Come utilizzare i consigli sui prodotti personalizzati [Best practice ed esempi]

Immagina la scena:sei nel tuo negozio di abbigliamento preferito e stai provando un nuovo fantastico paio di jeans. Improvvisamente, l'associato con cui ti trovi fa clic con le dita e in un momento eureka, dichiara di conoscere un top che starebbe perfettamente con quei jeans.

O forse hai visitato un negozio di tecnologia e acquistato il tuo nuovo tablet fino alla cassa, ma prima di scansionare il tuo articolo l'impiegato si ferma e chiede se hai visto la nuovissima protezione per lo schermo perfetta per il tuo tablet.

Se uno di questi scenari ti sembra familiare, hai ricevuto consigli personalizzati sui prodotti.

Naturalmente, nel mondo dell'e-commerce, non è possibile avere dei veri addetti alle vendite in giro per fare questo. Al contrario, i rivenditori online devono utilizzare la tecnologia e i dati per comprendere i propri utenti e consigliare prodotti in base ai loro interessi e comportamenti sin dalla prima volta che visitano la loro home page.

Fatto bene, questi consigli personalizzati sui prodotti sono estremamente efficaci. Montetate, il 75,5% delle aziende sta ottenendo un ROI positivo dalla personalizzazione, con ogni settore che risponde affermativamente al 70% o superiore.

Con l'e-commerce in aumento e il 90% degli acquirenti che dichiara di essere disposto a condividere i propri dati comportamentali se la propria esperienza di acquisto viene resa più economica o più conveniente, non c'è mai stato un momento migliore per implementare una maggiore personalizzazione nel tuo negozio online.

Esploriamo perché i consigli personalizzati sui prodotti dovrebbero essere una delle tue prime priorità.

Cosa sono i consigli sui prodotti personalizzati?

I consigli sui prodotti personalizzati sono quando un sito mostra una selezione di consigli sui prodotti unici al singolo visitatore, in base ai suoi comportamenti e profilo . Questo è quasi sempre basato su un algoritmo di apprendimento automatico.

Ciò che è importante ricordare è che non tutte le forme di raccomandazione sui prodotti sono personalizzate . Come fai a sapere se sono personalizzati o meno? La domanda che dovresti porre è se vedresti la stessa raccomandazione della persona accanto a te.

Ecco alcune idee su cosa si intende per consigli "personalizzati" sui prodotti: 

• Raccomandare prodotti in base alla cronologia di navigazione o di acquisto dell'utente. Amazon è uno dei gold standard in questo, poiché utilizza i dati storici per offrire prodotti correlati unici a ciascun visitatore: 

• Consigli basati sulla posizione o sul profilo del cliente . Un buon esempio di ciò è l'utilizzo dei dati sulla posizione del cliente e la formulazione di consigli sui prodotti in base alle condizioni meteorologiche attuali. Si potrebbero altrettanto facilmente utilizzare i dati sull'età o sul sesso del visitatore per modificare i consigli.
• Utilizzo delle affinità di prodotto per consigliare prodotti. Il miglior esempio di ciò è mostrare consigli basati sul comportamento degli utenti e su ciò che altri utenti simili hanno fatto. Anche in questo caso, Amazon ne è un ottimo esempio, poiché mostra una serie di consigli su una pagina dei dettagli del prodotto (PDP) per accompagnare l'utente nella fase successiva del proprio viaggio: 

Quindi, se questi sono consigli sui prodotti "personalizzati", allora quali sono quelli "non personalizzati"? Qui ci sono un paio di esempi.

• Mostrare prove sociali per indicare la popolarità di un prodotto. Questa è una tattica importante, ma generalmente è la stessa, indipendentemente da ciò che l'utente ha fatto.
• Mostrare consigli basati su "regole commerciali" . Ad esempio, indicare quali articoli sono in esaurimento o più venduti è una buona tattica, ma è statica e non cambierà in base al visitatore.

Ora conosciamo il vero significato di personalizzato consigli sui prodotti, spieghiamo perché valgono la pena.

Perché utilizzare i consigli sui prodotti personalizzati nell'e-commerce?

