Che cosa sono i consigli personalizzati sui prodotti?
¿Qué son las recomendaciones personalizadas de productos?
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
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