製品推奨エンジン 購入者にパーソナライズされた顧客体験を提供する
e コマース ビジネスは、対面ビジネスと同じように機能するわけではありません。実際、実店舗よりもオンライン ストアを運営している場合、商品を効果的に推奨するのが簡単です。
これにはいくつかの理由がありますが、その理由に入る前に少し遡ってみましょう。レコメンダー システムの何がそんなに優れているのでしょうか?また、レコメンデーション システムとは何ですか?
製品レコメンデーション エンジンに関するあらゆることを詳しく見ていきますので、この記事を読み終わる頃には、あなたも製品レコメンデーション エンジンの専門家になっているでしょう。
ここで取り上げる内容は次のとおりです。
製品レコメンデーションエンジンとは何ですか?
つまり、製品推奨エンジンは、Web サイト上の顧客にさまざまな製品を提案するために作成されたプログラムです。これらの製品推奨事項は、次のような形式をとることができます。 関連商品、類似商品、および/または同様の好みを持つ他の顧客が購入したもの。
これは、「製品レコメンデーション エンジンが顧客にさらにアイテムをパーソナライズした推奨事項を提供する」ということを複雑に表現したものです。
例を見てみましょう。 YouTube でビデオを見るときは、常に右側に、興味がありそうな他のコンテンツが詰まったバーが表示されます。これが YouTube の推奨アルゴリズムです。
これらのプログラムは、顧客が自分でさらに製品 (上記の例の場合はビデオ) を探すのではなく、関連する製品を厳選して提供します。
これ 選択肢の過多を防ぐ ユーザーが好みの製品をさらに見つけるのに役立ちます。
商品レコメンドエンジンの種類
すべての製品推奨エンジンは、Web サイトのユーザーの行動を追跡し、その行動から学習して、より正確な推奨を提供する機械学習アルゴリズムに基づいています。
そうは言っても、すべての製品推奨エンジンが同じというわけではありません。
エンジンには主に 3 つのタイプがあり、推奨事項の生成に使用する方法に基づいて分類されます。
これら 3 つのカテゴリは次のとおりです。
- 協調フィルタリング
- コンテンツベースのフィルタリング
- ハイブリッドのオススメ。
これらのタイプのエンジンがそれぞれどのように役立つのか、またどのように機能するのかを見てみましょう。
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コンテンツベースのフィルタリング
これは、最も単純なタイプの製品推奨エンジン メカニズムです。コンテンツベースのフィルタリングは、基本的に Cookie を使用して、同じ e コマース Web サイトへの複数の訪問にわたるユーザーの行動を追跡するだけです。
この方法では、製品を説明するために常にキーワードが使用されます。これは、各ユーザーが特定のキーワードを使用するアイテムをどのように操作するかをアルゴリズムが追跡できるようにするためです。
たとえば、ユーザーが「DIY」というキーワードに一致する製品を好む傾向がある場合、コンテンツベースの推奨エンジンはそのユーザーに DIY 製品を多数推奨します。
このタイプのフィルタリング システムは、閲覧履歴や購入履歴に関する顧客データにアクセスできる場合に特に効果的です。このデータは、顧客がどのような種類の製品を検索してお金を使う傾向があるかをエンジンに示し、顧客が興味を持ちそうな新製品を推奨するのが容易になります。
コンテンツ ベースのフィルタリングでも、自動化されたアルゴリズムがキーワード間のリンクを見つけて、ビジネス オーナーが自社の製品を宣伝するのに役立つため、機械学習を使用することで大きなメリットが得られます。
協調フィルタリング
このフィルタリング方法には、ユーザーの行動を分析し、その分析結果を使用して同様のユーザーに製品を推奨することが含まれます。これは、ある点で同様の好みを持っていることを示すユーザーには、他の共通点もあるという考えに基づいています。