In parole povere, SmartHQ riferisce di aver "trovato forti correlazioni tra i clienti che vedono suggerimenti e raccomandazioni di prodotti unici che non solo sono rimasti sui siti Web del marchio più a lungo, ma hanno anche confrontato i prezzi su Amazon meno, se non del tutto".

Circa l'84% dei consumatori ritiene di essere valutato come una persona e non come un numero come molto importante per vincere il proprio business.

Le raccomandazioni pertinenti sono importanti per noi anche per la loro convenienza. Invece di dover cercare qualcos'altro che potrebbe piacerci attorno al nostro acquisto originale, veniamo automaticamente segnalati a qualcosa, risparmiandoci tempo prezioso. La maggior parte dei sistemi CMS di e-commerce dovrebbe anche consentirti di automatizzare la maggior parte di questo processo abbastanza rapidamente.

Nel caso non fossi convinto, ecco altri motivi per utilizzare consigli personalizzati sui prodotti: 

1. Diminuisci il tasso di abbandono del carrello.

Nell'e-commerce, il tasso di abbandono del carrello è una delle metriche più importanti. La visualizzazione di consigli personalizzati nella pagina del carrello può migliorare i tassi di abbandono del carrello del 4,35%.

I consumatori abbandonano i carrelli per una serie di motivi. A volte si distraggono, a volte stanno solo navigando, ma a volte sentono di non aver trovato quello che stanno cercando.

Ad esempio, un cliente che acquista una sciarpa potrebbe aver voluto acquistare un pacchetto invernale che include guanti e un cappello. Senza consigli pratici sui prodotti, l'utente dovrà quindi passare alle categorie successive per trovarli. Questa esperienza è scomoda, con ogni passaggio in più che presenta un rischio aggiuntivo che abbandoneranno.

È qui che i consigli personalizzati sui prodotti possono salvare la giornata.

Una volta che l'utente ha aggiunto la sciarpa, mostrare guanti e altri prodotti per l'abbigliamento invernale potrebbe impedirgli di abbandonare l'acquisto. Le entrate mancate si trasformano in entrate extra.

2. Aumenta il valore medio dell'ordine (AOV).

I consigli personalizzati generano entrate influendo positivamente sull'importo totale del carrello di un cliente. Offrono rilevanti opportunità di cross-sell e up-sell che suscitano l'interesse di un cliente, facendogli acquistare qualcosa di più del semplice articolo originale per cui sono venuti.

Le statistiche mostrano che le sessioni che non contengono alcun coinvolgimento con i consigli sui prodotti hanno in media un AOV di $ 44,41. Tuttavia, quando i potenziali clienti interagiscono con un solo consiglio, questo numero si moltiplica per il 369%.

3. Aumenta il tempo della sessione.

I consigli sui prodotti creano quella sensazione simile a una tana di coniglio con cui tutti gli utenti di Internet hanno familiarità. Gli acquirenti iniziano da un prodotto, passano a un altro, si lasciano distrarre da un altro e prima che se ne accorgano, sono passate due ore.

Questo schema aiuta gli acquirenti a rimanere più a lungo sul tuo sito catturando la loro attenzione e coinvolgendoli con consigli su prodotti che non avevano considerato o che non si aspettavano di trovare.

4. Distinguiti dalla concorrenza.

Entro la fine del 2020, la spesa online degli Stati Uniti dovrebbe raggiungere circa 375 miliardi di dollari. Gli esperti prevedono che entro la fine del 2024 la spesa online supererà i 476 miliardi di dollari.

Per servire questa enorme crescita dello shopping online, i nuovi rivenditori di e-commerce lanciano i loro negozi ogni giorno. Ma un mercato così in rapida crescita e fiorente ha un prezzo:l'individualità.

Con una tale quantità di opzioni a loro disposizione, i consumatori ora hanno il lusso di scegliere quali negozi visitare in base a ciò che desiderano dalla loro esperienza di acquisto. La personalizzazione è in cima alla lista dei desideri:l'80% dei consumatori afferma di avere maggiori probabilità di effettuare un acquisto da un'azienda quando viene presentata un'esperienza personalizzata.

