Aplikacja wykorzystująca sztuczną inteligencję pyta użytkownika, jaka kategoria produktu go interesuje, a następnie wyświetla najlepiej sprzedające się produkty należące do tej właśnie grupy. Za każdym razem, kiedy użytkownik wykonuje jakieś operacje na stronie, maszyna rozpoznaje jego oczekiwania i wyświetla oferty skierowane do niego. Brzmi ciekawie?
W artykule omówię jeden z najciekawszych aspektów e-commerce, który można wykorzystać w swoim sklepie, czyli moduł Marketing Machine. Inteligentny i doskonale zaprojektowany pozwala przenieść swój biznes online na zupełnie inny poziom.
Czym jest Marketing Machine?
Moduł Marketing Machine interaktywna ramka rekomendacji pojawiająca się na stronie. System analizuje zachowania każdego klienta odwiedzającego sklep, poznając jego zainteresowania. Następnie, porównuje je z konsumentami o podobnych profilach, co pozwala na automatyzację procesu i wyświetlanie trafniejszych, lepiej dopasowanych ofert. Jak to działa?
- Klient odwiedzając stronę każdym kliknięciem buduje swój indywidualny profil.
- Na podstawie jego zachowań tworzymy dopasowane rekomendacje produktów.
- Metoda marketingowa Segment-Of-One, pozwala nam pokazać tyle wersji strony, ilu jest klientów przeglądających jej zawartość.
- Użytkowników traktujemy indywidualnie i tworzymy ofertę dopasowaną do każdego z osobna.
- Każda wizyta czy nawet odświeżenie strony przez klienta pozwala nam spersonalizować ją lepiej.
Dlaczego warto?
Głównym atutem Marketing Machine jest poprawienie user experience. Klient powracając do sklepu widzi coraz lepiej dopasowane do niego treści: ciekawsze, lepiej odzwierciedlające jego zainteresowania, pasujące do poprzednich zakupów. Taka praktyka przekłada się na budowanie pozytywnego wizerunku sklepu i, oczywiście, lepsze wyniki. Klient dostaje to, co go interesuje, a marka ma większą szansę na sprzedanie swoich produktów. Win-win. Z rozwiązań z obszaru marketing automation korzystają najwięksi gracze na rynku, aby personalizować swoje strony pod konkretną osobę. Wszyscy znamy to z Amazona czy Netflixa – każde konto wygląda inaczej, w zależności od tego, czy użytkownik jest koneserem filmów biograficznych czy seriali kryminalnych, interesuje się literaturą dystopijną czy maluje akwarelami. Przykład tych firm pozwala dobrze zobrazować skuteczność systemów typu Marketing Machine.
Jakie narzędzia mamy do dyspozycji?
Bestsellery
Tajna broń każdego sprzedawcy, w końcu klient wie najlepiej! Ramka wyświetli najpopularniejsze produkty wybierane w sklepie przez innych użytkowników. Warto ustawić Bestsellery co najmniej na trzeciej pozycji listy rekomendacji. Ta strategia pozwala na dużą elastyczność, bo nawet w przypadku pustych wyników z początku listy, ramka będzie zawsze widoczna i skuteczna.
Nowości
Premierowa ekscytacja to potężna siła! Rekomendacja Nowości pozwala prezentować najświeższe produkty w sklepie. Ostatnia kolekcja, długo wyczekiwany rozmiar najlepiej sprzedających się butów czy po prostu ciekawy produkt, który klienci pokochają. To bardzo dobra strategia, pozwalająca nie tylko szerzej przedstawić ofertę naszego sklepu, ale też dać klientom to, czego potrzebują i na co czekają.
Collaborative Filtering
Uczenie maszynowe w najlepszym wydaniu. Rekomendacje oparte na ogólnej aktywności użytkownika, uwzględniające produkty:
- oglądane
- dodane do koszyka
- kupione
Ramka wyświetla artykuły wybrane przez innych klientów o podobnym modelu behawioralnym.
Nie ma lepszego rozwiązania dla błędu 404 wyświetlającego się na stronie. Pozwala to na niemal bezproblemowe zakupy, nawet w przypadku najbardziej niecierpliwych klientów.
Market Basket Analysis
W obszarze uczenia maszynowego, to jedna z technik stosowanych w ramach analizy koszykowej, jednak w przypadku e-commerce powinniśmy mówić o analizie zakupionych produktów. Ta rekomendacja opiera się na produktach, które często są kupowane razem. Podczas przeglądania oferty, klient widzi rekomendacje pasujące do wyświetlanego produktu, natomiast podczas przeglądania danej kategorii, algorytm wyświetla propozycje oparte na kilku artykułach z tej sekcji.
