10 استراتيجيات لتوصيات المنتج لمضاعفة مبيعات التجارة الإلكترونية

مقدمة

مع 900 مليون مستخدم للإنترنت ، تعد الهند ثاني أكبر سوق عبر الإنترنت في العالم. يُترجم هذا النمو الهائل في المستخدمين الرقميين بشكل فضفاض إلى نشاطهم عبر الإنترنت ، وتعد التجارة الإلكترونية جزءًا مهمًا منه. لكن المزيد ليس دائمًا مناسبًا للشركات - فقد أدى تدفق المستخدمين والمؤسسات داخل سوق التجزئة إلى مزيد من المنافسة على العلامات التجارية ، مما جعل التجارة الإلكترونية مساحة تنافسية للغاية.

يواجه هؤلاء العملاء العصريون الآن تدفقًا كبيرًا من الخيارات للتسوق منهم. تحاول الآلاف من مواقع التجارة الإلكترونية بيع منتجات متشابهة ، إن لم يكن نفس المنتجات لهم كل دقيقة. ومع ذلك ، فإن إنفاقهم عبر الإنترنت يتم إدراجه في ميزانية ضيقة أكثر من أي وقت مضى!

إذن كيف تهيمن مواقع التجارة الإلكترونية على الصناعة من خلال اختراق محفظة العميل وتحقيق أهداف المبيعات؟ إحدى الطرق الموثوقة هي من خلال توصيات المنتج - نظام تنبؤ ديناميكي يستخدم لعرض العناصر التي تهم العميل بشكل بارز.

أكثر من 71٪ من مواقع التجارة الإلكترونية توصي بمنتجات على صفحتها الرئيسية. وقد ساعدهم هذا في زيادة المشاركة والتحويلات والأرباح. في حين أن التوصيات ساهمت في 7٪ فقط من الزيارات ، إلا أنها شكلت 26٪ من الإيرادات.

بينما سنقوم بمضاعفة التفاصيل بالتفصيل عن أنظمة التوصيات وكيف تعمل ، دعونا نفهم أساسياتها قبل المتابعة. يوضح مسار التحويل أدناه كيفية تحويل التوصيات للعملاء المحتملين إلى متسوقين ذوي نوايا عالية من خلال تبسيط اكتشاف المنتج لهم.

تم تصميم أنظمة التوصيات باستخدام الخوارزميات التي تحلل أكوام البيانات لفهم سلوك المتسوقين وتوقع احتياجاتهم المستقبلية. بالضبط الطريقة التي يعرف بها Netflix الفيلم الذي تريد مشاهدته بعد ذلك. يُعرف تحليل احتياجات العملاء والتنبؤ بها باسم تصنيف العملاء ، مما يساعد على تخصيص التوصيات.

بمجرد أن ينقر المتسوقون على مثل هذه التوصيات ، فمن المرجح أن يضيفوا العنصر إلى عربة التسوق ويكملوا معاملتهم 4.5 أضعاف - وذلك لأن النظام يقترح منتجاتهم بناءً على سلوكهم في التسوق أو ما وجده أكبر عدد من المستخدمين يشترون جنبًا إلى جنب مع منتج.

تؤدي هذه التوصيات إلى ارتفاع متوسط ​​قيمة أمر الشراء (AOV) بنسبة 10٪. لذلك دعونا نتفق فقط ، التوصيات لا تجعل حياة المشتري سهلة فحسب ، بل هي أيضًا الأداة المثلى لمسوق التجارة الإلكترونية لزيادة المبيعات وتحقيق الأهداف!

معدلات تحويل التجارة الإلكترونية: الحساب والتفسير

الهدف من معظم التوصيات هو زيادة عمليات الشراء. ومع ذلك ، يمكن أن يختلف هذا الهدف بناءً على طبيعة موقع الويب ليشمل إجراءات مثل الاتصال بخدمة العملاء أو الاشتراك في رسالة إخبارية أو ملء نموذج إنشاء قوائم العملاء المحتملين.

ونتيجة لذلك ، فإن التحويل هو نسبة جلسات موقع الويب إلى اكتمال هذا الهدف النهائي (المعاملات ، والنماذج ، والنتائج ، وما إلى ذلك). يساعد في قياس النسبة المئوية للزوار الذين أكملوا الإجراء المقصود للموقع. لنفترض أن الهدف كان شراء العنصر ، ثم يتم حساب التحويل بقسمة "إجمالي الزوار الذين اشتروا على إجمالي زوار الموقع. اضرب هذا في 100 ، وهذا هو معدل التحويل الخاص بك!