Prima di parlare di come iniziare con consigli personalizzati sui prodotti sul tuo sito, un breve avvertimento:questo potrebbe non essere adatto a tutti. I consigli sui prodotti veramente "personalizzati" si basano su un algoritmo e gli algoritmi necessitano di buoni volumi di dati per poter funzionare in modo efficace.

Ciò significa che se sei un sito di piccole dimensioni e non hai ancora molto traffico, potresti non avere abbastanza dati per alimentare la macchina e potresti dover tenere a bada questo tipo di strategia per ora. Tuttavia, puoi facilmente iniziare con alcuni dei consigli sui prodotti "non personalizzati" che abbiamo menzionato in precedenza in questo articolo.

Migliori pratiche per creare consigli efficaci sui prodotti

Per rendere efficaci le raccomandazioni personalizzate sui prodotti, è necessaria una strategia forte. Dopotutto, distribuire i consigli in modo efficace riguarda molto più di "cosa" mostri:conta altrettanto "a chi" li stai mostrando, "quando" e "come".

Ecco due considerazioni che devi tenere a mente: 

1. Definisci il tuo pubblico.

I consigli sui prodotti devono essere mirati con precisione. Inizia segmentando accuratamente i tuoi clienti in modo da poter iniziare a pubblicare le campagne in modo più efficace. All'inizio del tuo viaggio, questa segmentazione può e dovrebbe essere abbastanza ampia in modo da poter raccogliere elevati volumi di dati per i test:man mano che impari di più, puoi restringere i tuoi segmenti in base ai tratti comportamentali per una maggiore precisione e impatto.

2. Testa le tue campagne regolarmente.

Le campagne dovrebbero essere regolarmente testate A/B. Ad esempio, verifica quanti articoli devono essere visualizzati, dove devono apparire i consigli sui prodotti e persino quale titolo dovrebbe avere la sezione.

Dove includere consigli personalizzati sui prodotti nel tuo sito di e-commerce?

La corretta distribuzione di consigli personalizzati sui prodotti implica la raccolta di dati utente su vasta scala del sito. Per ottenere il massimo da tale raccolta di dati e aumentare con successo l'AOV, i consigli devono essere visualizzati dove è più probabile che i clienti interagiscano con loro.

Ecco alcuni posti che vi suggeriamo.

1. Pagina di categoria.

Le pagine delle categorie guidano la scoperta dei tuoi prodotti:sono essenziali per raccogliere prodotti pertinenti e aiutare l'esperienza dell'utente, consentendo agli acquirenti di restringere le ricerche nella sottocategoria scelta. Le pagine delle categorie sono anche ottimi posti per mostrare consigli sui prodotti mettendo in mostra gli articoli acquistati più comunemente insieme o i tuoi best seller.

Nell'esempio sopra di Sportbike Track Gear, i consigli sono presentati nelle pagine delle categorie insieme ai risparmi. Sebbene non siano completamente personalizzati, rimangono comunque rilevanti per il visitatore.

I consigli sui prodotti possono funzionare in questo modo se vengono forniti in bundle con uno sconto o una promozione. Offerte come queste incentivano i visitatori a dare un'occhiata più da vicino e, poiché i prodotti sono ancora pertinenti ai loro interessi, è probabile che si impegnino.

2. Pagina del prodotto.

Le pagine dei prodotti dell'e-commerce sono probabilmente le pagine più importanti del tuo negozio su cui visualizzare consigli personalizzati sui prodotti.

Quando i visitatori atterrano su una pagina di prodotto, la loro intenzione di acquisto aumenta. L'offerta di prodotti alternativi e pertinenti durante la navigazione può vederli potenzialmente acquistare più del semplice prodotto originale, aumentando le dimensioni del carrello e generando maggiori entrate.

L'esempio seguente è un modello abbastanza standard che puoi personalizzare. La maggior parte delle pagine dei prodotti avrà una sezione "potrebbe piacerti anche" o "acquistati spesso insieme". Poiché questo è un punto di contatto importante nel percorso dell'utente, è necessario assicurarsi di ottimizzarlo di conseguenza. Soprattutto sui tuoi prodotti più venduti.

