- Che cos’è un sistema di raccomandazione?
- Obiettivo dei sistemi di raccomandazione
- Incoraggiare gli utenti a rimanere con te
- Mostrare i vari tipi di contenuti rilevanti
- Aumentare il coinvolgimento
- Tipi di soluzioni di sistemi di raccomandazione
- Filtraggio basato sui contenuti
- Filtraggio collaborativo
- Approccio ibrido
- Basato sulla sessione
- Linee guida per l’applicazione del sistema di raccomandazione
- Posizionamento dei box di raccomandazione
- Dettaglio del prodotto
- Carrello
- Home
- Pagine di categoria
- Pagina di “Nessun risultato trovato”
- Articolo
- Pop-up Aggiungi al carrello
- Vantaggi delle raccomandazioni di prodotto
- Aumento delle entrate
- Incremento delle conversioni
- Migliore user experience
- AOV massimizzato
- Usa Luigi’s Box se vuoi raccomandazioni più accurate
- Esempi di sistemi di raccomandazione: conclusioni
- FAQ sulla raccomandazione di prodotto
Stai pensando di implementare un sistema di raccomandazione, ma non sei sicuro delle sue prestazioni? Oggi ti mostreremo alcuni esempi di questa soluzione nell’uso pratico.
Ma prima di saperne di più sugli esempi di sistemi di raccomandazione, cerchiamo di capire meglio cosa sono.
Che cos’è un sistema di raccomandazione?
Un sistema di raccomandazione è una tecnologia che utilizza i dati raccolti sugli utenti e suggerisce loro i prodotti che potrebbero gradire. Il sistema mostra gli articoli in base alle preferenze e agli interessi degli acquirenti online grazie ad algoritmi di apprendimento automatico e all’analisi dei dati.
Il Machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale(AI). Imparare dai dati è essenziale se si vuole usare il machine learning per prendere le decisioni. Utilizza gli algoritmi per identificare gli schemi ricorrenti nei dati e sulla base di tali schemi prevede gli schemi futuri. E questo è il modo in cui i sistemi di raccomandazione sono in grado di presentare risultati eccellenti, accurati e pertinenti, alle persone durante il loro percorso di acquisto.
Obiettivo dei sistemi di raccomandazione
Scopri gli scopi più importanti dei sistemi di raccomandazione 👇🏻
Incoraggiare gli utenti a rimanere con te
Lo scopo principale dei sistemi di raccomandazione è quello di proporre ai clienti i contenuti che potrebbero gradire. Se utilizzi uno strumento adeguato, puoi fornire agli utenti suggerimenti personalizzati, che li aiutano a scoprire gli articoli correlati ai prodotti a cui sono interessati. Inoltre, il sistema mira a trattenere gli acquirenti sul tuo sito web e a incoraggiarli ad acquistare nel tuo negozio online.
Mostrare i vari tipi di contenuti rilevanti
L’altro scopo è quello di ridurre il tempo di ricerca e fornire agli utenti contenuti utili in modo rapido. Quando fornisci risultati pertinenti, le probabilità che un visitatore abbandoni il tuo sito web per cercare i contenuti dei tuoi concorrenti si riducono drasticamente. Con i servizi di machine learning, dare ai visitatori ciò che stanno cercando non è mai stato così facile.
Aumentare il coinvolgimento
Se mostri ai clienti gli articoli di cui potrebbero avere bisogno o che gli piacciono, può darsi che continuino a navigare nel tuo sito web per cercarne altri. In questo modo si aumenta il coinvolgimento dei visitatori. Inoltre, il coinvolgimento dei visitatori su un sito web è un parametro fondamentale per misurare il successo di qualsiasi attività online.
Inoltre, questa metrica mostra quanto il tuo sito web sia in grado di attirare i visitatori e di convertirli in clienti. Prendere decisioni sulla strategia di vendita e sui contenuti è molto più facile quando si conoscono i livelli di coinvolgimento.
Tipi di soluzioni di sistemi di raccomandazione
Ecco i sistemi di suggerimento dei prodotti più comuni.
Filtraggio basato sui contenuti
Il filtraggio basato sui contenuti è un tipo di sistema di raccomandazione che trova la somiglianza tra i prodotti preferiti in base al loro contesto, agli attributi o alla descrizione.
Per presentare risultati accurati, il sistema tiene conto anche delle preferenze e dei comportamenti passati dell’utente, come i prodotti che gli sono piaciuti, che ha acquistato, che ha sfogliato e le sue informazioni personali. Se gestisci un negozio di e-commerce, il sistema di raccomandazione basato sui contenuti funziona come un “assistente personale”, che sa cosa piace e non piace agli acquirenti.
