Motores de recomendación de productos brinde a su comprador una experiencia de cliente personalizada
Las empresas de comercio electrónico no funcionan de la misma manera que sus contrapartes presenciales. De hecho, es más fácil recomendar productos de forma eficaz si tienes una tienda online que una física.
Esto es cierto por varias razones, pero antes de entrar en ellas, retrocedamos un poco. ¿Qué hace que los sistemas de recomendación sean tan buenos y qué es un sistema de recomendación?
Exploraremos todo lo relacionado con los motores de recomendación de productos, de modo que cuando termine de leer este artículo, será un experto en ellos.
Esto es lo que cubriremos:
¿Qué es un motor de recomendación de productos?
En resumen, un motor de recomendación de productos es un programa creado para sugerir diferentes productos a los clientes en su sitio web. Estas recomendaciones de productos pueden tomar la forma de productos relacionados, productos similares, y/o cosas compradas por otros clientes con gustos similares.
Esa es una forma complicada de decir "los motores de recomendación de productos brindan a los clientes recomendaciones personalizadas para otros artículos".
Veamos un ejemplo. Cada vez que miras un video en YouTube, siempre hay una barra en el lado derecho llena de otro contenido que podría interesarte. Ese es el algoritmo de recomendación de YouTube en funcionamiento.
En lugar de dejar que los clientes busquen más productos (o vídeos, en el caso del ejemplo anterior) por su cuenta, estos programas seleccionan y ofrecen una selección de productos relevantes.
Este evita la sobrecarga de opciones y ayuda a los usuarios a encontrar más productos que les gusten.
Tipos de motor de recomendación de productos
Todos los motores de recomendación de productos se basan en algoritmos de aprendizaje automático que rastrean el comportamiento de los usuarios de un sitio web y luego aprenden de ese comportamiento para brindar recomendaciones cada vez más precisas.
Dicho esto, no todos los motores de recomendación de productos son iguales.
Hay tres tipos clave de motores y se dividen según el método que utilizan para generar recomendaciones.
Estas tres categorías son:
- filtración colaborativa
- filtrado basado en contenido
- Recomendación híbrida.
Veamos qué hace que cada uno de estos tipos de motores sea útil y cómo funcionan.
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Filtrado basado en contenido
Este es el tipo más sencillo de mecanismo de motor de recomendación de productos. El filtrado basado en contenido básicamente utiliza cookies para rastrear el comportamiento de los usuarios en múltiples visitas al mismo sitio web de comercio electrónico.
Siempre se utilizan palabras clave para describir productos con este método. Esto es para que el algoritmo pueda rastrear la forma en que cada usuario interactúa con elementos que usan palabras clave específicas.
Por ejemplo, si a un usuario le suelen gustar los productos que coinciden con la palabra clave "DIY", un motor de recomendación basado en contenido le brindaría a ese usuario muchas recomendaciones de productos de bricolaje.
Este tipo de sistema de filtrado es particularmente efectivo cuando se tiene acceso a los datos del cliente sobre el historial de navegación y/o el historial de compras. Esos datos muestran a su motor qué tipos de productos tienden a buscar sus clientes y en qué gastan dinero, lo que hace que sea más fácil recomendar nuevos productos que también les interesarán.
El filtrado basado en contenido también se beneficia enormemente del uso del aprendizaje automático, ya que los algoritmos automatizados pueden encontrar vínculos entre palabras clave que ayudan a los propietarios de empresas a anunciar sus productos.
Filtración colaborativa
Este método de filtrado implica analizar el comportamiento del usuario y luego utilizar los resultados de ese análisis para recomendar productos a usuarios similares. Se basa en la idea de que los usuarios que demuestren tener preferencias similares en un aspecto también tendrán otros en común.
En resumen, el filtrado colaborativo utiliza los patrones de otros clientes para recomendar productos a cada cliente específico.
Como se puede imaginar, este enfoque se vuelve más preciso cuanto mejor sea su insights del cliente son.
Híbrido
Un enfoque híbrido combina lo mejor del filtrado colaborativo y basado en contenido. Implica utilizar los otros dos métodos por separado para generar recomendaciones de productos y luego combinar las listas resultantes.
