Se hai un e-commerce e desideri offrire un’esperienza estremamente personalizzata ai tuoi clienti, devi sapere come usare i recommendation products, che possiamo tradurre con prodotti raccomandati. Si tratta di suggerimenti basati su diversi fattori, come le preferenze personali, le interazioni precedenti con il sito, come prodotti visualizzati o acquistati, e i comportamenti di utenti simili.
In tale ambito rientrano le strategie di cross-selling e up-selling che aumentano le vendite e alzano lo scontrino medio degli ordini effettuati. Ma nello specifico come sfruttare i recommendation products per rendere l’esperienza realmente personalizzata e cucita su misura del cliente? Lo scopriamo nei successivi paragrafi.
Indice
Cosa sono i recommendation products?
I recommendation products negli e-commerce sono suggerimenti personalizzati di prodotti che vengono mostrati ai clienti durante la loro navigazione sul sito o durante il processo di acquisto. Sarà capitato anche a te, mentre navighi su un e-commerce, di vedere prodotti complementari all’articolo che stai per acquistare o che comunque rientrano nelle tue preferenze, rispecchiando spesso le tue precedenti ricerche online.
Gli obiettivi principali dei prodotti raccomandati sono i seguenti:
- aumentare le vendite: suggerire prodotti che potrebbero interessare all’utente aumenta la probabilità di acquisto;
- migliorare l’esperienza dell’utente: gli utenti, grazie ad una navigazione personalizzata che offre consigli rilevanti secondo le loro preferenze, trovano più rapidamente ciò che stanno cercando;
- cross selling e up-selling: queste strategie, precedentemente citate, suggeriscono prodotti complementari o di livello superiore rispetto a quelli già selezionati dall’utente, così da aumentare il valore medio del carrello.
Le tipologie di raccomandazioni più comuni
Puoi suggerire i prodotti ai tuoi clienti scegliendo varie tipologie di approccio in base al tuo target di pubblico e anche al tuo mercato. Ecco le principali:
- prodotti simili: suggerimenti basati su prodotti simili a quelli visualizzati o acquistati;
- prodotti spesso acquistati insieme: offerte di prodotti complementari, ad esempio fantasmini e mocassini oppure pantaloni e cinture;
- prodotti popolari: raccomandazioni basate su trend o su prodotti di successo in quel particolare momento;
- consigli personalizzati: si basano su un algoritmo che tiene conto del comportamento e delle preferenze del singolo utente.
In questo modo si offre un’esperienza personalizzata al cliente e per certi versi simile a quello del negozio fisico. Benché non c’è una commessa vera e propria che può fornire consigli, basta dare uno sguardo ai recommendation products per completare il proprio shopping secondo le proprie preferenze.
L’implementazione di questi sistemi di raccomandazione può avvenire utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning che analizzano grandi quantità di dati per offrire raccomandazioni sempre più precise.
Come usare i recommendation products? Le strategie da sfruttare
L’uso efficace dei recommendation products negli e-commerce può aumentare significativamente le vendite e migliorare l’esperienza del cliente.
Ormai è chiaro quanto sia importante la personalizzazione degli acquisti online, perciò è opportuno soffermarci ulteriormente su questa strategia. Utilizzando i dati di navigazione, i precedenti acquisti, le ricerche e le interazioni con il sito puoi suggerire prodotti altamente personalizzati ai tuoi clienti. Inoltre dovresti implementare sistemi di raccomandazione che sfruttano algoritmi di machine learning per migliorare la precisione delle raccomandazioni man mano che raccolgono più dati.
Un’altra strategia si basa sul posizionamento strategico, che può consistere nel mostrare i prodotti raccomandati in sezioni ben visibili della homepage, basati su acquisti precedenti o tendenze popolari. Assicurati di includere suggerimenti di prodotti correlati sotto la descrizione del prodotto o come alternative simili. Oppure puoi inserire suggerimenti prima della finalizzazione dell’ordine, incoraggiando l’aggiunta di ulteriori articoli.
Un valido alleato è rappresentato anche dall’email marketing personalizzato, che consente di recuperare un cliente o di incrementare le vendite. Se ad esempio un cliente abbandona un carrello, ti basta inviare un’email con raccomandazioni su prodotti correlati oppure incentivi, come sconti e promozioni, per completare l’acquisto. In alternativa puoi inviare raccomandazioni personalizzate basate su acquisti recenti per incentivare acquisti futuri, così da mantenere un rapporto vivo e proattivo nei confronti del cliente.
C’è poi un’altra strategia molto intelligente, cioè mostrare combo di prodotti che spesso vengono acquistati insieme, magari nelle pagine prodotto o al momento del check-out. Sarebbe un’ottima idea mostrare outfit già belli e pronti, utilizzando proprio uno dei prodotti sui quali si è concentrata l’attenzione del cliente. Questa tattica sfrutta la propensione dell’utente ad aggiungere articoli correlati se percepisce che altri utenti hanno fatto scelte simili.
Quali sono i vantaggi?
Le strategie di recommendation products portano ad una serie di vantaggi tangibili, a partire dall’aumento delle vendite. Più sono rilevanti i suggerimenti e maggiori sono gli acquisti.
Altro vantaggio è il miglioramento dell’esperienza utente, dal momento che i clienti trovano più facilmente prodotti che rispondono alle loro esigenze. La parte interessante è che non devono neanche cercare gli articoli di cui hanno bisogno, poiché vengono suggeriti direttamente dallo stesso e-commerce. Inoltre un’esperienza personalizzata può creare un legame più forte con il cliente, portandolo a tornare per acquisti futuri.
In conclusione l’uso intelligente dei prodotti raccomandati nell’e-commerce richiede una combinazione di personalizzazione, posizionamento strategico, promozioni e analisi continua per massimizzare il potenziale delle vendite e consente imporsi sul proprio mercato come un’attività attenta alle esigenze dei clienti.
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