نصائح للحصول على أفضل التوصيات بالمنتجات في المتجر الإلكتروني
يمكنك تقديم توصيات المنتج أثناء قيام العميل المحتمل بعملية التسوق على موقع التجارة الإلكترونية، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم
add تابِعني remove_red_eye 414,635
- كيف تعمل توصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية؟
- طرق تصفية المنتجات وتقديم التوصيات للمتجر الإلكتروني
- 1. طريقة التصفية على أساس المحتوى
- 2. طريقة التصفية التعاونية
- 3. طريقة التصفية الهجينة
- كيف تساعد توصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية؟
- ما هي الطرق التي يمكنك بها تكرار المبدأ في متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك؟
- ما التحديات التي تواجه محركات توصيات منتجات التجارة الإلكترونية؟
- ما أهمية توصيات المنتج في المتجر الإلكتروني؟
- إليك أيضًا
موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك هو أكبر قناة تسويقية لك، فمن خلال تحسين موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك والاستفادة من خبرة المتسوقين عبر الإنترنت يمكن أن تزيد من إجمالي مبيعاتك وتحويلاتك. عند تنفيذها بعناية، يمكن لتوصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية أن تعزز مبيعاتك وتحويلاتك.
كيف تعمل توصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية؟
في الصميم، توصيات منتجات التجارة الإلكترونية ليست سوى عملية تصفية للمعلومات من أجل اقتراح المنتجات التي يختارها عملاؤك بناءً على سلوكهم عبر الإنترنت، مثل سجل التصفح وعمليات البحث القائمة على الكلمات الرئيسية ومشترياتهم السابقة. تجعل بيانات الشراء والتفضيلات واسعة النطاق في التجارة الإلكترونية من الصعب على مسوقي التجارة الإلكترونية وعلماء البيانات التوصل إلى نموذج قوي يمكنه التوصية بالعناصر الشخصية للعملاء. بينما بتوصية المنتج المخصص في التجارة الإلكترونية، تستخدم المحركات هذه المعلومات العميقة والواسعة لتطبيق المنطق من حيث بعض القواعد المحددة مسبقًا وخوارزميات توصية المنتج لاقتراح المنتجات للعملاء.
محرك توصية منتجات التجارة الإلكترونية هو جزء من التكنولوجيا التي تعرض المنتجات الموصى بها للمتسوقين في جميع أنحاء متجرك. يستخدم التعلم الآلي للحصول على منتجات أكثر ذكاءً وإظهار المنتجات ذات الصلة بشكل متزايد للمتسوقين بناءً على اهتماماتهم وسلوك التصفح السابق.
في حين أنه من الممكن تنفيذ توصيات بدائية “أحببتها أيضًا” يدويًّا على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك، فإن أفضل الممارسات لتوصيات المنتج تستدعي نشر “محرك توصيات المنتج”.
طرق تصفية المنتجات وتقديم التوصيات للمتجر الإلكتروني
هناك ثلاث طرق أساسية مستخدمة لتكوين الخوارزمية الأساسية:
1. طريقة التصفية على أساس المحتوى
يتم تحليل بيانات العملاء حول إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب لكل مستخدم (تسمح ملفات تعريف الارتباط بالتتبع عبر زيارات متعددة)، ثم يقدم توصيات بناءً على سجل التصفح لهذا المستخدم. تكمن الفكرة وراء التصفية القائمة على المحتوى في أنه إذا كنت تستمتع بعنصر معين، فمن المحتمل أن تستمتع أيضًا بعنصر مشابه.
2. طريقة التصفية التعاونية
يدمج بيانات من المستخدمين الذين اشتروا منتجات مماثلة، ثم يجمع تلك المعلومات لاتخاذ قرارات بشأن التوصيات. تتمثل ميزة طريقة التصفية هذه في قدرتها على تقديم توصيات معقدة بشأن عناصر مثل الموسيقى أو الأفلام دون الحاجة إلى فهم ماهية العنصر. تعمل طريقة التصفية هذه على افتراض أن المستخدمين سيفضلون التوصيات التي تستند إلى عمليات الشراء التي قاموا بها في الماضي. إليك مثال: إذا كان العميل “أ” يحب مجموعة معينة من المنتجات التي يحبها العميل “ب” أيضًا (على افتراض أن لديهم اهتمامات مماثلة)، فإن التصفية التعاونية ستفترض أن العميل “أ” يرغب في المنتجات الأخرى التي اشتراها العميل “ب” والعكس صحيح.
