创建个性化产品推荐的5种策略

创建个性化产品推荐的5种策略

在当今数字化时代，个性化产品推荐已成为提升用户体验和促进销售的关键策略。无论是亚马逊、Netflix还是Spotify，这些平台都在通过精准的产品推荐吸引和留住用户。那么，企业应该如何创建有效的个性化产品推荐系统呢？本文将为您详细介绍五种实用策略。

什么是个性化产品推荐？

个性化产品推荐的核心在于其“个性化”特性。这意味着客户从网站和营销材料中收到的产品推荐都是相关且有用的。为了实现这一目标，企业需要利用有关过去和当前用户行为的数据。

如今，专门构建的电子商务应用程序和平台已经简化了个性化产品策略的制定过程。

电子商务产品推荐引擎方法

无论使用哪个平台，企业都可以通过三种主要方法来实施产品推荐：

协同过滤

直观上，网站访问者被分为首次客户和回头客两类。首次访问者是最难提出建议的，因为缺乏过去的用户数据。这种类型的推荐方法是为电子商务网站的独特访问者设计的，它会根据整个用户数据池提供所有建议。

当用户浏览网站时，平台会开始将他们细分为偏好配置文件或买方画像。这些配置文件可以基于购买历史、地理位置、年龄和浏览设备等信息。例如，如果引擎推断购买Nike高帮鞋的顾客也可能对Converse All-Stars感兴趣，那么新访问者点击其中任一产品页面时，就会自动收到相关的产品建议。

这种方法需要大量数据才能有效，企业可能需要使用如Elasticsearch等工具来抓取和合并公共数据。同时，也要意识到用户行为和偏好之间可能存在例外情况。

基于内容的过滤

内容过滤消除了对用户行为的依赖，转而根据产品类别和属性来提出推荐。这意味着搜索结果和产品页面推荐将始终推荐相关且可比较的产品。文本数据，如描述、风格、评分和评论等，都提供了大量信息来指导相关且有用的建议。产品会根据尺寸、颜色、版型、款式或其他标识符进行分组。

混合推荐系统

混合推荐系统结合了用户意图和基于内容的数据。同时使用这两种方法可以让企业获得两全其美的效果。例如，新用户登录产品页面时可以选择畅销书或基于内容的推荐，而在结账期间创建账户时则可以使用协同过滤来提出购物车推荐。

大多数电子商务企业会发现使用双管齐下的方法是最有效的。

电子商务个性化产品推荐有哪些好处？

企业通过实施个性化产品推荐可以获得多种好处：

提高平均订单价值 (AOV)

研究表明，作为个性化策略的一部分，产品推荐可以将AOV提高多达369%。

降低购物车放弃率

个性化的购物车推荐可以作为追加销售或交叉销售的机会，帮助客户避免在结账过程中遇到摩擦。

更好地吸引客户

微软的一项研究发现，70%的消费者表示，公司对他们个人需求的理解会影响他们的忠诚度。个性化产品推荐是开始吸引和满足更多客户需求的简单方法。

更高的转化次数

个性化产品推荐可以消除摩擦、建立参与度并提高AOV，从而为品牌带来更高的转化率。埃森哲的研究发现，如果房地产经纪人得到认可、记住并收到相关推荐，65%的消费者更有可能从房地产经纪人那里购买商品。

创建个性化产品推荐的5大策略

使用A/B测试

推荐策略需要考虑用户体验的各个方面。使用A/B测试来找出最适合每种情况的方法，不断尝试新的想法以最大化个性化产品推荐的收益。

从网站的每个角落进行推荐

确保客户能够在购物过程中的任何地方查看产品推荐。具体包括：

• 产品页面：这是最重要的推荐位置，确保客户可以轻松查看类似且相关的产品推荐。
• 购物车推荐：这是降低购物车放弃率并通过交叉销售增加AOV的好方法。
• 首页：这是阻止访问者离开网站的机会，可以展示最畅销产品的推荐或基于过去用户数据的推荐。
• 搜索结果：可以使用协作和/或基于内容的过滤来增强客户查询的相关性。
• 404s：即使在错误页面上也可以放置产品推荐，以恢复客户的购物体验。

不要忘记电子邮件

一旦客户创建账户或订阅，就可以利用这些数据来改进算法和客户个性化。通过电子邮件通讯软件，可以在营销邮件中包含个性化推荐，创造不依赖客户访问网站的转化机会。

利用社会证明

社会证明是强大的工具之一。建立在线产品评级系统可以帮助提高参与度并获得有价值的客户反馈。可以通过显示产品被查看或购买的次数来增强社会证明效果。

使用人工智能来利用数据

使用正确的工具总是最好的。产品推荐策略始于数据收集。人工智能平台可以跟踪和汇总结果，使团队更容易收集有价值的见解。这将帮助企业更有效地利用数据来修改算法或覆盖系统规则，简化定制适合受众的推荐引擎的过程。

一锤定音

客户期望在网上获得完全个性化的购物体验。实施产品推荐策略是增强客户体验最简单、最有效的方法之一。当企业吸引更多、更长期的客户时，个性化的产品推荐将增加收入。通过不断完善流程，企业可以扩大竞争优势。