Filtraggio collaborativo
Un sistema di raccomandazione a filtraggio collaborativo presenta articoli o contenuti a un utente tenendo conto delle preferenze di altri utenti simili.
È molto diverso da un sistema basato sui contenuti. Il filtraggio collaborativo determina quali utenti potrebbero avere gusti simili. Per questo motivo non si concentra sugli attributi degli articoli, ma esamina il modo in cui gli utenti hanno valutato un articolo e trova altri utenti che hanno apprezzato lo stesso prodotto.
In base al profilo e alle preferenze dell’utente, il sistema di raccomandazione cerca i contenuti che piacciono agli altri utenti e li propone a un utente con interessi simili.
Approccio ibrido
Questo tipo di sistema di raccomandazione combina due o più metodi di raccomandazione per fornire suggerimenti migliori agli utenti.
Ad esempio, sfrutta i punti di forza di diversi sistemi per superare i limiti dei singoli metodi e fornire suggerimenti più pertinenti e diversificati. Potrebbe essere una combinazione di sistemi basati sui contenuti e di filtraggio collaborativo.
Il sistema di raccomandazione ibrido potrebbe essere più efficace in alcuni casi: grazie alla combinazione di funzionalità collaborative e basate sui contenuti, alcune aziende potrebbero ottenere risultati migliori.
Basato sulla sessione
Un sistema di raccomandazione basato sulla sessione è un algoritmo che utilizza i dati della sessione corrente di un utente per formulare raccomandazioni personalizzate.
Le raccomandazioni del sistema si basano sulle attività correnti degli utenti, come le ricerche, i clic e gli acquisti effettuati. Il sistema di raccomandazione basato sulla sessione mira a fornire agli utenti contenuti adatti alle loro esigenze e interessi specifici e un’esperienza più personalizzata.
Sapevi che la raccomandazione di prodotti è una forma di riprova sociale? Si tratta di un elemento fondamentale del marketing di oggi, e può portare numerosi vantaggi alla tua azienda. Il fenomeno della riprova sociale consiste nel fatto che le persone replicano le azioni di altre persone.
Linee guida per l’applicazione del sistema di raccomandazione
È possibile creare un sistema di raccomandazione internamente, con l’ausilio del reparto IT. Tuttavia, potrebbe essere un’operazione lunga e complicata. Fortunatamente, molti software presenti sul mercato funzionano perfettamente e non richiedono competenze informatiche per fornire raccomandazioni accurate.
Posizionamento dei box di raccomandazione
Vediamo dove possono essere posizionati i box di raccomandazione prodotti e qual è il loro ruolo.
Dettaglio del prodotto
Le raccomandazioni all’interno dei dettagli del prodotto sono molto potenti perché aiutano i clienti a scoprire nuovi prodotti, facilitano il cross-selling e l’upselling e favoriscono un maggiore coinvolgimento. Le raccomandazioni da includere possono variare a seconda della tua attività, della gamma di prodotti e dei dati dei clienti. Tuttavia, questo posizionamento è particolarmente efficace per mostrare prodotti alternativi, complementi di prodotto e articoli già visti.
Carrello
Un’altra posizione ideale per le raccomandazioni è quella del carrello. Si tratta di un elemento fondamentale, capace di massimizzare le vendite e arricchire l’intero percorso di acquisto dei clienti. Solitamente posizionate sotto il titolo, dopo l’elenco dei prodotti o adiacenti ai pulsanti di acquisto, queste raccomandazioni guidano i clienti verso ulteriori acquisti pertinenti.
Home
Le raccomandazioni sulla home page aiutano a catturare l’attenzione dei visitatori e a indirizzarli verso prodotti pertinenti. Queste raccomandazioni aumentano i tassi di conversione e migliorano la soddisfazione dei clienti curando un’esperienza di navigazione personalizzata, mettendo in evidenza i prodotti più popolari, nuovi e visti di recente e adattando le raccomandazioni alle aree di interesse dei visitatori.
Pagine di categoria
Le raccomandazioni posizionate strategicamente all’interno delle categorie, dei marchi o degli elenchi di prodotti aumentano la scoperta dei prodotti, possono aiutarti a promuovere il cross-selling e l’upselling e aumentano significativamente la soddisfazione dei clienti. Il posizionamento ottimale di solito si trova sotto l’intestazione, dopo il nome e la descrizione della categoria e una serie di sottocategorie, il che lo rende un metodo efficace per promuovere i prodotti.
