように、それらをWebページ全体に戦略的に配置することを意味します。

では、理想的には、どこに推奨事項を組み込む必要がありますか?

1.製品ページ

これは、見込み客をアップセルおよびクロスセルするのに最適な場所です。 その理由は、あなたの製品ページの見込み客はまだ彼/彼女のオプションを開いているからです。 そのため、彼らの購入決定はまだ決まっていません。

彼らは彼らが考えているものの代替案を非常に受け入れています。

これにより、製品ページが推奨事項を織り込むのに最適な場所の1つになります。

2.ホームページ

あなたのホームページを上下にスクロールしている訪問者は、あなたが彼が探しているものを持っているかどうか疑問に思っているでしょう。

あなたが彼らの興味に一致する可能性が高い製品を見せることによって彼らの注意をすぐに捕らえなければ、彼らはボルトで固定するかもしれません。

そのため、ホームページは「ベストセラー商品」、「新着商品」、「割引商品」などのおすすめ商品を掲載するのに最適です。

次に、彼らがあなたの製品と相互作用し始めると、レコメンデーションエンジンも彼らの好みを理解し始め、したがって、よりパーソナライズされたレコメンデーションを作成します。

3.カートページ

推奨事項がストアの平均注文額の増加にどのように役立つかについて話し合ったときのことを覚えていますか? カートページは、実際に発生する場所です。

補完的な関連製品を推奨するのに最適な場所です。

インスピレーションを得るために、美容製品のオンライン小売業者であるビューティーベイを見てみましょう。 バッグにアイテムを追加してからカートページに移動すると、次のように表示されます。

カートページの推奨事項

一番下のおすすめ商品に気づきましたか?

4.404エラーページ

404エラーページは、Webサイトに配置する余裕のない存在しないページです。 あなたが理由を知っている? 彼らはあなたのサイトからの最大の出口ゲートウェイです。

それにもかかわらず、あなたは無数の理由でそれらを持っていることを避けることはできません。 しかし、このページにたどり着く見込み客を失う必要はありません。

このページにアクセスする前に顧客が見ていたものに関連する推奨製品を配置することにより、顧客がWebサイトを離れる可能性を減らすことができます。

ポップアップはあなたの友達です

製品ページ全体に推奨事項を組み込むことは良い戦略ですが、残念ながら、十分に動的ではありません。 最良の結果を得るには、ユーザーはページ間を移動せずに推奨事項を確認する必要があります。

そして、ポップアップよりもこの仕事に適したツールはありません。

ポップアップを使用すると、現在表示している商品に密接に関連する商品を顧客に自動的に表示できます。

そうすれば、Webサイトのページ間を移動することなく、購入する可能性が最も高い製品を見ることができます。

たとえば、Amazonにアクセスして、たとえばラップトップをカートに追加した場合、希望する可能性のあるアイテムのリストを含むポップアップが表示されます。

ポップアップ製品の推奨事項

メールに推奨事項を入れる

現代のテクノロジーが提供するマーケティングオプションがたくさんあるにもかかわらず、Eメールマーケティングは今でも重要です。 これにより、パーソナライズされた推奨によるアップセルやクロスセル、および放棄されたカートの回収に最適なツールになります。

実際のところ、マーケティングメールに推奨事項を埋め込むと、クリック率が最大300%になる可能性があります。

したがって、Eメールマーケティングをまだ十分に検討していない場合は、そろそろ検討してください。 あなたはあなたの加入者にトレンド製品のリストを含む電子メールを送ることから始めることができます。

インスピレーションをお探しですか? これが、オンライン化粧品店のTarteがどのように行ったかを示しています。

推薦メール

このタイプの電子メールは、閲覧や購入の履歴が限られている新規訪問者に最適です。

使用できるもう1つの戦術は、購入を完了せずにサイトを離れた顧客にリマインダーメールを送信することです。 カートに捨てたアイテムと一緒にメールをラップするだけです。

