Esempi di raccomandazione di prodotto e vantaggi a cui non avevi pensato

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.

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.

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.