24.10.2022
Zaktualizowano: 05.02.2024
Autorzy:

Jak systemy rekomendacji mogą wzmocnić zdolności zakupowe klienta?

Systemy rekomendacji produktów istnieją już od kilkunastu lat i dzisiaj to jeden z najlepszych sposobów na to, aby utrzymać klienta i zwiększyć konwersję na stronie. Używają ich w zasadzie wszyscy liczący się na rynku gracze. Ponadto klienci chętniej zostają przy markach, którym ufają i które mają do nich indywidualne podejście. Personalizowane doświadczenie zapewniają właśnie silniki rekomendacji. W jaki dokładnie sposób systemy rekomendacji mogą pomóc Twojemu biznesowi? Sprawdźmy!

Czym są systemy rekomendacji?

System rekomendacji produktów (recommendation systems) to narzędzie wykorzystujące algorytmy do przewidywania i sugerowania użytkownikom produktów, usług, informacji czy treści, które mogą ich zainteresować.

System rekomendacji działa na podstawie algorytmu, który przewiduje przyszłe wybory klientów na podstawie preferencji użytkownika i zebranych informacji czy to w sklepie internetowym czy w mediach społecznościowych. Systemy rekomendacji otaczają każdego z nas, ponieważ firmy widzą w nich sposób na utrzymanie klientów i zwiększenie sprzedaży.

Generowanie spersonalizowanych rekomendacji przez takich gigantów jak Netflix czy Amazon to sposób na polecanie filmów, produktów i usług swoim użytkownikom i zatrzymanie ich ze sobą na dłużej.

Sposób działania systemów rekomendacji można porównać do profesjonalnego sprzedawcy, który potrafi doskonale doradzać klientowi w sklepie stacjonarnym i jest w stanie zidentyfikować, czego klient może jeszcze potrzebować.

Dwa typy systemów rekomendacyjnych

Systemy rekomendacyjne to zaawansowane narzędzia technologiczne, które odgrywają kluczową rolę w personalizacji doświadczeń użytkowników w internecie. Wśród różnorodnych metod stosowanych do generowania rekomendacji, dwa podstawowe typy to filtrowanie oparte na treści (content-based filtering) oraz filtrowanie kolaboratywne (collaborative filtering).

Każde z tych podejść ma swoje unikalne cechy i zastosowania, dostosowane do specyficznych potrzeb i preferencji użytkowników.

Filtrowanie oparte na treści (Content-based filtering)

Filtrowanie oparte na treści koncentruje się na charakterystykach produktów lub treści, które użytkownik wykazał zainteresowanie w przeszłości. Na przykład, jeśli użytkownik często ogląda filmy akcji, system rekomendacyjny zaproponuje inne filmy tego samego gatunku.

Algorytmy analizują atrybuty i metadane produktów, takie jak gatunek filmów, autorzy książek czy specyfikacje techniczne przedmiotów, i na tej podstawie tworzą profil preferencji użytkownika. Rekomendacje są generowane przez porównywanie profilu użytkownika z atrybutami dostępnych produktów, co pozwala na sugerowanie treści najbardziej zbliżonych do indywidualnych preferencji.

Filtrowanie kolaboratywne (Collaborative filtering)

Z kolei filtrowanie kolaboratywne opiera się na analizie zachowań i preferencji dużej grupy użytkowników, aby znaleźć wzorce i podobne zainteresowania. Istnieją dwa główne podejścia w filtrowaniu kolaboratywnym: oparte na użytkownikach (user-based) i oparte na przedmiotach (item-based).

W podejściu opartym na użytkownikach system szuka klientów o podobnych preferencjach do danego użytkownika i rekomenduje produkty, które podobały się podobnym użytkownikom. Natomiast w podejściu opartym na przedmiotach, system rekomenduje produkty, które są podobne do tych, które użytkownik już ocenił pozytywnie, bazując na ocenach innych użytkowników tych samych produktów. Filtrowanie kolaboratywne jest szczególnie skuteczne w odkrywaniu nowych, nieoczekiwanych rekomendacji, ponieważ wykorzystuje złożone wzorce zachowań wielu użytkowników.

Większość systemów rekomendacji łączy obie powyższe metody. Przykładowo, Netflix poleca filmy podobne do tych, które dany użytkownik widział w przeszłości. Sugeruje też podobne filmy, które podobały się innym osobom należącym do tego samego klastra.  

Systemy rekomendacji to korzyści na każdym poziomie biznesu – dobrze wykorzystane dane pomagają zwiększyć sprzedaż i utrzymać konsumenta na dłużej. Klienci nie muszą pamiętać o dokupieniu komplementarnych produktów, w efekcie są bardziej zadowoleni z zakupów i chętniej wracają do sklepu, bo wiedzą, że łatwo tam znajdą to, czego potrzebują.