3. طريقة التصفية الهجينة
يجمع بين الأساليب المستندة إلى المحتوى والقائمة على التعاون لدمج قرارات المجموعة ولكن يركز الناتج بناءً على سمات زائر معين. أحد الأمثلة على نظام التصفية المختلط هو كيفية قيام “سبوتيفاي” برعاية قوائم تشغيل الاستكشاف الأسبوعي المخصصة. إذا سبق لك أن استمعت إلى قائمة تشغيل مخصصة على “سبوتيفاي”، فمن المذهل مدى دقة قدرتهم على التوصية بالأغاني بناءً على ما تحب. يكمن السر وراء كيفية نجاحهم في ذلك من خلال نظام تصفية هجين معقد يجمع البيانات حول عادات الاستماع الخاصة بك بالإضافة إلى عادات الاستماع للمستخدمين المماثلين، لإنشاء قائمة تشغيل من الأغاني الفريدة التي تتوافق مع ذوقك الشخصي.
كيف تساعد توصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية؟
بصفتك تاجر عبر الإنترنت، فإن هدفك الوحيد هو أن يكون لديك عمل مربح ودائم، توصيات المنتجات الشخصية في التجارة الإلكترونية مناسبة تمامًا لمساعدتك في الوصول إلى هذا الهدف. محرك التوصيات لمنتج التجارة الإلكترونية، يمكن أن يعمل بشكل مثالي كمندوب مبيعات من خلال تطبيق تقنيات الاكتشاف الإحصائي والمعرفي لمشكلة تقديم توصيات المنتج.
ما هي الطرق التي يمكنك بها تكرار المبدأ في متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك؟
بعد العمل مع مواقع التجارة الإلكترونية، يمكنك الاستفادة من النصائح التالية للتنفيذ الفعال في عملك:
- اعرض قائمة بالمنتجات المقترحة بناءً على تاريخ التصفح لمنتجات الزائر، حيث يضيف هذا تأثيرًا أكبر على توصيات التجارة الإلكترونية.
- اعرض “التوصيات المميزة” و “الاقتراحات”، يعرّف هذا المتسوقين على العناصر التي لم يفكروا في البحث عنها بخلاف ذلك.
- اعرض اقتراحات “العناصر ذات الصلة” للمساعدة في الأفكار.
- “العملاء الذين اشتروا [هذا العنصر] اشتروا أيضًا [هذا العنصر]” لاقتراح توصيات من إعداد الأقران.
- ضع إشعارات “هناك إصدار أحدث من هذا العنصر” لتنبيه العملاء بأنه تم تحديث منتج معين.
- إضفاء الطابع الشخصي على التوصيات من خلال إظهار العناصر المتعلقة بالمشتريات السابقة.
- اعرض “العناصر الأكثر مبيعًا” لكل علامة تجارية.
- قم بعمل نسخة احتياطية من توصيات التجارة الإلكترونية الخاصة بك باستخدام رسائل البريد الإلكتروني الآلية.
- تقديم خصومات خاصة لمجموعة محددة من المنتجات.
- تأكد من أن جميع التوصيات ذات صلة ببعضها.
- اعرض توصيات منتجات التجارة الإلكترونية بناءً على أعلى تقييمات وعلى تقييمات العملاء.
- توصيات منتجات البيع المتقاطع عند إضافة عناصر إلى سلة التسوق.
- أَوْصِ بالمنتجات لتذكير المتسوق بالعطلات القادمة أو المناسبات الخاصة الأخرى.