على سبيل المثال ، إذا كان موقع الويب الخاص بك يحتوي على 80.000 زائر منهم 6000 قاموا بشراء منتج ، فإن معدل التحويل هو 7.5٪.

الصيغة كما يلي: معدل تحويل التجارة الإلكترونية (7.5٪) = إجمالي الزوار الذين اشتروا (80.000) / إجمالي زوار الموقع (6000) × 100

في حين أن أفضل قياس لنجاح توصيات المنتجات هو معدلات التحويل ، فإن متوسط ​​قيمة الطلب (AOV) ونسبة النقر إلى الظهور (CTR) يعكسان أيضًا فوائد مساعدة العملاء بالمنتجات التي تناسب احتياجاتهم على أفضل وجه.

متوسط ​​قيمة الأمر هو متوسط ​​المبلغ بالدولار (الروبية) الذي ينفقه عميل موقع الويب. يتم حسابها بقسمة الإيرادات على إجمالي عدد الطلبات ، مما يثبت مدى نجاح التوصيات في البيع / البيع المتقاطع.

تظهر الصيغة: متوسط ​​قيمة الطلب (AOV) = الإيرادات / ترتيب الأرقام

وبالمثل ، يمثل معدل النقر عدد المرات التي تم فيها النقر فوق ارتباط معين على موقع الويب. يتم حسابها عن طريق قسمة النقرات على مرات الظهور (أي عدد مرات ظهور الرابط).

إجراءات المعادلة: نسبة النقر إلى الظهور = النقرات (عدد الأشخاص الذين نقروا على الإعلان) / مرات الظهور (عدد الأشخاص الذين شاهدوا الإعلان) × 100

تشير نسبة النقر إلى الظهور (CTR) إلى النسبة المئوية للمشترين ذوي النوايا العالية ، حيث أن أولئك الذين ينقرون على توصية تزيد احتمالية عودتهم بمقدار الضعف تقريبًا! باختصار ، إذا تم النقر فوق توصية ، فإنها تكون مثمرة للغاية في زيادة معدل التحويل والأرباح.

ما هي توصية المنتج؟

نحن الآن نفهم أن توصيات المنتجات تؤدي دورًا سحريًا وراء الكواليس من خلال تحليل آلاف المعاملات السابقة للمتسوقين والتنبؤ باحتياجاتهم المستقبلية. يتم عرض هذا التحليل بعد ذلك في شكل توصيات لزائر الموقع ، لتحفيزهم على الشراء بشكل أسرع.

دعنا نلقي نظرة سريعة على الصورة أدناه من موقع FirstCry. كل من العناوين "التي قد تعجبك أيضًا" و "التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر" هي توصيات من العلامة التجارية تحفز مستخدميها عند الشراء أو الاختيار.

بينما تكافح معظم مواقع التجارة الإلكترونية مع معدلات تحويل تتراوح بين 2.5 إلى 3٪ ، فإن توصيات المنتجات يمكن أن تحفز أكثر من 49٪ من الزائرين على شراء المنتجات التي لم يقصدوها في الأصل.

إذا لم تكن مقتنعًا بالفعل ، فتحقق من هذه الأسباب الأربعة المهمة التي تجعلك مضطرًا لتضمين توصيات المنتج على مواقع التجارة الإلكترونية الخاصة بك -

1. تجربة مستخدم محسنة -

في حياتنا غير المتصلة بالإنترنت ، غالبًا ما نعتمد على اقتراح صاحب المتجر في سوبر ماركت محلي. لماذا؟ لأنها مريحة وسريعة. تخدم توصيات المنتجات عبر الإنترنت نفس الغرض من خلال تسهيل رحلة العميل على موقعك من التصفح إلى الخروج.

لقد أصبحت بالغة الأهمية لدرجة أن 56٪ من العملاء عادوا إلى تلك المواقع التي توصي و 71٪ يشعرون بالإحباط إذا لم تكن تجربة التسوق مخصصة.