Produkty niezakupione
Porzucone koszyki to zmora e-commerce. Z drugiej strony, jest to jasny sygnał od klientów na temat tego, co dokładnie ich interesuje. Rekomendacja dotycząca produktów niezakupionych oparta jest właśnie na informacji o niezrealizowanych koszykach. Ramka wyświetla historię niezakupionych produktów, nawet jeśli w danej chwili koszyk jest pusty. Ta strategia jest doskonałym początkiem dialogu. Można ją wykorzystywać również jako pop-up lub treść newslettera w celu wznowienia kontaktu między klientem a marką.
Ostatnio przeglądane
Ramka rekomendacji, oparta na przeglądanych produktach, pozwala na naturalne otwarcie sesji zakupowej, w której od razu nawiązujemy do artykułów interesujących klienta. Ze względu na dynamikę e-commerce, dobrym rozwiązaniem jest ustawienie zakresu dat, co pozwala kontrolować, jaki obszar danych obejmuje historia i co jest wyświetlane.
Ulubione kategorie
Dzięki temu rozwiązaniu możemy wstępnie ustalić preferencje użytkownika i wyświetlić produkty z różnych kategorii. Kiedy klient klika w propozycję wyświetlaną w ramce, algorytm ustawia wybraną kategorię jako domyślny wybór, dlatego przy następnej wizycie klienci mogą rozpocząć zakupy idąc nieco inną ścieżką. Dodatkowo, sztuczna inteligencja może zadać pytanie typu “Kupujesz coś dla siebie czy na prezent?” i uwzględnić te informacje w dalszym procesie dopasowywania oferty.
Up-selling
Technika podwyższenia wartości sprzedawanego produktu, jest stosowana wówczas, kiedy oferujemy bardzo podobny produkt, spełniający wszystkie wymagania klienta, ale należący do kategorii premium: z wyższej półki cenowej, lepszej jakości, oferujący możliwości, o których klient wcześniej nawet nie pomyślał. W tym przypadku można ustawić konkretny zakres cenowy dla rekomendowanych produktów.
Cross-selling
Oferta danego produktu zostaje poszerzona o dodatkowe elementy – na przykład komplementarne artykuły powiązane z nim i wybrane na podstawie doświadczeń marketingowych oraz podobieństwa. Przykład: jeżeli klient poszukuje nart – sklep zaproponuje mu również kijki, kask i google.
Oferta zawsze gotowa
Sklepy sprzedają produkty, nie puste półki. Handel elektroniczny nie jest wyjątkiem. W momencie, kiedy ramka rekomendacji nie może wyświetlić produktów z danej kategorii lub filtru, moduł Marketing Machine wypełnia puste sloty produktami, które odpowiadają rekomendacji z drugiej pozycji na liście priorytetów.
Zakresy cen i Czarna lista
Rekomendacja czasami dotyczy tego, czego nie chcemy pokazywać! Zakresy cen: funkcja ta pozwala kontrolować koszt rekomendowanych produktów.
Czarna lista: jeśli nie chcemy rekomendować określonej kategorii w ramce, wystarczy ją po prostu wykluczyć poprzez dodanie do czarnej listy. Moduł Marketing Machine wypełnia sloty innymi najlepiej pasującymi produktami lub rekomendacjami z drugiego poziomu listy priorytetów.
Promocje to rekomendacje same w sobie
Lista przedmiotów w ramce zostaje ograniczona tylko do tych z obniżkami. Ważne, aby upewnić się, że przecenionych produktów jest na tyle dużo, aby zapełniły wszystkie sloty w ramce.
Marketing Machine to element strony internetowej.
Trzeba pamiętać, że ramki rekomendacji i inne elementy on-site marketingu to nie tylko narzędzie sprzedażowe, ale również elementy wizualne. Warto zadbać o design komunikacji i upewnić się, że propozycje, które pokazujemy naszym klientom współgrają z projektem strony, np. pod kątem kolorystyki, fontów, stylu itp. Odpowiednie zaprojektowanie tych elementów pozwala nam zachować spójność i jeszcze bardziej poprawić wrażenia użytkownika.
Każdą rzecz kiedyś robi się po raz pierwszy
Wdrażanie sztucznej inteligencji w sektorze e-commerce nie jest już wiedzą tajemną, lecz naturalną koleją rzeczy w rozwoju narzędzi sprzedażowych. Korzystając z odpowiedniego systemu i pomocy ekipy specjalistów można z jej pomocą zoptymalizować każdy sklep. Moduł Marketing Machine od edrone to efektywne narzędzie pozwalające poprawić komfort użytkowania sklepu i wynieść biznes na całkiem nowy poziom.
Zgłoś naruszenie/Błąd
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS