Aumenta le vendite con il Recommender per Magento

Perché le raccomandazioni di prodotti sono essenziali per i negozi Magento

Le raccomandazioni personalizzate di prodotti facilitano ai clienti la scoperta di prodotti rilevanti. Questo si traduce in conversioni più elevate per i negozi Magento, in quanto i clienti vengono guidati verso articoli che altrimenti non avrebbero visto, il che aumenta anche il coinvolgimento e la fedeltà. Circa l’80% dei clienti ritiene che l’esperienza offerta da un’azienda sia importante quanto i prodotti. Vediamo un esempio di come i motori di raccomandazione influenzano il percorso dei clienti.

Immagina un cliente abituale di un negozio online. Sta cercando l’ultimo iPhone uscito di recente. Utilizza la barra di ricerca per cercarlo invece di sfogliare il catalogo. Una volta trovata la versione con il colore e la capacità di archiviazione interna che preferisce, ci clicca sopra e controlla la pagina di descrizione  prodotto.

Normalmente cliccherebbe su aggiungi al carrello e concluderebbe l’acquisto, ma è qui che entrano in gioco le raccomandazioni di prodotto. Il motore di raccomandazione fa la magia in background mentre i tuoi clienti fanno acquisti, quindi analizziamo il processo.

Innanzitutto, quando i clienti inseriscono la query di ricerca di un iPhone nella barra di ricerca, la parte analitica del motore di raccomandazione ne prende atto e salva i dati.

Dato che il motore di raccomandazione è stato posizionato nelle pagine di dettaglio dei prodotti e segue il percorso di acquisto del cliente, sa esattamente cosa mostrare al cliente che sta cercando un iPhone. Le raccomandazioni includono una cover per iPhone tra le più vendute, cuffie compatibili di Apple e di altre marche famose, un caricabatterie portatile, un kit per la pulizia del display e persino lo stesso iPhone, ma con una capacità di archiviazione maggiore e a un buon prezzo.

Così, invece di aggiungere semplicemente l’iPhone al carrello, il cliente è sempre più tentato di acquistare altri articoli e aumentare il valore del suo carrello. Tuttavia, la magia non finisce qui, perché gli articoli aggiuntivi compaiono quando il cliente sta per concludere il suo percorso di acquisto. La seconda serie di raccomandazioni viene proposta direttamente nella pagina di checkout, invitando il cliente a non dimenticare di acquistare altri articoli con uno sconto.

Il risultato è che al cliente vengono proposti suggerimenti pertinenti e accurati, che includono alternative e articoli di categorie diverse che completano l’acquisto principale. Il cliente è molto più propenso ad acquistare più prodotti rispetto a quelli che intendeva acquistare inizialmente. In questo modo i motori di raccomandazione migliorano le possibilità di aumentare le conversioni, le vendite e il valore medio del carrello in un solo colpo.

Come i sistemi di raccomandazione utilizzano i dati dei clienti nelle vetrine Magento

I dati dei clienti alimentano raccomandazioni più intelligenti. Analizzando i modelli di navigazione e di acquisto, i negozi Magento possono creare suggerimenti più pertinenti, migliorando l’esperienza di acquisto e stimolando gli acquisti ripetuti.

I dati dei clienti sono la spina dorsale di qualsiasi sistema di raccomandazione efficace. I sistemi di raccomandazione per Magento raccolgono diversi dati, tra cui le query di ricerca, i comportamenti di clic, i modelli di navigazione, la cronologia degli acquisti e persino il tempo trascorso su pagine specifiche. Ognuna di queste azioni contribuisce a creare un profilo dettagliato del cliente che indica al sistema quali sono i prossimi acquisti che l’acquirente potrebbe fare.

Quando un cliente cerca un prodotto, ad esempio “scarpe da corsa”, il motore di raccomandazione prende nota. Non si limita a salvare il termine di ricerca, ma inizia a collegare la query con i prodotti correlati che altri clienti hanno visto o acquistato dopo ricerche simili.
Man mano che il cliente clicca sui prodotti, il motore affina la sua comprensione, individuando preferenze come il colore, la marca o persino la fascia di prezzo. Ogni interazione fornisce al sistema di raccomandazione sempre più dati su cui lavorare, consentendogli di offrire suggerimenti migliori.

