Co to są rekomendacje produktowe?

Choć idea rekomendacji produktowych w eCommerce wydaje się prosta, w praktyce wcale taka być  nie musi. Owszem, podstawowa forma działania tego narzędzia opiera się na losowym doborze innych towarów, czasem dodatkowo uwzględniając kategorie, tagi lub słowa kluczowe. Jednak przez lata na rynku pojawiały się bardziej zaawansowane rozwiązania, wyposażone w coraz lepsze algorytmy oparte na sztucznej inteligencji.

Jak działają rekomendacje produktowe? Dobór produktów uzupełniających jest możliwy dzięki skryptom analizującym nie tylko podobieństwa kart produktowych, ale i zachowania internautów.

W praktyce chodzi nie tylko o to, aby sprawdzać, co kupowali użytkownicy. Dzięki plikom cookies możemy lepiej zrozumieć klienta i zobaczyć, które podstrony były przez nich najczęściej oglądane, czy też jakie produkty dodawane do koszyka (i w których przypadkach kończyło się to zakupem). W ten sposób realne zachowania, a nie tylko przypadek, rządzi tym, jakie rekomendacje produktowe zostaną wyświetlone klientom.

Rekomendacje produktowe w praktyce - gdzie i jakie umieścić w sklepie internetowym?

Mocną stroną systemu rekomendacji produktu jest wielość modeli rekomendacji. Typy rekomendacji produktowych różnią się od siebie w zależności od metody filtrowania gromadzonych danych na temat produktów i ruchu w sklepie online. Odpowiednio dobrany model rekomendacji decyduje o skuteczności, klikalności i wysokości zamówienia.

Do najpopularniejszych rodzajów rekomendacji zaliczamy:

1. Bestsellery
2. Podobne produkty
3. Ostatnio oglądane
4. Inni również kupili
5. Wybrane dla Ciebie

W zależności od tego czy zależy nam na wzroście współczynnika CTR, wartości zamówienia czy sprzedaży, rekomendacje produktowe możemy umieścić w kilku lokalizacjach na stronie sklepu. Najbardziej dochodowe miejsca na banery z rekomendacjami to zdecydowanie: karta produktu, strona główna, strona koszyka zakupowego, blog, pop-up po dodaniu do koszyka.

Samouczące się rekomendacje produktowe

Co istotne, zaawansowane systemy rekomendacyjne wyróżniają się ciągłym samodoskonaleniem. To ważne, ponieważ w praktyce dane, które były aktualne rok temu, nie muszą być adekwatne do dzisiejszej sytuacji. Zmieniają się trendy, klienci oraz asortyment dostępny na rynku. A stała analiza, manualne przygotowywanie nowego zestawu informacji i jego wgrywanie do systemu rekomendacji byłyby kłopotliwe i czasochłonne.

Na rynku eCommerce jest na to rozwiązanie oparte na technologii sztucznej inteligencji. Narzędzia typu system rekomendacji produktowych Recostream bazują na machine learning, co oznacza, że rekomendacje produktowe opierają się na ciągłym samouczeniu algorytmu.

W praktyce oznacza to, że im dłużej system jest zainstalowany w danej witrynie, tym lepiej rozumie klientów i dopasowuje sugestie zakupu w formie spersonalizowanych rekomendacji w coraz trafniejszy sposób. To z kolei znacząco wpływa na wzrost konwersji oraz ulepszenie doświadczenia zakupowego klientów.