Los motores híbridos filtran muchos más datos que los creados para los otros dos enfoques, ya que necesitan comprender a cada usuario en gran profundidad si quieren ser precisos. Eso significa que el “problema de arranque en frío”, que se refiere al problema de no tener datos sobre quienes visitan el sitio por primera vez, afecta más intensamente a los usuarios híbridos.
Al mismo tiempo, los motores híbridos también recopilan más datos en menos tiempo, por lo que también pueden superar ese problema más rápido.
Beneficios de utilizar motores de recomendación de productos
Algunas de las mayores ventajas que conlleva el uso de motores de recomendación de productos para su sitio de comercio electrónico incluyen las siguientes:
- Mejora de la satisfacción del cliente, ya que aumentarás la cantidad de personalización que ofreces.
- Mejor valor promedio del pedido por su parte, ya que los clientes se sentirán tentados a comprar más artículos, lo que significa que cada carrito de compras virtual estará, en promedio, lleno de más artículos.
- Tasas de conversión más altas, porque es más probable que los visitantes de su sitio encuentren un producto que les guste y gasten dinero en él para convertirse en clientes de pago.
- Una página de inicio más optimizada que está organizada según los productos más vendidos y enlaces a páginas de productos relevantes, lo que ayuda a que su tienda en línea parezca más atractiva para los visitantes.
Siete formas de utilizar las recomendaciones de productos
Hay muchas formas diferentes de aprovechar al máximo las recomendaciones de productos. Nos centraremos en siete de las mejores formas de hacerlo.
Productos populares
Mostrar a los clientes sus productos más vendidos es una excelente manera de aprovechar el poder de las recomendaciones.
Un producto popular es aquel que cuenta con el respaldo de muchos otros compradores, lo que demuestra a los clientes que es deseable entre sus pares. Esto significa que los clientes no tienen que confiar únicamente en la palabra de los minoristas, pueden ver directamente si a otros clientes les gusta un producto en particular y por qué. Incluso sin consultar las críticas entusiastas en las redes sociales, sus productos seguramente también tendrán.
Basado en calificaciones
Este enfoque pone aún más énfasis en las opiniones y preferencias de los clientes, y con razón. Resulta que una buena reseña hace que los clientes estén a la altura. 94% más probable para comprar un producto.
Mostrar sus productos con las mejores calificaciones brinda a los visitantes del sitio la oportunidad de ver que su empresa es buena para hacer felices a sus clientes. Eso le ayuda a generar credibilidad, además de echarle una mano a la hora de conectando con los clientes.
Recomendaciones personalizadas
Al brindar recomendaciones altamente personalizadas, puede mostrarles a sus clientes que los valora como individuos y que está preparado para atender sus necesidades individuales.
Esto es útil no sólo para aumentar los puntajes de satisfacción del cliente, sino también para aumentar la cantidad de ventas cruzadas que puede realizar. Esto se debe a que la venta cruzada basada en compras anteriores es un medio altamente personalizado de brindar recomendaciones.
Productos similares
En ocasiones, los clientes tienen una idea muy concreta del producto que quieren comprar.
Por eso es importante que su motor de recomendaciones pueda sugerir múltiples versiones del mismo tipo de producto, para que sus clientes tengan más probabilidades de encontrar el que buscan exactamente.
Básicamente, esta forma de utilizar la recomendación de productos tiene que ver con la optimización. Su motor necesita saber exactamente qué productos son similares entre sí y de qué manera, para optimizar las posibilidades de brindar excelentes recomendaciones a los clientes.
Frecuentemente compramos juntos
¿No deseamos todos que nuestros clientes lleguen a nuestro sitio, pongan un producto en su carrito y luego sigan agregando más y más productos a ese carrito?
Ese puede ser el caso si optimiza los artículos que muestra a los clientes utilizando la función "comprados juntos con frecuencia" de su sitio web.
Al ofrecer una sección que muestra a los clientes los productos que otros suelen comprar con los artículos elegidos, puede incitarlos a comprar más artículos de los que pensaban que necesitaban. Esta es una excelente manera de mejorar su experiencia en línea y, al mismo tiempo, aumentar el valor promedio de su pedido.
