Consigli personalizzati sui prodotti

Qual è un esempio di consigli personalizzati sui prodotti?

Supponiamo che un cliente acquisti scarpe da corsa nuove ogni tre mesi. Acquista sempre dallo stesso brand. Se questo cliente torna sul tuo sito e cerca scarpe da corsa, molto probabilmente acquisterà di nuovo il suo brand preferito, ma forse vorrebbe nuove funzionalità, un colore diverso o una scarpa con nuove caratteristiche. Un consiglio personalizzato sui prodotti per questo cliente mantiene disponibili le vecchie scelte, ma pone prima la possibilità di un’esperienza cliente “nuova e migliorata” a un prezzo diverso.

In che modo i siti di e-commerce generano consigli personalizzati sui prodotti?

L’intelligenza artificiale di back-end crea un modello della personalità online di ciascun cliente. L’algoritmo di personalizzazione non è limitato alla cronologia degli acquisti. Può anche calcolare i numeri dai post sui social media, dalle decisioni di acquisto su altri siti e dalle richieste di Google. Questi complessi modelli matematici si basano su parametri di apertura, coscienza, estroversione, accordo e instabilità emotiva, tutti legati ai dati generati con milioni di transazioni di clienti interessati ai prodotti. Ma il proprietario di un sito di e-commerce non vede mai questi calcoli, completati in millisecondi con un software di personalizzazione aggiunto al back-end del tuo sito.

Il tuo compito è continuare a trovare opzioni che ti consentano di consigliare prodotti che offrano un buon margine e che i tuoi clienti apprezzeranno. Il tuo software di personalizzazione dei prodotti calcola i numeri, quindi il tuo sito presenterà prodotti che i tuoi clienti troveranno irresistibili. Il sito mostrerà ai clienti solo i prodotti che desiderano acquistare. Eseguita correttamente, la personalizzazione del prodotto riduce le spese di marketing e aumenta la fidelizzazione clienti.

Quali sono i vantaggi dei consigli personalizzati sui prodotti?

La personalizzazione del prodotto genera un ottimo ritorno sull’investimento. Infatti, secondo uno studio recente, il 49% dei consumatori ha dichiarato di aver acquistato un prodotto che originariamente non intendeva acquistare proprio dopo aver ricevuto consigli personalizzati sui prodotti.

La personalizzazione del prodotto può funzionare in qualsiasi momento nel funnel dei clienti. Può offrirti una visione a 360° del tuo cliente che accumula informazioni per una migliore personalizzazione del prodotto ogni volta che visita il tuo sito.

Come funzionano i consigli personalizzati sui prodotti?

I consigli personalizzati sui prodotti vengono generati a partire dai dati dell’utente ricavati dal tuo sito web. In un mondo ideale, mostri ai tuoi clienti solo i prodotti che questi vogliono effettivamente acquistare. Più l’esperienza è personalizzata, meglio è.

Se usati nel modo giusto, i consigli personalizzati sui prodotti possono farti risparmiare denaro e aumentare la fidelizzazione clienti. Un rapporto del 2018 mostra che i clienti abituali che interagiscono con un prodotto suggerito (ad esempio, facendo clic su di esso e leggendone la descrizione) hanno il 55% di probabilità in più di effettuare un acquisto durante la sessione di shopping in questione. Per i nuovi clienti, questo dato arriva addirittura al 70%.

I motori di consigli, che sono programmi che analizzano i dati sia sui prodotti che sugli utenti, possono offrire funzionalità di questo tipo. Questi motori vengono utilizzati non solo dai rivenditori al dettaglio ma anche dai siti web di streaming video, che li utilizzano per generare liste di clip consigliate per i loro utenti.

Ci sono tre tipi principali di motori di consigli:

1. Sistemi di filtraggio collaborativo
2. Sistemi di filtraggio basati sui contenuti
3. Sistemi di consigli ibridi

Discuteremo di questi motori di consigli in modo più dettagliato e forniremo esempi di ciascuno di essi più avanti in questo post.