Anche i dati relativi agli acquisti precedenti e alle sessioni di navigazione giocano un ruolo fondamentale. Ad esempio, se un cliente ha acquistato in passato articoli per l’outdoor, il sistema può suggerire articoli come bottiglie d’acqua o zaini che si adattano alle attività all’aperto. Questi suggerimenti non sono casuali, ma sono guidati dai modelli di comportamento dei clienti, quindi ogni suggerimento è supportato da dati.
Il sistema impara continuamente combinando la cronologia delle ricerche e della navigazione con gli schemi di ciò che i clienti simili hanno visto o acquistato. Con il passare del tempo, i suggerimenti diventano sempre più pertinenti, portando a un maggiore coinvolgimento e ad acquisti frequenti. In questo modo, i dati dei clienti trasformano i suggerimenti di base in consigli intelligenti e altamente personalizzati, in grado di soddisfare ogni singolo acquirente.

Come iniziare a usare le raccomandazioni di prodotti per Magento

L’implementazione delle raccomandazioni in Magento deve iniziare dall’individuazione di obiettivi chiari, come l’aumento del valore dell’ordine o il miglioramento della fidelizzazione. La scelta della tua nuova soluzione di raccomandazione dovrebbe iniziare con una ricerca.

La ricerca

Per scegliere il giusto sistema di di raccomandazione per il tuo negozio Magento, devi considerare diversi fattori. Sebbene esistano molte soluzioni per le raccomandazioni, non tutte utilizzano la stessa tecnologia o offrono gli stessi servizi. Vediamo alcuni fattori chiave.

1. Assicurati che la tua nuova soluzione per le raccomandazioni utilizzi apprendimento automatico e sistemi di analisi in grado di lavorare efficacemente con i dati del catalogo e i dati dei clienti. Questo è essenziale affinché la soluzione riesca ad associare correttamente le preferenze degli acquirenti con i dati del tuo catalogo prodotti per creare raccomandazioni accurate.
2. Un altro aspetto da considerare sono gli algoritmi e i tipi di raccomandazioni utilizzati per la vendita dei prodotti. I moderni raccomandatori si basano su raccomandazioni automatiche che funzionano in base a questi algoritmi per mostrare raccomandazioni di prodotti e imparare. La cosa migliore da cercare è la configurazione e la tecnologia più avanzata che funzioni automaticamente senza il tuo intervento.
3. Infine, assicurati che la tua soluzione di raccomandazione offra un buon servizio clienti. Anche se le soluzioni di raccomandazione sono affidabili, il servizio clienti è importante per aiutarti a risolvere i problemi occasionali o per mostrarti come massimizzare le conversioni derivanti dalla vendita di prodotti tramite raccomandazioni. È sempre bene avere a disposizione esperti  che ti diano una mano quando serve.

Implementazione

L’implementazione e l’integrazione di consigli personalizzati per il tuo negozio Magento è un argomento molto vasto, poiché l’intero processo dipende dalla soluzione scelta.

Assicurati che la tua soluzione offra modalità di integrazione flessibili a e diverse, come l’integrazione API, l’integrazione senza codice o anche un’integrazione per Magento assistita. Le opzioni di integrazione flessibili sono importanti se devi configurarle nuovamente in un secondo momento.

La velocità dell’integrazione è quasi sempre meno importante della sua difficoltà. Deve mantenere una buona integrità strutturale e la funzionalità del tuo sito web.

Avvio a freddo e raccolta dati

Per “avvio a freddo” si intende il periodo iniziale in cui le soluzioni di raccomandazione non dispongono dei dati necessari per fornire raccomandazioni accurate. In questa fase, le raccomandazioni si basano sui modelli di dati esistenti fino a quando non vengono raccolti dati sufficienti sul comportamento dei clienti per personalizzare i suggerimenti in modo efficace.

Questo periodo non può essere saltato con nessun sistema di raccomandazione, perché i sistemi non sono in grado di lavorare senza dati e senza apprendimento automatico per creare raccomandazioni. Tuttavia, se utilizzi Luigi’s Box, il periodo di avviamento a freddo può essere abbreviato.

Luigi’s Box permette ai clienti di caricare nel sistema i dati esistenti di precedenti soluzioni di analisi. Il sistema può quindi configurare i dati e utilizzarli per Recommender  di Luigi’s Box per creare raccomandazioni personalizzate in tempi molto più brevi.

Raccomandazioni automatiche

Una volta terminato il periodo di avvio a freddo, i consigli sui prodotti saranno accurati e potranno incrementare la redditività aumentando il valore medio degli ordini e le conversioni. Le raccomandazioni pertinenti incoraggiano i clienti a esplorare più prodotti, portando ad acquisti ripetuti e a una maggiore soddisfazione.

