What are personalized product recommendations?
Che cosa sono i consigli personalizzati sui prodotti?
Personalized product recommendations are generated with user data taken from your website. Ideally, you’ll only show your customers products that they actually would like to buy. The more personalized the experience, the better.
When done right, personalized product recommendations can save you money and increase your customer retention. A 2018 report shows that returning customers who engaged with a suggested product (by clicking on it and reading the description, for example) were 55% more likely to make a purchase during that shopping session. For new customers, that figure was a cool 70%.
Recommendation engines, which are programs that analyze data on both products and users, drive features like this. Not only do retailers employ these engines, video streaming websites use them to generate lists of recommended clips for their users to watch.
There are 3 main types of recommendation engines:
Collaborative filtering systems
Content-based filtering systems
Hybrid recommendation systems
I consigli personalizzati sui prodotti vengono generati a partire dai dati dell’utente ricavati dal tuo sito web. In un mondo ideale, mostri ai tuoi clienti solo i prodotti che questi vogliono effettivamente acquistare. Più l’esperienza è personalizzata, meglio è.
Se usati nel modo giusto, i consigli personalizzati sui prodotti possono farti risparmiare denaro e aumentare la fidelizzazione dei clienti. Un rapporto del 2018 mostra che i clienti abituali che interagiscono con un prodotto suggerito (ad esempio, facendo clic su di esso e leggendo la descrizione) hanno il 55% di probabilità in più di effettuare un acquisto durante la sessione di shopping in questione. Per i nuovi clienti, questo dato arriva addirittura al 70%.
I motori di consigli, che sono programmi che analizzano i dati sia sui prodotti che sugli utenti, possono offrire funzionalità di questo tipo. Questi motori vengono utilizzati non solo dai rivenditori al dettaglio ma anche dai siti web di streaming video, che li utilizzano per generare liste di clip consigliate per i loro utenti.
Ci sono tre tipi principali di motori di consigli:
Sistemi di filtraggio collaborativo
Sistemi di filtraggio basati sui contenuti
Sistemi di consigli ibridi