A cosa prestano attenzione i motori di raccomandazione?

Con così tanti dati sugli utenti a disposizione, puoi utilizzare un motore di consigli per offrire suggerimenti molto specifici ai tuoi clienti.

I motori di consigli di solito esaminano dati come:

• Le ricerche di un cliente
• La sua cronologia degli acquisti
• Cosa c’è al momento nel carrello
• Il suo comportamento social (Mi piace, condivisioni, ecc.)
• La sua posizione geografica
• Il segmento di pubblico del cliente (dati demografici)

Il tuo motore potrebbe utilizzare la posizione geografica del cliente per consigliare un buon cappotto quando arriva l’autunno nella sua parte del mondo. Nel caso del nostro fotografo, potrebbe consigliare una scheda di memoria ad alta capacità da usare assieme alla sua costosa fotocamera, una volta che ce l’ha da un po’.

Quali sono gli esempi di consigli personalizzati sui prodotti?

L’AI della personalizzazione dei prodotti si fonda principalmente su tre tipi di motori per fornire consigli: sistemi di filtraggio collaborativi, sistemi di filtraggio basati sui contenuti e sistemi di consigli ibridi.

Filtraggio collaborativo

Il filtraggio collaborativo analizza i dati di più clienti (le statistiche funzionano meglio se il numero di clienti è almeno 1.500) per generare una selezione di prodotti che più probabilmente interesseranno ai clienti stessi. È un sistema che sfrutta l’esperienza di tutti i clienti per consigliare prodotti per ciascuno di loro.

Esempio di filtraggio collaborativo

Ad esempio, se un visitatore del sito ha visualizzato una fotocamera DSLR, potrebbe offrire loro obiettivi che altri clienti hanno acquistato con quella fotocamera.

Il filtraggio collaborativo non si basa solo sulla fusione dei dati dei vari clienti, ma filtra i consigli dei prodotti per cronologia di ricerca, posizione geografica e cronologia del cliente insieme a modello di prodotto e sito. Il suo vantaggio principale è che aggiunge informazioni da più clienti a consigli personalizzati per un cliente.

Filtraggio basato sui contenuti

Il filtraggio basato sui contenuti genera consigli del tipo "Se ti è piaciuto questo prodotto, potrebbe interessarti anche". Esamina il modello decisionale di acquisto del singolo cliente, piuttosto che i dati di un gruppo di clienti ed esamina i dati di un solo cliente alla volta.

Esempio di filtraggio basato sui contenuti

Supponiamo che un cliente abbia acquistato mandorle a marzo, noci ad aprile, anacardi a maggio e sia tornato sul tuo sito per effettuare nuovamente un ordine di noci a giugno. Il filtraggio basato sui contenuti potrebbe mostrare anche noci macadamia e pistacchi come prodotti aggiuntivi di interesse.

Sistemi di consigli ibridi

I sistemi di consigli ibridi combinano il filtraggio collaborativo e quello basato sui contenuti. Utilizzano i dati di clienti simili e i dati della cronologia di ricerca e acquisto precedenti del cliente.

Esempio di sistema di consigli ibrido

Di solito i servizi di streaming video eseguono lo screening collaborativo, per determinare quali nuovi video potrebbero interessarti, combinato con lo screening basato sui contenuti, che corrisponde ai video attualmente disponibili e ai video a cui hai dato valutazioni elevate in passato. Questo tipo di screening può prendere in considerazione anche la posizione geografica e l’assegnazione di “Mi piace” e “Non mi piace”.

Best practice per i consigli personalizzati sui prodotti

Il tuo motore di personalizzazione dei prodotti automatizza l’analisi delle query di ricerca dei clienti, dei dati demografici, della cronologia degli acquisti, del comportamento sociale (soprattutto condivisioni e like) e della posizione geografica, rispetto a ciò che è già nel carrello. Ma puoi ottenere il massimo dal motore di consigli dei prodotti del tuo sito seguendo cinque best practice.