Systemy rekomendacji wciąż niedoskonałe

Mimo że systemy rekomendacji są z nami od kilkunastu lat, daleko im do doskonałości. Przykład?

Klient zamawia zabawkę dla dziecka – grającego robota. Dziecko z podekscytowaniem odpakowuje prezent, po czym okazuje się, że brakuje baterii. Zabawka bez baterii nie działa i dziecko jest zawiedzione.

Kolejny przykład – klient planuje drobne prace remontowe w mieszkaniu i zamawia nową umywalkę. Niestety, gdy paczka przyjeżdża, okazuje się, że brakuje silikonu do uszczelnienia umywalki, więc trzeba jechać do pobliskiego sklepu budowlanego.

Silniki rekomendacji mogą być też niezwykle irytujące, gdy po zakupie np. pralki, przez kolejne tygodnie widzimy wszędzie propozycje zakupu… pralki.

Marki mogą zmienić takie sytuacje i poprawić doświadczenie klienta właśnie dzięki odpowiednio skonfigurowanym systemom rekomendacji.

Recommendation Systems Imperfections

System rekomendacji produktów w przyszłości

Systemy rekomendacji ewoluują i koncepcje ich wykorzystania mogą być bardzo różne. Widać dążenie do coraz większej personalizacji i tworzenia coraz bardziej zaawansowanych koszyków.

Odnosząc się do przykładu z pozbawioną baterii zabawką, system rekomendacji mógłby automatycznie zaproponować baterie. Dzięki temu klient nie zapomniałby o nich.

Innym ciekawym pomysłem jest koszyk zakupowy wypełniający się produktami do określonej z góry kwoty, jaką chce wydać klient. Załóżmy, że użytkownik chciałby zamówić różne owoce za maksymalnie 50 zł. Dopasowane rekomendacje mogłyby wziąć pod uwagę aktualne promocje oraz historię zakupów klienta i automatycznie uzupełnić koszyk idealnie dobranym zestawem owoców.

Teraz wyobraźmy sobie firmę sprzedającą narzędzia dla klientów biznesowych. Każdy klient został przydzielony do odpowiedniego segmentu na podstawie m.in. historii zakupów i innych danych użytkownika.

Algorytm rekomendacji analizuje historię klientów w każdej grupie i tworzy pary produktów. Następnie określa prawdopodobieństwo, z jakim pary te wystąpią. Gdy klient kupi jeden produkt z pary, algorytm podpowie mu, że warto kupić drugi przedmiot z pary. Jeśli konsument doda do koszyka np. wiertarkę, system podpowie mu zakup wierteł widiowych, ponieważ wcześniej wyliczył na podstawie historii zakupowych innych klientów, że wiertła te należą do pary. Przy okazji, sklep może zaoferować rabat i jeszcze bardziej zachęcić użytkownika do zakupu wierteł. W ten sposobów, bez podwyższania cen jednostkowych, sklep zwiększa swoje obroty.

To tylko kilka przykładów zastosowania silników rekomendacji w e-commerce. Wszystko zależy od kreatywności i konkretnego biznesu.

Jak silniki rekomendacji pomogą Twojemu biznesowi?

Jak silnik rekomendacji może pomóc Twojemu biznesowi?

Systemy rekomendacji, mimo że wciąż, w wielu przypadkach, dalekie od doskonałości, nieustannie się rozwijają i stają się coraz lepsze. Wspierają działania marketingowo-sprzedażowe, zwiększają zaangażowanie klientów i konwersję nawet o 35-70%. Z kolei lepiej dopasowane do klienta produkty, to mniejsza liczba zwrotów i tym samym oszczędności dla firmy.

Dlaczego warto używać najpopularniejszych algorytmów rekomendacyjnych w sklepie online?

Wykorzystanie systemu rekomendacji opartej na sztucznej inteligencji w sklepie online niesie wiele korzyści.

  1. Zwiększenie obrotów poprzez zwiększanie wartości koszyka i odpowiednio skonstruowane rabaty.
  2. Utrzymanie większej liczby klientów, którzy chętniej wracają do sklepu, gdzie łatwo znajdują to, czego potrzebują.
  3. Większa wartość życiowa klienta (customer lifetime value).
  4. Zbieranie danych użytkownika to większa wiedza o zachowaniach zakupowych klienta.
  5. Bardziej spersonalizowany marketing, media społecznościowe i reklama.