Nell'esempio sopra di Autograph Foliages, il rivenditore di articoli per la casa mostra consigli a cui è probabile che il visitatore sia interessato in base alla cronologia di navigazione. Lo stesso prodotto viene visualizzato in diversi colori, offrendo agli utenti altre comode opzioni tra cui scegliere oltre a prodotti simili.

3. Carrello.

La pagina del carrello è l'ultima possibilità per offrire ai tuoi clienti articoli aggiuntivi che possono completare il loro acquisto. I consigli personalizzati sui prodotti qui possono servire come promemoria per le opportunità di acquisto che i consumatori potrebbero aver trascurato, proprio come gli scaffali delle riviste e delle gomme da masticare alla cassa del negozio di alimentari.

Ma attenzione, questi comportano un rischio:l'ultima cosa che vuoi fare quando il tuo cliente è così vicino al traguardo (check-out) è distrarlo e portarlo accidentalmente più in alto nell'imbuto. Questa funzionalità dovrebbe essere abbastanza comune su tutte le piattaforme di e-commerce, assicurati solo di scegliere uno o più prodotti specifici correlati al carrello degli utenti.

Il marchio di occhiali MOSCOT bilancia bene questo. Nella pagina del carrello, le clip-on sono consigliate come upsell sul paio di occhiali che il visitatore ha aggiunto. Tuttavia, l'unico invito all'azione cliccabile è "AGGIUNGI ORA!", quindi il visitatore non è tentato di esplorare altre pagine: 

In questa fase c'è sempre la possibilità che l'utente abbandoni il checkout per vari motivi. Ma con la personalizzazione del prodotto ora dovresti avere un carrello AOV abbastanza alto con i prodotti giusti in cui puoi potenzialmente effettuare il retargeting con campagne e-mail.

4 Esempi di consigli su prodotti personalizzati

I consigli personalizzati sui prodotti possono essere implementati su qualsiasi sito, a qualsiasi pubblico. Diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori esempi: 

1. Clarks AU.

In questo esempio di Clarks, il rivenditore di scarpe distribuisce consigli personalizzati sui prodotti sulla pagina del prodotto in base all'interesse degli utenti:

Facendo clic sul prodotto che presenta una stampa animalier, l'algoritmo Clarks suggerisce automaticamente altre scarpe nella sua gamma che, una volta cliccate, mostrano un motivo animalier. Questo perché l'algoritmo valuta che i visitatori interessati alla stampa animale saranno felici di vedere altri prodotti con lo stesso aspetto.

Questo funziona per due motivi:il primo è che le scarpe sono due diversi tipi di design. Pertanto, in teoria, un amante delle scarpe con stampa animalier potrebbe aumentare l'AOV di Clark qui acquistando due diversi tipi di scarpe, sia l'originale che un mocassino, in un modello che adorano.

Il secondo motivo è la decisione di visualizzare prodotti simili nella pagina del prodotto. Se un visitatore decide contro il primo paio di scarpe dopo un esame più attento, la sua attenzione può essere catturata e reindirizzata verso un altro potenziale acquisto.

Dopotutto, al visitatore piace già lo stile, quindi forse un mocassino, al contrario di un tacco, si adatterebbe meglio a loro. Ciò mantiene il visitatore sul sito più a lungo, prevenendone l'abbandono istantaneo.

2. Beatitudine.

Il rivenditore di prodotti di bellezza Bliss offre consigli sui prodotti basati su una valutazione di risoluzione dei problemi del visitatore specifico.

Ad esempio, facendo clic sugli utenti su una crema idratante specifica per la pelle secca, l'algoritmo di raccomandazione del prodotto di Bliss suggerisce altri prodotti idratanti specifici per i problemi della pelle.

Il titolo delle loro raccomandazioni è particolarmente efficace in quanto suggerisce che gli utenti del prodotto idratante originale trarranno grandi benefici dall'abbinamento con uno degli articoli suggeriti.

Questo crea l'illusione di un pacchetto utile e incoraggia l'utente a prendersi cura di se stesso. Questi bundle attirano l'interesse di un utente per risolvere i suoi problemi di pelle una volta per tutte.