つまり、協調フィルタリングは他の顧客のパターンを使用して、特定の顧客ごとに製品を推奨します。
ご想像のとおり、このアプローチはより正確になります。 顧客の洞察 は。
ハイブリッド
ハイブリッド アプローチでは、コンテンツ ベースのフィルタリングと協調フィルタリングの両方の長所を組み合わせます。これには、他の両方の方法を個別に使用して製品の推奨事項を生成し、結果のリストを結合することが含まれます。
ハイブリッド エンジンは、正確さを期すために各ユーザーを深く理解する必要があるため、他の 2 つのアプローチで作成されたデータよりも多くのデータをフィルターします。これは、初回訪問者のデータがないという問題を指す「コールド スタート問題」が、ハイブリッド ユーザーにさらに深刻な影響を与えることを意味します。
同時に、ハイブリッド エンジンはより短時間でより多くのデータを収集するため、その問題をより早く解決することもできます。
製品推奨エンジンを使用する利点
e コマース サイトで製品推奨エンジンを使用することによる最大の利点には、次のようなものがあります。
- 提供するパーソナライゼーションの量が増えるため、顧客満足度が向上します。
- 顧客がより多くの商品を購入する誘惑に駆られるため、お客様側の平均注文額が向上します。つまり、各仮想ショッピング カートには平均してより多くの商品が詰め込まれることになります。
- サイト訪問者が気に入った製品に出会ってお金を費やして有料顧客になる可能性が高いため、コンバージョン率が高くなります。
- ベストセラーと関連商品ページへのリンクに従って整理された、より最適化されたホームページ。これにより、訪問者にとってオンライン ストアがより魅力的に見えるようになります。
製品レコメンデーションを使用する 7 つの方法
製品の推奨事項を最大限に活用するにはさまざまな方法があります。そのための 7 つの最良の方法に焦点を当てていきます。
人気の商品
ベストセラーを顧客に示すことは、レコメンデーションの力を活用する優れた方法です。
人気のある商品とは、他の多くの購入者から支持を得ている商品であり、これは顧客が同業者間でその商品が望ましいものであることを示しています。これは、顧客が小売業者の言葉だけを鵜呑みにする必要がなく、他の顧客が特定の製品を気に入っていることと、その理由を直接確認できることを意味します。ソーシャルメディアの熱烈なレビューをチェックしなくても、あなたの製品にも必ず評価がつきます。
評価ベース
このアプローチでは、顧客の意見や好みがさらに重視されますが、それには十分な理由があります。結局のところ、良いレビューは顧客を満足させます 94%の可能性が高い 製品を購入するため。
最高の評価で製品を紹介することは、サイト訪問者に、あなたの会社が顧客を満足させることに優れていることを理解する機会を与えます。それは信頼性を築くのに役立ちますし、いざというときに手を差し伸べてくれます。 顧客とつながる.
パーソナライズされた推奨事項
高度にパーソナライズされた推奨事項を提供することで、顧客を個人として評価し、顧客の個別のニーズに応える準備ができていることを示すことができます。
これは、顧客満足度スコアを向上させるだけでなく、クロスセルの量を増やすのにも役立ちます。過去の購入に基づくクロスセルは、推奨事項を提供する高度にパーソナライズされた手段であるためです。
類似商品
場合によっては、顧客は購入したい製品について非常に具体的なアイデアを持っていることがあります。
そのため、レコメンデーション エンジンが同じ種類の製品の複数のバージョンを提案できることが重要です。これにより、顧客が希望する製品に正確に出会う可能性が高くなります。
基本的に、この製品レコメンデーションの使用方法は最適化がすべてです。顧客に優れた推奨事項を提供する可能性を最適化するために、エンジンはどの製品が互いにどのように似ているかを正確に把握する必要があります。
よく一緒に購入される商品
私たちは皆、顧客が私たちのサイトにアクセスし、商品をカートに入れ、その後もそのカートにどんどん商品を追加してくれることを望みませんか?