A questo punto, puoi lasciare che il raccomandatore faccia il suo lavoro per influenzare le decisioni di acquisto degli acquirenti. Tuttavia, se decidi di utilizzare Luigi’s Box, puoi influenzare gli articoli consigliati tramite le opzioni di Merchandising nel pannello di amministrazione della dashboard.

I rivenditori possono anche utilizzare i pin nelle raccomandazioni, per aumentare le visualizzazioni di alcuni prodotti, decidere quali articoli possono o non possono essere visualizzati nei consigli selezionati e altro ancora.

Strategie per migliorare le conversioni del recommender sui negozi Magento

I sistemi di raccomandazione si basano su una serie di strategie per aumentare le conversioni fornendo suggerimenti di prodotti mirati e pertinenti. Vediamo alcune delle principali tattiche:

Targeting comportamentale

Il targeting comportamentale mostra ai clienti i prodotti in base alle loro azioni sul sito, come le visualizzazioni recenti, le ricerche e i clic. Analizzando questi schemi, il sistema adatta le raccomandazioni in modo da allinearle agli interessi attuali, facendo sembrare ogni suggerimento tempestivo e pertinente. Ad esempio, l’89% dei millennial è interessato a ricevere offerte personalizzate, quindi il targeting basato sull’età può essere un buon punto di partenza.

Raccomandazioni personalizzate

La personalizzazione utilizza i dati dei clienti per offrire suggerimenti che si adattano alle preferenze individuali. Ad esempio, se un utente acquista spesso abbigliamento sportivo, è più probabile che veda i nuovi arrivi o gli articoli più popolari di quella categoria. Questo approccio aumenta le probabilità di conversione sfruttando gli interessi conosciuti.

Riprova sociale

Incorporare la riprova sociale, come le recensioni e le valutazioni, aiuta a costruire la fiducia e la credibilità delle raccomandazioni. Quando un prodotto ha una valutazione elevata o recensioni positive recenti, i clienti si sentono più sicuri nel prenderlo in considerazione: la riprova sociale è un modo sottile ma efficace per aumentare il coinvolgimento.

Tuttavia, questo vale anche per la tua azienda, dato che il 26% dei clienti del Regno Unito non spenderà denaro in aziende di cui non si fida. Il mantenimento di buone recensioni di passaparola può aiutarti.

Cross-selling e up-selling

Il cross-selling suggerisce prodotti complementari, per esempio raccomanda una borsa per computer portatile a chi ne sta acquistando uno, mentre l’up-selling incoraggia i clienti a prendere in considerazione articoli di valore superiore all’interno della stessa categoria. Entrambe le tattiche aumentano il valore del carrello e spesso portano i clienti a esplorare articoli che inizialmente non avevano considerato.

Segmentazione dei clienti

Segmentare le raccomandazioni in base ai profili dei clienti, ad esempio i nuovi visitatori rispetto ai clienti abituali, aiuta a rendere ogni suggerimento più efficace. Ad esempio, i visitatori che si avvicinano per la prima volta possono vedere i prodotti più popolari da esplorare, mentre i clienti abituali vedono gli articoli selezionati in base agli acquisti precedenti, il che aumenta la rilevanza e il coinvolgimento.

Raccomandazioni di tendenza e stagionali

Mettere in evidenza gli articoli di tendenza o stagionali è un altro modo per catturare l’interesse dei clienti. Presentando ciò che è popolare o rilevante per la stagione, i recommender creano un senso di urgenza che incoraggia i clienti ad agire, migliorando il potenziale di conversione.

Ognuna di queste strategie lavora insieme alle altre per perfezionare l’esperienza del cliente, facendo sì che ogni raccomandazione sia significativa e porti, in ultima analisi, ad un aumento delle conversioni e delle vendite.

Conclusione

Le raccomandazioni di prodotto sono strumenti potenti per i negozi Magento, in grado di favorire le conversioni e migliorare l’esperienza del cliente. Sfruttando le informazioni e i dati dei clienti, i consigli intelligenti guidano gli acquirenti attraverso il loro percorso di acquisto, creando un’esperienza di shopping personalizzata e intuitiva.

Dal targeting comportamentale alla riprova sociale e alle raccomandazioni segmentate, ogni strategia lavora insieme per mostrare i prodotti giusti al momento giusto. In ultima istanza, questi sforzi fanno molto di più che aumentare le vendite: costruiscono una fedeltà e una soddisfazione a lungo termine mostrando ai clienti che ogni raccomandazione è stata creata tenendo conto delle loro esigenze.

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