1. Analizza i comportamenti giusti.

Nessun sistema AI funziona interamente senza input umano. Assicurati che il tuo motore per i consigli sui prodotti stia analizzando i comportamenti rilevanti per capire i motivi per cui i tuoi clienti prendono le loro decisioni di acquisto.

Affinché il motore di consigli personalizzati sui prodotti generi risultati rilevanti, deve concentrarsi sui comportamenti degli utenti che sono rilevanti. Non tutti i clienti acquistano in base agli stessi criteri. Il tuo motore dovrebbe sempre esaminare quali sono questi criteri e capire il “perché” che motiva gli acquisti.

Se vendi magliette, alcuni dei tuoi utenti preferiranno colori o modelli particolari, altri saranno fedeli ai loro brand preferiti, altri ancora potrebbero fare di tutto per acquistare magliette prodotte negli Stati Uniti.

Uno dei tuoi clienti preferisce camicie cucite in fibra ecologica? Questi probabilmente si preoccupa dell’ambiente e sarebbe più interessato ad altri prodotti “sostenibili” rispetto a un’altra camicia con uno stile simile. Potrebbe anche essere interessato a prodotti come detergenti domestici non tossici e contenitori per la conservazione di alimenti in vetro.

2. Metti alla prova le tue strategie.

Come per qualsiasi campagna di marketing, i test e il benchmarking sono fondamentali. Se non metti alla prova le tue strategie prima di utilizzarle nel mondo reale, stai perdendo un’opportunità preziosa.

I motori di consigli sono potenti, ma hanno comunque bisogno di indicazioni da parte di esseri umani come te. Guarda sempre e prendi nota di ciò che sembra funzionare. In caso di dubbi, prendi in considerazione l’A/B test.

Gli A/B test sono una buona idea per qualsiasi campagna di marketing. Se non testi le tue configurazioni prima di scalare il tuo strumento di personalizzazione del prodotto, potresti perdere l’opportunità di ottenere una migliore esperienza utente e un aumento delle vendite.

Alcuni tipi di consigli funzioneranno meglio su alcune pagine rispetto ad altre. I consigli sui “Prodotti di tendenza” possono funzionare sulla tua home page ma non sulla pagina del carrello. Ma un riquadro di “Soddisfazione completa” sulla pagina del carrello, ad esempio, l’aggiunta di una cintura e di una borsa a un acquisto di scarpe, potrebbe aumentare le vendite. L’unico modo per sapere cosa funzionerà è testare.

Presta attenzione se alcuni tipi di consigli funzionano meglio su alcune pagine rispetto ad altre. Un riquadro “Prodotti di tendenza” potrebbe registrare buone prestazioni sulla tua home page, ma non sulla pagina del carrello. Se un utente è sulla pagina del carrello e sta per acquistare un nuovo paio di scarpe, forse un riquadro “Completa il look” che suggerisce prodotti complementari come borse e cinture potrebbe risultare efficace. L’unico modo per saperlo è testare e apportare modifiche in base a ciò che funziona e ciò che non funziona.

3. Aggiungi consigli in luoghi imprevisti.

Non è necessario inserire raccomandazioni solo su pagine che presentano già i prodotti. Perché non inserirli nella pagina 404 e offrire agli acquirenti un modo semplice per tornare sul sito principale? Un riquadro di consigli sulla pagina di pagamento potrebbe informare il cliente che deve spendere solo un po’ di più per ricevere gratis l’intero ordine.

