Shopify で AI 製品レコメンデーションを実装するためのヒント

Shopify ウェブサイトに AI を活用した商品レコメンデーションを実装したいと考えていますが、どうすればよいかを理解するのに苦労していますか? この投稿はあなたのためのものです。

AI レコメンデーション エンジンを Web サイトに実装すると、いくつかの利点があります。 主な点は、顧客が好みの製品を簡単かつ迅速に見つけられるようにすることで、顧客の購入プロセスをスムーズにすることです。

電子商取引では、AI を活用したレコメンデーションの人気が高まっています。 大手を含むほぼすべてのオンライン ストアがこれを使用しています。 たとえば、Amazon にアクセスすると、「頻繁に再購入される商品」、「家庭用の世界的なトップセラー」などの製品の提案が即座に表示されます。

以下に例を示します。

これは Amazon のレコメンデーション システムです。 そしてそれはうまくいきます。 多くの調査では、Amazon の全売上高の 35% が商品の推奨によるものであることが示唆されています。

良いニュースは、AI 製品レコメンデーションを最大限に活用するために Amazon ほど大きな店舗を所有する必要がないことです。 それが何であり、どのように機能するかを理解する必要があるだけです。

それがこの投稿の目的であり、AI 製品推奨システムとそれを Shopify に実装する方法についての深い洞察を提供することです。

早速本題に入りましょう。

AI製品レコメンデーションとは何ですか?

最も単純な意味で、AI 製品レコメンデーションは、コンピューター アルゴリズムを使用して買い物客が好みそうな製品を見つけて推奨するという概念です。 これらの関連商品を見つけるために、アルゴリズムは顧客の購入履歴、閲覧パターン、地理的位置、同様のプロフィールを持つ他の顧客が何を購入しているかをチェックします。

これは従来のレコメンデーション エンジンでも行われていることではないでしょうか? はい。 ただし、AI レコメンデーション エンジンと従来のハードコードされたレコメンデーション エンジンの間には、いくつかの重要な違いがあります。

1 つは、AI レコメンデーション システムは動的ですが、従来のシステムは動的ではないということです。 従来のレコメンデーション システムは、買い物客の特定の行動に基づいて商品を提案するだけかもしれません。 たとえば、買い物客が最近閲覧した商品やカートに追加した商品を提案できます。

一方、AI レコメンデーション エンジンは、顧客を詳細にプロファイリングして独自の好みを理解します。 また、季節、購買力、過去の購入などの変数も考慮され、これらの変数を使用してインテリジェントな提案を行います。

基本的に、買い物客の購入体験にパーソナライズされたタッチを追加します。

従来のシステムと比較して、AI レコメンデーション エンジンはより高速かつスマートで、コンバージョンの促進に優れています。

AI 製品レコメンデーション エンジンが Shopify 販売者に提供する 5 つのメリット

AI 電子商取引レコメンデーション エンジンに時間とリソースを投資する価値はありますか? 長くも短くも答えは「はい」です。

その理由は次のとおりです。

1. コンバージョンと売上の向上

製品推奨システムを使用する最大の目的は、売上を増やすことですよね? AI レコメンデーション システムはこれを達成するのにどのように役立ちますか?

まず、買い物客の好みに最適な、スマートでパーソナライズされた製品の推奨事項を作成します。 そうすることで、より早く購入決定に達しやすくなり、コンバージョンが向上します。

次に、衝動的な購入者の興味をそそるインテリジェントな製品推奨を作成し、売上をさらに伸ばします。

2. 直帰率を下げる

購入したい商品を検索するのに何時間も費やすことほど、オンライン買い物客をイライラさせるものはありません。 これにより、多くの場合、ユーザーは購入プロセスを放棄することになり、サイトの直帰率が高くなります。

直帰率が高いとビジネスに悪影響を及ぼします。 売上の損失につながるだけでなく、Google でのウェブサイトのランクが下がる可能性もあります。

AI レコメンデーションをサイトに実装すると、サイトの直帰率が急激に低下し、より良い結果が得られます。

3. 顧客維持とロイヤルティの向上

顧客が気に入って購入したい商品を簡単に見つけられるようにすると、自然とまた戻ってきて購入するようになります。 これは本質的に、顧客の定着率の向上とロイヤルティの向上につながります。