Anche il posizionamento dei consigli sui prodotti è particolarmente degno di nota, poiché si trova appena sopra la sezione delle recensioni. Ciò significa che i visitatori che cercano una migliore comprensione del prodotto e dei suoi vantaggi non possono sottrarsi all'offerta di altre aggiunte perfette.

3. Cutter e Buck.

In questo esempio di Cutter e Buck, vengono fornite raccomandazioni per prodotti simili all'interesse del visitatore. In questo caso, è una squadra sportiva e garantisce anche che tali consigli facciano parte di un pacchetto.

Ad esempio, un algoritmo rileva che mentre potresti voler mostrare il tuo amore per la tua squadra sportiva sui tuoi capispalla, potresti anche volerlo mostrare quando ti togli la giacca. Vengono quindi offerti prodotti più leggeri come t-shirt e una camicia a figura intera per tutti tranne che per costruire un outfit.

Questa raccomandazione è l'equivalente virtuale dell'esempio di associazione nella vita reale che abbiamo menzionato all'inizio dell'articolo. È efficace perché i tifosi delle squadre sportive possono costruire il loro intero outfit, con i colori della loro squadra, senza nemmeno lasciare una singola pagina del prodotto.

4. Tommie Rame.

Il rivenditore di salute e benessere Tommie Copper distribuisce perfettamente consigli pertinenti e personalizzati sulla pagina del prodotto nell'esempio seguente.

Ai clienti vengono presentati due menu per prodotti personalizzati in base alla loro navigazione iniziale. Sfogliando la sezione femminile e quindi selezionando un calzino che includa la tecnologia di compressione, il visitatore viene accolto in primo luogo con altri tre diversi tipi di calzini. Questi sono etichettati come "Visti di recente".

Tutte le calze qui consigliate sono dotate di tecnologia di compressione, che è importante in quanto un visitatore che sceglie un articolo di compressione mostra un chiaro interesse per i vantaggi del prodotto. I design lungo, medio e corto rimangono rilevanti perché contengono l'importante elemento di compressione.

Sotto questi disegni, viene visualizzato un menu aggiuntivo. Ancora una volta, tutti i prodotti si riferiscono a articoli di compressione, sia per la schiena, le gambe o l'ombelico. A prima vista, questi possono sembrare non correlati. Tuttavia, considerando che è stato dimostrato che lesioni o debolezze alla caviglia mostrano effetti a catena sia sulla parte bassa della schiena che sull'ombelico a causa di andature irregolari, queste raccomandazioni sono più personalizzate del previsto.

L'algoritmo del sito Web ha quindi rilevato che qualcuno che sfoglia gli articoli di compressione per i propri piedi potrebbe aver bisogno di ulteriori articoli per supportare altre aree del corpo potenzialmente a rischio di sviluppare effetti a catena.

Inoltre, l'interazione iniziale dell'utente con la sezione femminile del sito consente all'algoritmo di visualizzare solo prodotti specifici per una donna.

Conclusione

Poiché il numero di acquirenti online continua a crescere e il settore continua a prosperare, la personalizzazione dovrebbe diventare una priorità assoluta per tutti i negozi di e-commerce.

Mentre prima la personalizzazione era limitata alle sequenze di email marketing o ai chatbot, ora inizia dal momento in cui il tuo visitatore arriva sul tuo sito.

Abbiamo visto come la personalizzazione può trattenere e convertire i clienti, motivo per cui i consigli personalizzati sui prodotti sono un'aggiunta fondamentale a qualsiasi negozio.

Inizia con i dati del tuo sito web. Analizza e valuta cosa ti dicono le tendenze e quali gruppi di clienti vogliono vedere cosa. Una volta ottenute queste informazioni, puoi iniziare a implementare strategie nel tuo sito, assicurandoti di testarle e valutarle continuamente.

In qualità di marketer, cercherai sempre modi per aumentare le prestazioni. La personalizzazione del prodotto, con un po' di automazione o ottimizzazione, ti aiuterà a fare proprio questo. Se eseguito con successo, il tuo sito web supererà i tuoi concorrenti, aumenterà i valori medi degli ordini e, in definitiva, genererà maggiori entrate.