Puoi anche inserire consigli nelle email. Un’email carrello abbandonato potrebbe suggerire prodotti in base a ciò che il cliente ha in attesa nel suo carrello. Molte aziende inviano email di follow-up dopo che qualcuno ha acquistato un prodotto, suggerendo articoli correlati. Se un utente ha guardato lo stesso prodotto più volte, puoi inviare email chiedendogli se è ancora interessato e mostrare prodotti simili nella stessa fascia di prezzo.

4. Offri il giusto numero di raccomandazioni.

La misura in cui integri le raccomandazioni nel tuo sito web dipende da te. Alcune aziende dispongono di riquadri di consigli personalizzati sui prodotti su ogni singola pagina del loro sito.

Gli esperti di marketing e i designer che seguono questo approccio ritengono che massimizzare l’esposizione del cliente alle raccomandazioni li renda più propensi ad acquistare i prodotti in primo piano. Al contrario, i detrattori di questo approccio sostengono che presentare troppi consigli distrae dallo scopo della pagina e rischia di infastidire gli utenti.

Se crei consigli personalizzati sui prodotti ovunque, fai attenzione a farlo nel modo giusto. Assicurati che il motore delle raccomandazioni funzioni correttamente e mostri risultati pertinenti, altrimenti i tuoi clienti potrebbero iniziare a sentirsi bombardati e a diminuire il loro coinvolgimento.

Anche se le raccomandazioni sono immediate, alcuni clienti potrebbero essere inclini a ignorarle se posizionate davanti e al centro di ogni pagina. Tieni sempre a mente: lo scopo dei consigli personalizzati sui prodotti è quello di suggerire ai clienti qualcosa che troveranno davvero utile.

Alcuni esperti di marketing sostengono la validità di uno sforzo strettamente mirato. Puoi scegliere un approccio di “qualità rispetto alla quantità” e mostrare solo alcuni consigli curati sulle pagine che la tua ricerca suggerisce saranno efficaci. In alternativa, è possibile inserire consigli in tutto il sito, ma con discrezione, posizionandoli sotto il “fold” o in una barra laterale.

5. Usa la prova sociale.

Quando controlli le recensioni di un prodotto prima di acquistare qualcosa o chiedi consiglio a qualcuno di cui ti fidi, stai cercando prove sociali. Vuoi avere la certezza che l’articolo che stai per acquistare valga il tuo denaro.

In qualità di titolare di un’azienda, puoi utilizzare i tuoi consigli personalizzati sui prodotti per fornire prove sociali. Aggiungi piccoli badge accanto a ciascun prodotto che mostrano quante persone lo hanno visto o acquistato quel giorno. Se un cliente vede che centinaia di altre persone hanno visualizzato un prodotto, potrebbe essere più incline ad acquistarlo. Anche etichette come “best seller”, “scelta migliore” o “scelto dal personale” danno credibilità ai tuoi prodotti. Questo processo è collettivamente noto come “badging”.

Alcuni siti web informano i loro utenti in tempo reale quando qualcuno acquista un prodotto che stanno prendendo in considerazione. Ad esempio, “Jenny in California ha appena acquistato un anello in ematite intagliato”. Ciò crea un senso di urgenza e può motivare le persone a fare un acquisto o a indagare su altri prodotti.

Come consiglieresti un prodotto a qualcuno? Se incoraggi i clienti a rivedere i tuoi prodotti o li spingi a consigliare i tuoi prodotti ad altri, stai utilizzando la prova sociale. I tuoi clienti vogliono input sociali che li rassicurano sul fatto che stanno ottenendo valore per il loro denaro. Collega gli sforzi di personalizzazione dei prodotti alla tua gestione dei social media.

Crea un’esperienza cliente perfetta

I consigli personalizzati sui prodotti consentono ai clienti di trovare facilmente ciò che desiderano acquistare. Più fluida sarà la loro esperienza, più positivamente penseranno a te.

Quando utilizzi i tuoi dati di vendita per personalizzare i consigli e mostrare prodotti pertinenti, è più probabile che gli acquirenti effettuino un acquisto e tornino da te.