これは、BeautyBayからの放棄されたカート回復メールです。

放棄されたカート回復メール

社会的証明を使用する

ウェブサイトにソーシャルプルーフを追加すると、想像以上にコンバージョンを増やすことができます。 統計的に言えば、レビューが5つある商品は、レビューがない商品よりも27倍売れる可能性があります。 信じられないですね。

これが、社会的証明を使って推奨事項を整えることが非常に重要である理由です。

これを行う簡単な方法の1つは、アイテムが購入された回数を表示するバッジを追加することです。

または、Blissと同じように、以前の購入者が製品に残したレビューの数を表示することもできます。

社会的証明製品の推奨

切迫感を生み出す

製品推奨の本質は、ユーザーが後でではなく、すぐに購入できるようにすることです。 その時までに、彼らはあなたの店を完全に忘れていたでしょう。

切迫感を生み出すことは、この目的のために使用できる銀行可能な戦略の1つです。 それはあなたが何かを逃すという人々の本能的で自然な恐れを最大限に活用することを可能にします。

インスピレーションが必要ですか? 見込み客に、関心のある製品が迅速に行動しないと利用できなくなる可能性があることを伝えてください。 あなたはSecretsales.comから学ぶことができます。

切迫感

顧客に切迫感を与えることには、追加の利点があります。それは、顧客が衝動から製品を購入できるようにすることです。

これは、あなたのビジネスの売り上げと収益の増加につながります。

やりすぎないでください

あなたのウェブサイトの隅々まで推薦を配置することは魅力的かもしれません。 このアプローチ自体は悪いことではありませんが、ユーザーを苛立たせ、サイトから(おそらく永遠に)送信するリスクがあります。

重要なのは、推奨事項を簡単に理解することです。Webサイトのページやセクション全体で推奨事項をたたく必要はありません。

それらのいくつかを、最大の視聴者数を獲得すると思われるページに巧みに配置します。

ポップアップを使用して商品を宣伝する場合は、控えめに表示してください。

ここでのポイントは、やりすぎないことです。

関連性が重要

アルゴリズムエンジンが関連製品を推奨するほど賢くない場合は、すでに足を踏み入れています。

関連性は、すべての製品推奨の取り組みの中心です。

潜在的な顧客があなたのウェブサイトで割引スニーカーを見ていると想像してください。 その後、突然ポップアップが表示され、たとえば、高額なビデオゲームが推奨事項として表示されます。 そのようなユーザーは、煩わしさから即座に離陸する可能性があります。

そんなことはしたくないですよね?

もちろん、あなたはしません! したがって、賢く考えるには、アルゴリズムエンジンを再トレーニングし続ける必要があります。 NetflixとAmazonでさえ同じことをします。

Adoricのレコメンデーションエンジンでビジネスを前進させる

eコマースサイトにレコメンデーションシステムを実装することの動作原理と利点について詳しく説明しました。

さあ、行動を起こす時が来ました。 Adoricのレコメンデーションエンジンをオンラインストアにデプロイして、売り上げがどのように急上昇するかを確認してください。

もっと知りたいですか? Adoricを使用すると、次のことができます。

  1. 手間をかけずに、家、製品、カート、その他の必要なページに推奨事項を追加します。 これは、製品の可視性を高めるのに役立ちます。
  2. 製品カタログをインポートして、GoogleAnalyticsアカウントにシームレスに接続します。 ユーザーが製品を操作し始めると、私たちのアルゴリズムは各ユーザーの設定プロファイルの作成を開始します。 次に、各ユーザーの好みに最も一致する製品をカタログから除外します。
  3. 「ベストセラー」、「最も閲覧された」、「一緒に購入した」などの推奨戦略を実装します。
  4. 適切なオーディエンスをターゲットにします。
  5. 顧客が価格やカテゴリなどに基づいて商品を除外できるようにします。

まとめ

パーソナライズされた製品の推奨事項をストアに実装すると、競合他社とは一線を画すことができます。

それはあなたがこれまでに望んでいたより多くの売上をもたらすでしょう。

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