ما التحديات التي تواجه محركات توصيات منتجات التجارة الإلكترونية؟
يعد تحسين جودة توصيات التجارة الإلكترونية للمستهلكين التحدي الأكبر الذي تواجهه محركات التوصية. يحتاج المستهلكون إلى توصيات التجارة الإلكترونية التي يمكنهم الوثوق بها لمساعدتهم في العثور على المنتجات التي يرغبون فيها. إذا عرض نظام التوصية منتجًا سيكرهه المستهلك، فيمكن لهذا المستهلك بسهولة أن يفقد ثقته في النظام وقد يبدأ في تجاهل العناصر الموصى بها.
إن تقديم توصيات المنتجات المخصصة في التجارة الإلكترونية مع كونها سريعة وقابلة للتطوير هو الهدف الرئيسي لنظام التوصية. وبالتالي، فإن أفضل محركات التوصية هي تلك التي تكون قادرة على عرض التوصيات ذات الصلة والمخصصة في الوقت الفعلي حتى أثناء العمل على مواقع التجارة الإلكترونية ذات المخزونات الضخمة.
ما أهمية توصيات المنتج في المتجر الإلكتروني؟
هل عملية توصيات المنتج تستحق العناء حقًّا؟ هذه هي أنواع الأسئلة التي نسمعها كثيرًا. هناك أوقات يبدو فيها أن حركة التكنولوجيا الفائقة تذهب بعيدًا، وخوارزميات التعلم الآلي هي مثال رئيسي على هذه الشكوى. ومع ذلك، نظرًا للفوائد المحتملة، غالبًا ما تستقر الحجة بنفسها. عندما تثبت أداة ما أنها ذات قيمة كافية، ينتقل السؤال من “لماذا؟” إلى “كيف؟”.
في البحث الذي أجرته “Barilliance” في عام 2018 توصلت إلى أن توصيات المنتجات تمثل ما يصل إلى 31% من عائدات التجارة الإلكترونية. في المتوسط، رأى العملاء أن 12 %من إجمالي مشترياتهم تأتي من المنتجات التي تمت التوصية بها لهم. كما أظهرت دراسة “سيلز فورس” من توصيات المنتج، توصلت إلى أن الزيارات التي نقر فيها المتسوق على توصية تشكل 7 بالمئة فقط من إجمالي زيارات الموقع، لكنها تشكل 24 بالمائة من الطلبات و26 بالمائة من الإيرادات.
تم العثور على معدل التحويل للزوار الذين ينقرون على توصيات المنتج، وكانوا 5.5 أضعاف أعلى من الزوار الذين لم ينقروا فوق توصيات المنتج. نظرًا لأن المتسوقين عبر الإنترنت أصبحوا أكثر اعتيادًا على التخصيص، فإنهم يوازنون بينه وبين الاحتراف، مما يعني أن موقعك يحتاج إلى مواكبة التطورات.
تظهر الدراسات بشكل متزايد قيمة توصيات المنتج والدور الحاسم الذي تلعبه في استراتيجيات التخصيص. التوصيات لا ترفع فقط أسعار التحويل، لكنها تساعد أيضًا في تقديم تجربة مستخدم محسّنة للحفاظ على عودة الزائرين وزيادة متوسط قيمة الطلب. بمجرد اقتناع مدير التجارة الإلكترونية بفوائد محرك توصية المنتج، فإن الخطوة التالية هي تحديد أفضل ممارسات توصية المنتج وتكوين خوارزمية توصية المنتج وفقًا لذلك.
بصفتك مدير للتجارة الإلكترونية، لا يتعين عليك الانتظار حتى يوصيك شخص آخر بمنتج لعملائك. يمكنك تقديم توصيات المنتج أثناء قيام العميل المحتمل بعملية التسوق على موقع الويب الخاص بك. يمكن أن تعمل توصيات المنتجات المخصصة على تحسين تجربة المستخدم بالإضافة إلى معدل التحويل لموقعك.
إليك أيضًا
add تابِعني remove_red_eye 414,635
هل هناك علاقة بين توصية المنتجات وبين تحسين تجربة المستخدم؟
link https://ziid.net/?p=110687