Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
O que são as recomendações personalizadas de produtos?
Personalisierte Produktempfehlungen werden mit Benutzerdaten, die deiner Website entnommen werden, generiert. Idealerweise zeigst du deinen Kunden nur Produkte, die sie auch wirklich kaufen möchten. Je personalisierter die Kundenerfahrung, desto besser.
Wenn du es richtig machst, kannst du mit personalisierten Produktempfehlungen Geld sparen und die Kundenbindung steigern. Aus einem Bericht aus dem Jahr 2018 geht hervor, dass bei wiederkehrenden Kunden, die sich mit einem vorgeschlagenen Produkt befasst haben (indem sie beispielsweise darauf geklickt und die Beschreibung gelesen haben), eine um 55 % höhere Wahrscheinlichkeit bestand, dass sie während dieser Einkaufssitzung einen Kauf tätigen. Bei Neukunden lag diese Zahl bei beeindruckenden 70 %.
Empfehlungs-Engines sind Programme, die Daten sowohl zu Produkten als auch zu Benutzern analysieren und solche Funktionen enthalten. Nicht nur Einzelhändler nutzen diese Engines; auch Video-Streaming-Websites verwenden sie, um Listen mit empfohlenen Clips zu erstellen, die sich ihre Benutzer ansehen können.
Es gibt drei große Typen von Empfehlungs-Engines:
Kollaborative Filtersysteme
Inhaltsbasierte Filtersysteme
Hybride Empfehlungssysteme
São recomendações personalizadas de produtos geradas com dados de usuários tirados do seu site. Em condições ideais, você só mostrará aos seus clientes produtos que eles realmente gostariam de comprar. Quanto mais personalizada a experiência, melhor.
Quando feitas corretamente, as recomendações personalizadas de produtos podem economizar dinheiro e aumentar a retenção de clientes. Um relatório de 2018 mostra que clientes que retornavam e que se envolviam com um produto sugerido (clicando nele e lendo a descrição, por exemplo) tinham 55% mais probabilidade de fazer uma compra durante aquela sessão. Para os novos clientes, esse número representou impressionantes 70%.
Os mecanismos de recomendação, que são programas que analisam dados sobre produtos e usuários, impulsionam recursos como este. Não são só os varejistas que empregam esses mecanismos, os sites de streaming de vídeo também os usam para gerar listas de clipes recomendados para seus usuários assistirem.
Há três tipos principais de mecanismos de recomendação:
Sistemas de filtragem colaborativa
Sistemas de filtragem baseada em conteúdo
Sistemas de recomendação híbridos