ウェブサイトの「よく一緒に購入されている商品」機能を使用して顧客に表示する商品を最適化する場合は、このようなケースが考えられます。
選択した商品と一緒に他の人がよく購入する商品を示すセクションを顧客に提供することで、必要だと思っていたよりも多くの商品を購入するように顧客を誘導することができます。これは、平均注文額を増加させながら、オンライン エクスペリエンスを向上させる優れた方法です。
これを購入・閲覧したお客様
これは、顧客が他の顧客が保証できるものを購入することを好むという以前の点に戻ります。
サイト訪問者の好みの商品に基づいて、他の顧客が気に入った商品をサイト訪問者に表示することで、良いレビューの力を活用できます。
つまり、買い物客の 79% に好印象を与え、彼らが喜びそうな同様の商品を見せることができるということです。
ページのリダイレクト
ページ リダイレクトを使用すると、顧客を製品を購入するための適切な仮想場所に直接誘導できます。
たとえば、顧客がもう存在しない商品ページを検索している場合、レコメンデーション エンジンはそのデータを使用して、存在する新しいページに顧客をリダイレクトできます。
優れた製品を推奨するにはどうすればよいでしょうか?
と デジタルアシスタント、顧客が探している製品を見つけられるように、リアルタイムのガイダンスを提供するのは簡単です。
デジタル アシスタントは、カスタマー ジャーニーの各ステップを通じて顧客をサポートします。ビジネスオーナーが顧客のニーズや好みを理解し、自動化を使用して顧客の質問に答え、推奨事項を通じて顧客の購入決定を支援するのに役立ちます。
一言で言えば、それは シームレスなユーザーエクスペリエンス ウェブサイトの訪問者向け。
電子メール リマーケティングを通じて顧客エクスペリエンスをさらに向上させることができます。たとえば、製品のクロスセル リマーケティング メールを使用すると、顧客がすでに購入した商品に関連する製品を宣伝できます。
結論
製品レコメンデーション エンジンは、e コマース Web サイトでの顧客エクスペリエンスを向上させ、平均注文額を一度に高めるための優れた方法です。
これらのタイプのエンジンは、オンライン ストアが購入ごとにより多くの商品を販売しやすくすることを目的として特別に設計されており、顧客のニーズと好みを学習することでこれを実現します。
言い換えれば、レコメンデーション エンジンを使用することで、顧客が顧客を理解していることを示すことができます。また、誰かがあなたのストアで購入するたびに、販売するアイテムの数を増やすこともできます。
よくある質問 (FAQ)
製品レコメンデーションエンジンとは何ですか?
簡単に言うと、製品推奨エンジンは、顧客がすでに興味を持っているものに基づいて顧客に追加の製品を提案するために e コマース サイトで使用されるアルゴリズムです。Netflix のテレビ番組の推奨と同じです。
これは、見込み客が有料顧客に切り替える準備ができていることをすでに示した後、ブランドのコンテンツをさらに宣伝したいマーケティング担当者にとって人気のツールです。
エンジンによって推奨される製品は、多くの場合、顧客がチェックアウト プロセスを完了する直前、最中、または直後に表示されます。
商品レコメンドエンジンにはどのような種類があるのでしょうか？
製品推奨エンジンには、コンテンツベース、コラボレーション、ハイブリッドの 3 つの主なタイプがあります。
コンテンツベースのエンジンは顧客の行動パターンを分析し、新製品を推奨します。これらは Cookie を追跡し、特定のキーワードを含む製品とのユーザーのやり取りを監視して、それらのユーザーのプロファイルを構築します。そのプロファイルは、新しいアイテムを推奨するために使用されます。
コラボレーション エンジンは、他の顧客の好みを使用して、新しい顧客への推奨事項を生成します。彼らは、人 A と人 B が両方ともある製品を気に入っている場合、人 A は人 B が購入した他の製品を楽しむ可能性が高いという仮定に基づいています。
最後に、ハイブリッド アプローチでは、他の 2 つのエンジン スタイルを組み合わせて、より複雑ですが、より効果的なエンジンを作成します。予測は、コンテンツベースのパターンと協調的なパターンの両方を使用して作成され、組み合わせられます。
製品推奨エンジンを使用する理由は何ですか?
製品の推奨にはさまざまな利点があり、特に e コマース ストアの収益の増加が挙げられます。
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電子メール キャンペーンやその他の広告活動に時間とエネルギーを投資する必要がなく、製品のアップセルに役立ちます。追加のボーナスとして、顧客のショッピング体験をパーソナライズします。