Pagina di “Nessun risultato trovato”
L’obiettivo principale di una pagina 404 è quello di indirizzare i visitatori verso contenuti pertinenti, mantenere il loro interesse e fornire un’eccellente esperienza al cliente. Per questo motivo, l’integrazione di raccomandazioni sotto il messaggio “nessun risultato trovato” può trasformare quello che potrebbe essere un incontro deleterio in un’opportunità di coinvolgimento, reindirizzando i visitatori verso il flusso del tuo sito web.
Articolo
L’integrazione di raccomandazioni all’interno degli articoli migliora l’esperienza di navigazione, incoraggia i visitatori ad approfondire i contenuti e fornisce loro opzioni pertinenti per approfondire la conoscenza del tuo sito web e delle tue offerte. Generalmente situate nel piè di pagina dopo l’articolo, queste raccomandazioni sono un passaggio naturale per i visitatori che vogliono esplorare i contenuti correlati.
Pop-up Aggiungi al carrello
Infine, i suggerimenti Aggiungi al carrello svolgono un ruolo prezioso nell’indirizzare i clienti verso prodotti aggiuntivi che completano o migliorano l’acquisto previsto. Incorporando queste raccomandazioni, puoi aumentare il valore medio dell’ordine, offrire un’esperienza d’acquisto più semplice e incoraggiare i clienti ad ampliare la loro scelta d’acquisto.
Vantaggi delle raccomandazioni di prodotto
L’elenco dei vantaggi dei sistemi di raccomandazione è molto più lungo!
Aumento delle entrate
Con uno strumento adeguato per la raccomandazione personalizzata dei prodotti, è possibile aumentare le entrate della tua azienda. Come? Grazie ai dati e agli algoritmi di apprendimento automatico. Gli utenti vengono esposti a suggerimenti di prodotti personalizzati e a raccomandazioni pertinenti, per cui è probabile che continueranno ad acquistare da te.
Inoltre, un sistema di raccomandazione è in grado di suggerire ai clienti articoli complementari, il che rende più facile e veloce lo shopping: non devono cercare articoli per ore! Al contrario, li troveranno a portata di mano.
Le raccomandazioni di prodotto personalizzate hanno un impatto diretto sulle entrate e sulla fidelizzazione dei clienti. Dato che il sistema lavora come un assistente alle vendite, l'esperienza di acquisto diventa pratica e piacevole. Il che potrebbe essere la ragione per cui le persone vogliono esserti fedeli.
Migliore fidelizzazione
Il tasso di fidelizzazione dei clienti di un’azienda misura la frequenza con cui i clienti tornano da loro e continuano ad acquistare beni o servizi. Inoltre ha a che fare con ciò che le aziende fanno per far sì che i clienti tornino e rimangano legati al marchio. I visitatori che ricevono un’eccellente esperienza personalizzata hanno maggiori probabilità di diventare acquirenti abituali.
Inoltre, un sistema di raccomandazione affidabile permette ai clienti di scoprire nuovi prodotti di cui non erano a conoscenza.
Incremento delle conversioni
La conversione consiste nel completamento di un’azione specifica da parte di un utente online. Può trattarsi, ad esempio, di aggiungere un prodotto al carrello, effettuare un acquisto o iscriversi. Le raccomandazioni pertinenti aiutano le aziende a mantenere alti i tassi di conversione perché offrono articoli interessanti. Le persone sono più propense ad acquistare, aggiungere al carrello o iscriversi a una newsletter se trovano lo shopping comodo, veloce e piacevole.
I clienti trovano valore nei tuoi prodotti e servizi quando i tassi di conversione sono elevati. Si tratta di una metrica fondamentale da tenere sotto controllo, soprattutto nell’e-commerce.
Scopri le principali metriche dell’e-commerce.
Migliore user experience
Niente migliora l’esperienza dell’utente più della personalizzazione. Ecco perché la maggior parte delle aziende si sforza di personalizzare le proprie esperienze. La buona notizia è che un sistema di raccomandazione prodotti funziona in modo sorprendente.
Grazie alle raccomandazioni personalizzate, i clienti riescono a trovare i prodotti rilevanti in modo semplice e veloce.
Altri vantaggi della personalizzazione sono la creazione di una relazione con il tuo mercato di riferimento e l’aumento della soddisfazione dei clienti.
AOV massimizzato
Il valore medio dell’ordine (AOV) è una metrica su cui vale la pena concentrarsi perché indica quanto spendono in media i tuoi clienti durante una singola sessione di acquisto. Grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, il sistema rileva i profili degli utenti, le loro preferenze e i loro interessi.
In questo modo, agli utenti vengono consigliati prodotti complementari o che potrebbero piacere loro. E incoraggia gli acquirenti a investire anche in altri articoli.
