Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
¿Qué son las recomendaciones personalizadas de productos?
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
Las recomendaciones personalizadas de productos se generan con los datos de los usuarios extraídos de tu sitio web. Lo ideal es que solo muestres a tus clientes los productos que realmente les gustaría comprar. Cuanto más personalizada sea la experiencia, mejor.
Cuando se hace bien, las recomendaciones personalizadas de productos pueden ahorrarte dinero y aumentar la fidelización de tus clientes. Un informe de 2018 muestra que los clientes que regresan y tuvieron una interacción con un producto sugerido (haciendo clic en él y leyendo la descripción, por ejemplo) tenían un 55 % más de probabilidad de realizar una compra durante esa sesión de compras. En el caso de los nuevos clientes, esa cifra fue un increíble 70 %.
Los motores de recomendación, que son programas que analizan los datos tanto de los productos como de los usuarios, impulsan funciones como esta. No solo los minoristas emplean estos motores, sino que los sitios web de transmisión por secuencias de vídeo los utilizan para generar listas de clips recomendados para que sus usuarios los vean.
Hay tres tipos principales de motores de recomendación:
Sistemas de filtrado colaborativo
Sistemas de filtrado basados en el contenido
Sistemas híbridos de recomendación