通过产品推荐提高转化率的 6 种方法
已发表: 2017-12-14如今,几乎每个在线商店都使用某种类型的推荐引擎,这并不令人意外,因为这些系统在正确配置后可以显着提高点击率 (CTR)、增加收入并提高转化率。
推荐引擎如何使网站受益
增加收入是任何营销策略的最终目标,这也是为什么它也是任何推荐引擎的关键目标。 很明显,访问者会感觉更舒服,也更渴望从一个网站上购买东西,在这个网站上,他们可以最大程度地帮助他们找到他们想要的东西。
事实上,Invesp 的统计数据显示,53% 的在线购物者认为提供个性化购物体验的零售商提供了有价值的服务。
虽然还有许多其他因素有助于建立这种类型的客户体验,但实施高级推荐引擎是为访问者提供这种个性化旅程的基础。
为了进一步说明我们的观点,让我们与您分享一些统计数据。 据 VentureBeat 称,77% 的数字原住民实际上期望获得个性化的在线购物体验,这基本上意味着利用个性化技术是成功开展在线业务的先决条件。
推荐引擎的两个最受欢迎的成功案例来自亚马逊和 Netflix。 麦肯锡的统计数据表明,35% 的消费者在亚马逊上购买的内容和 75% 的用户在 Netflix 上观看的内容来自产品推荐引擎! 如果您计划实施推荐引擎以将您的业务提升到一个新的水平,请咨询电子商务开发人员。
这只是表明当您正确设置这些产品推荐引擎时,它们是多么的多产。
利用产品推荐来提高转化率
现在您已经了解了产品推荐对企业的重要性,让我们来看看如何通过使用此个性化工具来提高转化率:
- 推广热门产品
一个强大但非常简单的推荐逻辑是在您的网站上推广热门产品。 这种简单的技术在几乎所有电子商务网站中都有成功的记录。 确定产品的声誉很容易 - 只需权衡购买次数和可用时间,您就可以定义产品在您网站上的受欢迎程度。
然而,更复杂的推荐系统还包括其他事件数据,例如添加到购物车、点击和查看其逻辑。 这会带来更准确的推荐并确保更好的转化率。 对于新闻网站等内容网站,在页面上花费的时间或页面滚动百分比等因素也是计算受欢迎程度的重要考虑因素。
由于帕累托的营销规则指出,80% 的产品销售实际上来自 20% 的产品,因此正确处理这一特定位非常重要! 因此,了解确定网站上项目受欢迎程度的正确指标非常重要。
- 使用社会证明
高用户评分和客户评论是您网站上产品受欢迎程度的另一个重要指标。 社交证明在当今的后现代互联网时代非常有效,因为它允许客户阅读其他人对产品的评价。 据 SmartInsights 称,内容共享对客户的影响比品牌或价格更大,并且可以激励人们比平时多花 9.5%。
不仅如此,社交证明也增加了访问者对您产品的信任。 BrightLocal 的统计数据说明了这一点,该统计得出的结论是 88% 的在线用户信任评论和评级,就像他们信任个人推荐一样!
如果您认为社交证明可能是影响客户购买决定的主要因素,那么您应该考虑在主页上添加“评分最高”产品的小部件或在产品上添加“查看过此内容的人”小部件页面以吸引更多客户。 重点应该是突出产品的评级,以便客户准确了解特定产品的声誉。
eBay 利用每款产品的有意义的统计数据向客户提供社交证明——这不仅改善了用户体验,而且确保访问者在遇到顶级产品时更容易转换。
- 最畅销:
这是一种推荐逻辑,将社交证明与销售数据相结合,向正在寻找最新产品的客户推荐畅销产品。
将您网站的实际销售数据整合到这些产品推荐中,以添加“社交证明”元素。 有了这些数据,您将暗示“其他人正在购买它,您也应该购买”。 但是,将畅销商品分类为特定的产品类别也很重要。 这是必不可少的,因为您希望正确的受众查看正确的推荐。
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使用这种推荐逻辑,您可以敦促观众从他们以前没有购买过的新类别中购买,这将为访问者打开大量追加销售和交叉销售的机会。
这种推荐逻辑的一个例子可以从亚马逊的畅销书推荐中获得,该推荐利用分类、定制的畅销书,根据每个客户的浏览和购买历史预览。

- 类似产品:
有几种不同的逻辑可用于确定相似产品——例如,您可以简单地使用基于类别的过滤(无需产品推荐引擎即可应用)。
但是,这种方法在效率和性能方面落后,因为它是客户无论如何都可以使用的功能。 您需要做的是将这些简单的过滤方法与基于相似性的元数据(产品标题、描述、价格、标签)结合起来,以便您的推荐引擎推广相同类型的产品(即相同品牌、相同颜色或相同的价格组)。
不用说,这将要求您在您的网站上设置复杂的推荐引擎。 Item-to-item 协同过滤被认为是表现最好的基于相似性的逻辑之一(这种方法已由世界领先的电子商务公司 Amazon 首创)。 在此推荐逻辑中,您可以通过查看两个产品在用户的购买历史或浏览历史中相互展示的频率来确定它们的相似程度。
利用这些逻辑的小部件被称为“类似产品”或“看到这个,也看到的访问者”,这几乎解释了它的基本思想。 有了足够的数据,这些逻辑就可以用来解决问题,比如以合理的准确度自动推荐配件。
图片来源——WooCommerce
- 经常一起购买:
这是另一个有效的建议,通常显示在网站的购物车或结帐页面中。 这是一种数据密集型技术,此推荐逻辑的主要目标是提高您的平均订单价值。
您需要做的是通过根据他们购物车中的商品向访问者提供建议来瞄准交叉销售产品。 或者,您也可以在访问者正在查看的产品下方显示此推荐,就像亚马逊一样。
这是一种令人信服的方式,可以促使您网站的访问者购买相互配合的产品,即两种产品而不是一种产品,三种产品而不是两种产品,等等。
为了应用这个推荐逻辑,页面的布局是一个必不可少的因素。 您需要利用您的时间和资源在产品页面或购物车页面(甚至两者)上对这个推荐小部件的不同设计进行 A/B 测试。 A/B 测试将帮助您产生出色的结果,并为此推荐逻辑收集有用的见解。
同样,亚马逊的“Frequently Bought Together”是如何在您的网站上实施此推荐策略的主要示例。
- 特色项目:
这是一个推荐逻辑,与我们描述的其他策略不同,它主要依赖于客户的浏览历史(而不是他们的购买历史)。
通过这种推荐策略,您可以根据客户之前查看过的产品的属性(例如品牌、类别、尺寸或形状)来展示与上下文相关的产品。 使用这种推荐逻辑,目的不是交叉销售或追加销售产品,而是提高每个访问者的转化机会。
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您实际上是在投放客户查看过的不同颜色、品牌、形状和尺寸的产品,希望其中一个能够引导访问者进行转换(因为他们已经对特定产品表现出兴趣)。
图片来源——enterpriStore
结论
本文中介绍的想法、策略和技术并不是关于电子商务和营销中的产品推荐的全部内容。 但是,它旨在为计划使用产品推荐系统将转化率提升到一个新水平的营销人员提供一些思考。
借助当今市场上可用的 SaaS 推荐引擎的数量,您可以轻松地在您的网站上实施产品推荐。 在本文中,我们将重点介绍使用这些工具的一些重要逻辑和策略,以便您可以亲身体验结果。