La massimizzazione del valore medio dell’ordine è il grande vantaggio di un sistema di raccomandazione dei prodotti, e se hai un basso tasso di AOV, forse è arrivato il momento di implementare una soluzione di questo tipo.
Usa Luigi’s Box se vuoi raccomandazioni più accurate
Lo strumento Recommender è una soluzione supportata dall’intelligenza artificiale per mostrare suggerimenti di prodotti (e relative rappresentazioni visive) in base alle preferenze dei visitatori e al loro precedente comportamento online.
- Si integra perfettamente con tutte le piattaforme di e-commerce.
Perché esitare? I box di raccomandazione possono essere mostrati in qualsiasi punto del sito web. Non devi preoccuparti del layout: si integrano perfettamente con il tuo sito web, indipendentemente dalla piattaforma di e-commerce utilizzata.
- Motiva i potenziali clienti a fare un acquisto
Recommender di Luigi’s Box suggerisce ai singoli utenti i prodotti di prossima uscita, i prodotti in saldo o o prodotti più venduti. Queste offerte possono motivare i potenziali clienti a continuare a fare acquisti.
- Fornisce un’analisi approfondita dei prodotti consigliati
Lo strumento misura quanti clienti cliccano sui suggerimenti e quali sono rilevanti per i clienti. Inoltre, mostra le tendenze. Tutte queste informazioni sono essenziali per prendere decisioni informate sulla strategia di vendita.
Se sei alla ricerca di uno strumento affidabile per incrementare le vendite, aumentare i ricavi e fidelizzare i clienti utilizzando i consigli, non cercare oltre: hai trovato Luigi’s Box.
Si tratta di un software che aiuta le aziende a migliorare le capacità di ricerca del proprio sito, ma non solo. Luigi’s Box offre strumenti eccellenti per:
- Ricerca
- Analisi
- Product Listing
Tutti a tua disposizione a prezzi accessibili. Richiedi un preventivo per il tuo negozio online.
Esempi di sistemi di raccomandazione: conclusioni
Un sistema di raccomandazione affidabile è uno dei componenti essenziali se vuoi offrire un’eccellente esperienza di acquisto sul tuo e-shop. Molti esempi di raccomandazione di prodotti dimostrano che vale la pena implementare questa soluzione i virtù dei numerosi vantaggi che è in grado di apportarti.
Non hai ancora deciso? Prova Luigi’s Box e sfrutta al meglio il sistema di raccomandazione. Inizia con una prova gratuita.
FAQ sulla raccomandazione di prodotto
Quali sono i tipi di sistemi di raccomandazione?
I sistemi di raccomandazione di prodotti più diffusi sono:
- Sistemi di raccomandazione basati sui contenuti
- Sistemi di raccomandazione a filtraggio collaborativo
- Sistemi di raccomandazione con approccio ibrido
- Raccomandazioni basate sulla sessione
L’approccio basato sui contenuti suggerisce articoli in base alle interazioni precedenti dell’utente e a ciò che gli è già piaciuto.
Un sistema di raccomandazione a filtraggio collaborativo utilizza le informazioni degli altri utenti per formulare raccomandazioni basate sui gusti di utenti simili.
I sistemi di raccomandazione ibridi possono combinare il filtraggio collaborativo e quello basato sui contenuti per produrre risultati più accurati.
Quali sono i vantaggi delle raccomandazioni personalizzate?
I prodotti personalizzati e pertinenti aumentano le vendite e la soddisfazione dei clienti. Di conseguenza, sono anche in grado di aumentare la fedeltà al marchio e gli acquisti ripetuti.
Inoltre, i suggerimenti sui prodotti fanno risparmiare ai consumatori tempo e fatica nella ricerca dei prodotti e mostrano loro prodotti nuovi e potenzialmente validi, che altrimenti non avrebbero incontrato durante il loro percorso.
Quali funzionalità fornisce il Recommender di Luigi's Box?
Il nostro sistema di raccomandazione ti mette a disposizione funzionalità come l’up-selling e il cross-selling, capaci di aumentare il valore medio del carrello; la precedenza al margine di Recommender ti permette di aumentare le vendite promuovendo i prodotti che ti assicurano il margine di profitto più alto; i test A/B del Recommender offrono agli utenti diverse opzioni; i clic sul Recommender ti consentono di saperne di più sulle sue prestazioni.
Barbora, specialista marketing di prodotto, in Luigi's Box è la maga delle parole. Si è avvicinata alla scrittura durante gli studi universitari, lavorando come volontaria presso diverse associazioni civiche. Oltre a far parte del team marketing di Luigi's Box, lavora all'organizzazione delle conferenze TEDxBratislava, dove si occupa di marketing e PR.
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