Jak silniki rekomendacji mogą wzmocnić zdolności zakupowe klienta?

Silniki rekomendacji 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 silniki rekomendacji?

Silniki rekomendacji (recommendation systems) działają na podstawie algorytmu, który przewiduje przyszłe wybory klientów. Używają ich tacy giganci jak Netflix czy Amazon, aby polecać filmy, produkty i usługi swoim użytkownikom. Systemy rekomendacji otaczają każdego z nas, ponieważ firmy widzą w nich sposób na utrzymanie klientów i zwiększenie sprzedaży. Te algorytmy można porównać do profesjonalnego sprzedawcy, który potrafi doskonale doradzać klientowi w sklepie fizycznym i jest w stanie zidentyfikować, czego klient może jeszcze potrzebować.

Wyróżniamy dwa główne typy systemów rekomendacji:

Content-based filtering –  te rekomendacje bazują na opisie użytkowników, nie biorąc pod uwagę opinii i interakcji innych użytkowników. Wadą systemu jest brak polecania nowości.

Collaborative filtering – bazuje na mechanizmie podobieństwa do innych użytkowników, sprawdza dane użytkowników, którzy kupili podobne produkty i tworzy listy polecanych artykułów.

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.  

Silniki 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.

Silniki 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 silnikom rekomendacji.

Recommendation Systems Imperfections


Ewolucja silników rekomendacji

Silniki 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, silnik 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. Silnik rekomendacji mógłby wziąć pod uwagę aktualne promocje oraz historię zakupową 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 zakupowej. 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?

Silniki 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.

Jakie są więc główne korzyści z implementacji systemów rekomendacji w sklepie online?

  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. Większa wiedza o zachowaniach zakupowych klienta.
  5. Bardziej spersonalizowany marketing i reklama.

Fewer returns with recommendation systems

Przyjrzyjmy się dokładniej konkretnym działom firmy i zobaczmy, jak implementacja silników rekomendacji może pozytywnie wpłynąć na biznes i satysfakcję klientów.

Dział marketingu wyda mniej budżetu na promocję nowych produktów, ponieważ system automatycznie będzie polecał 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.

Zespół sprzedaży może liczyć na większe przychody z marży, ponieważ silniki rekomendacji dopasowują ofertę idealnie pod 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).

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 silniki rekomendacji 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 rekomendacji i uwzględnić je w Twojej strategii e-commerce.

Nasi eksperci
/ Dzielą się wiedzą

E-Commerce Development in 2023 – Trends and Expert Tips
17.11.2022

Rozwój e-commerce w 2023 / Trendy i porady okiem eksperta

E-Commerce

Z uwagi na zapowiadany kryzys, rok 2023 będzie trudny, co bez wątpienia wpłynie na sposób działania wielu firm. Po niełatwym, dwuletnim okresie pandemii, która zdezorganizowała czy wręcz zniszczyła wiele biznesów na świecie, prawdopodobnie przyjdzie nam się z mierzyć z takimi wyzwaniami jak: szalejąca inflacja, problemy energetyczne oraz...

Inventory Management and Forecasting for supermarkets
10.11.2022

Skuteczna optymalizacja stanów magazynowych dla supermarketów – przewodnik

Analityka Danych i Machine Learning

Nowoczesny system optymalizacji stanów magazynowych automatycznie i z dużą dokładnością przewiduje popyt w supermarkecie. Sprawdź, jak....

07.11.2022

Architektura MACH vs Digital Experience Platform (DXP) / Dlaczego MACH wygrywa 

Portale Self-Service

Przedstawiliśmy już nasze spostrzeżenia dotyczące niedoskonałości “monolitycznych” Digital Experience Platforms (DXP) oraz przewagi biznesowej i technologicznej, jaką nad DXP daje Architektura MACH .   Poniżej zebraliśmy najważniejsze zalety i wady zarówno platform DXP, jak i architektury MACH, które pozwolą Wam odpowiedzieć na...

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>