Fewer returns with recommendation systems

Korzyści z rozbudowy systemu rekomendacji w firmie

Przyjrzyjmy się dokładniej konkretnym działom firmy i zobaczmy, jak działania systemów rekomendacji mogą pozytywnie wpłynąć na biznes i satysfakcję klientów.

Dział marketingu

Systemy rekomendacyjne sprawią, że dział marketingu mniej wydana promocję nowych produktów, ponieważ rekomendacje oparte na przykład na historii zakupów będą polecać klientom nowe i/lub powiązane produkty.

Marketerzy mogą również przygotować bardziej indywidualną komunikację, na przykład newslettery personalizowane większą liczbą parametrów niż tylko imię. Każdy klient może automatycznie dostać szyty na miarę komunikat, co przekłada się na większą ilość zakupów, możliwość obniżenia ceny i jeszcze większe przywiązanie klienta do sklepu.

Dział sprzedaży

Zespół sprzedaży może liczyć na większe przychody z marży, ponieważ sposób działania systemów rekomendacji umożliwia dopasowanie oferty dla konkretnego klienta. Algorytm śledzący zachowania konsumentów może proponować najlepiej sprzedające się produkty, testować reakcje klienta na nowości i aktualizować rekomendacje wraz ze zmieniającymi się preferencjami użytkownika. Może również zwiększać wartość koszyka i marżę przez proponowanie produktów komplementarnych (cross-selling) lub droższych alternatyw wybranego produktu (up-selling).

Działy customer service i logistyka

Lepsze dopasowanie produktów do klienta to mniejsza liczba zwrotów i jest to świetna wiadomość dla działów takich jak logistyka, obsługa klienta czy księgowość. Mniejsza liczba zwrotów to czyste oszczędności, nie wspominając już o mniejszym śladzie węglowym. Jest to szczególnie istotne w kontekście obowiązkowego raportowania zrównoważonego rozwoju przez firmy od 2024 roku (Due Dilligence Directive). Warto też pamiętać, że coraz więcej klientów oczekuje od marek działań przyjaznych środowisku.

Wnioski

Niezależnie od tego, czy prowadzisz sklep B2B czy B2C systemy rekomendacyjne pozwolą Ci docierać do klientów bardziej efektywnie i oferować im produkty i usługi dopasowane do ich potrzeb w czasie rzeczywistym. Jest to odpowiedź na potrzeby konsumentów, którzy oczekują spersonalizowanej komunikacji i pozytywnych doświadczeń zakupowych we wszystkich punktach styku.

Gorąco zachęcamy (albo można powiedzieć… rekomendujemy 😉), aby wykorzystać siłę systemów rekomendacyjnych i uwzględnić je w Twojej strategii e-commerce.

Nasi eksperci
/ Dzielą się wiedzą

11.04.2024

Nowy model cenowy MuleSoft / Niższy próg wejścia 

Integracja systemów

MuleSoft to lider integracji aplikacji i systemów, ułatwiający firmom tworzenie złożonych rozwiązań informatycznych, czerpiącym ze wszystkich dostępnych zasobów informatycznych. Producent oferuje także reużywalne API i konfiguracje umożliwiające proste łączenie zróżnicowanych systemów. Ostatnio MuleSoft wprowadził znaczące zmiany w...

09.04.2024

Recommerce / Znaczenie handlu wtórnego na rynku detalicznym

E-Commerce

W ciągu ostatniego roku lub dwóch recommerce zyskał ogromną popularność. W związku z trudną sytuacją ekonomiczną konsumenci chętnie odsprzedają swoje rzeczy i kupują używane produkty, aby zaoszczędzić pieniądze. To z kolei wpływa na sytuację w sprzedaży bezpośredniej, dodatkowo zachęcając sprzedawców detalicznych do wejścia na rynek...

Asian Marketplace Illustration
02.04.2024

Azjatyckie platformy marketplace / Zagrożenia dla lokalnych e-commerce

Transformacja cyfrowa

Zakupy online w Polsce stały się codziennością – z tej opcji korzysta już 79% użytkowników internetu, z czego aż 30% kupuje w zagranicznych sklepach. Coraz więcej konsumentów z całego świata zwraca się ku azjatyckim platformom zakupowym, takim jak AliExpress, Temu czy Shein, w poszukiwaniu atrakcyjnych cen i szerokiego wyboru produktów. Ten...

Ekspercka wiedza
dla Twojego biznesu

Jak widać, przez lata zdobyliśmy ogromną wiedzę - i uwielbiamy się nią dzielić! Porozmawiajmy o tym, jak możemy Ci pomóc.

Napisz do nas

<dialogue.opened>