Clientes que compraron/ vieron esto
Esto se remonta al punto anterior en el que los clientes prefieren comprar cosas de las que otros clientes pueden garantizar.
Al mostrar a los visitantes de su sitio los artículos que les gustaron a otros clientes en función de los artículos preferidos de esos visitantes, puede aprovechar el poder de las buenas críticas.
Lo que, en otras palabras, significa que puedes impresionar a ese 79% de compradores y mostrarles artículos similares que probablemente disfrutarán.
Redirección de página
Al utilizar redirecciones de página, puede enviar a sus clientes directamente a la ubicación virtual correcta para comprar sus productos.
Si los clientes buscan páginas de productos que ya no existen, por ejemplo, su motor de recomendaciones puede usar esos datos para redirigirlos a nuevas páginas que sí existen.
¿Cómo podemos ayudarle a recomendar excelentes productos?
Con Asistente Digital, es fácil brindar orientación en tiempo real a los clientes para que puedan encontrar los productos que buscan y más.
El Asistente Digital apoya a los clientes en cada paso del recorrido del cliente. Ayuda a los propietarios de empresas a comprender las necesidades y preferencias de sus clientes, proporciona respuestas a las preguntas de los clientes mediante la automatización y ayuda a los clientes en sus decisiones de compra a través de recomendaciones.
En una palabra, crea una experiencia de usuario perfecta para los visitantes de su sitio web.
Puede mejorar aún más la experiencia de sus clientes mediante el remarketing por correo electrónico. Por ejemplo, al utilizar correos electrónicos de remarketing de venta cruzada de productos, puede promocionar productos relacionados con artículos que un cliente ya compró.
Conclusión
Un motor de recomendación de productos es una excelente manera de mejorar la experiencia de sus clientes en su sitio web de comercio electrónico y aumentar el valor promedio de sus pedidos, todo a la vez.
Este tipo de motores están diseñados específicamente para facilitar que su tienda en línea venda más artículos por compra, y lo hacen conociendo las necesidades y preferencias de los clientes.
En otras palabras, puede demostrarles a sus clientes que los comprende utilizando un motor de recomendaciones. También puede aumentar la cantidad de artículos que vende cada vez que alguien realiza una compra en su tienda.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es un motor de recomendación de productos?
En pocas palabras, un motor de recomendación de productos es un algoritmo utilizado por los sitios de comercio electrónico para sugerir productos adicionales a los clientes en función de las cosas que les interesan a esos clientes. Al igual que las recomendaciones de programas de televisión en Netflix.
Es una herramienta popular para los especialistas en marketing que desean dar una promoción adicional al contenido de la marca después de que un cliente potencial ya ha demostrado que está listo para pasar a ser un cliente de pago.
Los productos recomendados por el motor a menudo se muestran justo antes, durante o inmediatamente después de que los clientes hayan completado el proceso de pago.
¿Cuáles son los tipos de motor de recomendación de productos?
Hay tres tipos principales de motores de recomendación de productos: basados en contenido, colaborativos e híbridos.
Los motores basados en contenido analizan patrones en el comportamiento de los clientes para recomendar nuevos productos. Realizan un seguimiento de las cookies y monitorean la interacción del usuario con productos que contienen palabras clave particulares para crear un perfil de esos usuarios. Luego, ese perfil se utiliza para recomendar nuevos artículos.
Los motores colaborativos utilizan las preferencias de otros clientes para generar recomendaciones para otros nuevos. Se basan en el supuesto de que si a la Persona A y a la Persona B les encanta un producto, es probable que la Persona A disfrute de otros productos que compró la Persona B.
Por último, un enfoque híbrido combina los otros dos estilos de motor para crear un motor más complicado, pero a menudo más eficaz. Las predicciones se crean utilizando patrones colaborativos y basados en contenido y luego se combinan.
¿Por qué utilizar un motor de recomendación de productos?
Las recomendaciones de productos conllevan varios beneficios, entre ellos el aumento de los ingresos de su tienda de comercio electrónico.
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Le ayudan a aumentar las ventas de sus productos sin necesidad de invertir tiempo y energía en campañas de correo electrónico u otros esfuerzos publicitarios. Como ventaja adicional, personalizan la experiencia de compra de sus clientes.