それに加えて、満足した顧客があなたの店について肯定的な言葉を広め、より多くの顧客を引き付けるため、無料で PR を楽しむこともできます。

4. より高い平均注文額

より多くの売上を生み出すために、必ずしもより多くの顧客を獲得する必要はありません。 少数の顧客にもう少し購入するよう促すことが効果的です。 ここでも AI 製品のレコメンデーションが活躍します。

店舗にスマートな製品推奨システムを導入すると、平均注文額、つまり顧客が店舗で購入するたびに費やす平均金額を向上させることができます。

5. より深い洞察

AI レコメンデーション エンジンを使用すると、顧客の行動に関する洞察が得られ、市場戦略を調整して売上を向上させることができます。

さらに、顧客が購入しようとしている製品の種類を知ることができ、それに応じて在庫を調整します。

Shopify で商品のレコメンデーションを実装するためのヒント

Shopify ウェブサイトで製品を推奨して販売促進を始める準備はできていますか? 最大限に活用するためのヒントをいくつか紹介します。

1. 適切な製品推奨アプリを使用する

Shopify での製品推奨キャンペーンの成功は、たとえ失敗しても、使用するアプリに大きく依存します。 適切なものを使用すれば、AI を活用したレコメンデーションが提供する計り知れないメリットを享受できるでしょう。 間違ったものを使用すると、せっかくの努力が水の泡になってしまいます。

では、正しいアプリと間違ったアプリをどのように見分けるのでしょうか? 単純。 アプリが適切かどうかを判断する前に、アプリ内の次の機能を探してください。

• パーソナライズされたクロスセルとアップセルの推奨事項
• Web サイト上の任意の場所に推奨事項を表示できます
• リアルタイムの顧客セグメンテーションをサポート
• 賢い割引を作成して、買い物客にさらに製品を購入するよう促すことができます
• 高度にカスタマイズ可能

2. 割引を利用して顧客を魅了する

割引で買い物客を惹きつけると、レコメンデーション キャンペーンの効果がさらに高まります。 これは、オンライン買い物客が割引やクーポンに目がないからです。 顔に何かを投げると、たとえ意図していなかったとしても、商品を買わされる可能性があります。

割引は、顧客に高価格の製品を提案するアップセルの推奨に特に役立ちます。

3. 社会的証明を使用する

商品と一緒に星評価を表示すると、コンバージョン率が高くなります。 なぜそうなのか？ 研究が明らかにしたように、人間としての私たちの行動は他人の行動に影響を受けることがよくあります。

したがって、潜在的な購入者は、他の人が製品を購入し、高い評価をしているのを確認すると、同じようにするように促されます。 さらに、星による評価により、買い物客は製品が高品質であると判断します。 技術的には、これは社会的証明として知られています。

Best Buy の取り組みは次のとおりです。

トレンドの取引提案に星評価がどのように追加されているかに注目してください。

4. 群衆の知恵を活用する

多くの人が特定の商品、または一連の商品を閲覧/購入している場合、その商品はよく売れる可能性があります。 それらの商品をサイトに表示すると、高いコンバージョンと売上の増加につながる可能性があります。

それは群衆の知恵を活用することだと考えてください。 このタイプの推奨事項は非常に人気があり、ほぼすべてのオンライン ストアで見つけることができます。

こちらはウォルマートのものです

5. レコメンデーションキャンペーンの A/B テスト

レコメンデーション キャンペーンでは、必ずしも計画どおりに進むとは限りません。 たとえば、製品の星評価を表示しても、売り上げが得られない場合があります。 大幅な割引を提供しても、まったく売上が上がらない可能性があります。 こうなると、辞めるのがとても誘惑になります。

やめてください！

やめるのではなく、少し調整してみましょう。 コピーを変更します。 別のページに推奨事項を表示する、別の割引戦略を試す、別の推奨戦略を使用するなど、リストは無限にあります。

本質的には、レコメンデーション キャンペーンの A/B テストを行います。

結論

Web サイトに AI 製品レコメンデーションを実装すると、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性があります。

幸いなことに、開始するために重く高価なレコメンデーション エンジンに投資する必要はありません。 Adric を無料で始めて、ビジネスが拡大し始めるにつれて高級化することもできます。

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