2. مشاركة أفضل للعملاء -

يزدهر العملاء على الثقة والشعور بالفهم. يمكن للمسوقين القيام بذلك من خلال تقديم توصيات المنتجات المخصصة لهم والتي تكمل أنماط الشراء الخاصة بهم. يساعد هذا في زيادة النقرات على الموقع وزيادة الزيارات وتنشيط قنوات الاتصال الأخرى مثل رسائل البريد الإلكتروني.

على سبيل المثال ، هذه هي الطريقة التي أرسلت بها ALTBalaji ، وهي خدمة بث هندية ، توصية شخصية عبر البريد الإلكتروني لجذب اشتراكات أعلى. هذه ليست توصية بالموقع ، ولكن يمكن استخدام البريد الإلكتروني والرسائل القصيرة وإشعارات الدفع كوسيلة للبعث أو زيادة عمليات الشراء المتكررة.



3. إزدياد الدخل -

من الواضح أن توصيات المنتج توفر فرصة رائعة لاستكمال تفضيل المشتري بمنتجات مماثلة أو مطورة. يجب أن يستغل المسوقون هذه الفرصة للبيع التكميلي والبيع الإضافي باستخدام أقسام مثل "يشترون بشكل متكرر معًا" و "العملاء الذين تسوقوا هذا اشتروا أيضًا". يوجد أدناه توصية أخرى من Amazon للكتب من نفس النوع.



4. يبني الولاء -

نظرًا لأن التوصيات تضفي طابعًا شخصيًا على رحلات العملاء في كل نقطة اتصال ، فإن رضاهم العام يزيد. من المرجح أن يعود العميل الراضي بالإضافة إلى الترويج للموقع من خلال الحديث الشفهي.

كيف يتم بناء محركات التوصية؟

ناقشنا بإيجاز كيفية استخدام الخوارزميات لعرض توصيات مخصصة لزوار موقع التجارة الإلكترونية. دعونا نتعمق في ذلك.

يقوم محرك توصية المنتج بتحليل ونماذج أطنان من بيانات المستخدم باستخدام التعلم الآلي (ML). أولاً ، يتم استلام البيانات (الإدخال) المتعلقة بالمعاملات السابقة للمستخدمين ، وسجل المتصفح ، ونقرات الارتباط والتفاعلات الأخرى. بمجرد تنظيف هذه البيانات ويتم تقسيم المستخدمين الذين لديهم سلوكيات مماثلة بناءً على معلمات مختلفة ، يتم إنشاء نظام توصية.

يتم تنفيذ معظم أنظمة التوصيات باستخدام أحد هذه الأساليب الثلاثة:

1. التصفية التعاونية : يعمل هذا النموذج على افتراض أن المستخدمين الذين اشتروا منتجات مماثلة في الماضي ، من المحتمل أن يكرروا النمط في المستقبل. لذا ، إذا اشترت ياسمين بيتزا وسلطة ، في حين اشترتها عالية بالإضافة إلى مشروب كحولي دايت ، فإن ياسمين ستفعل ذلك أيضًا.
2. النموذج القائم على المحتوى : يستخدم هذا النموذج بيانات من ملفات تعريف الارتباط لجميع المواقع التي تمت زيارتها لفهم إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب لكل مستخدم. يتم بعد ذلك تصفية المنتجات الموصى بها على افتراض أنك ستستمتع بعناصر مشابهة لتفاعلاتك السابقة.

على سبيل المثال ، إذا اشترى نيك أحذية صفراء وقميصًا وبنطالًا شينو ، فمن المحتمل أن يبحث عن سراويل صفراء في المستقبل.


3. التصفية المختلطة : تجمع هذه الطريقة بين المحتوى والتصفية القائمة على التعاون لحساب التفضيلات المشتركة بين المستخدمين ولكنها تعرض النتائج بعد تصفيتها بناءً على تفضيلات المستخدمين الفرديين. خذ Netflix على سبيل المثال ، فهو يقوم بتصفية الأفلام بناءً على عادات المستخدمين المماثلين ولكنه يعرض فقط تلك التي تطابق التفاعلات السابقة لهذا المستخدم.

10 استراتيجيات لتوصية المنتجات لتعزيز تحويلات التجارة الإلكترونية الخاصة بك

غير COVID-19 طريقة تسوقنا. في البلدان النامية وحدها ، ارتفعت نسبة المتسوقين عبر الإنترنت من 33٪ إلى 60٪. نتيجة لذلك ، تم إجبار العديد من الشركات على الاتصال بالإنترنت. ومع ذلك ، لا يزال العديد منهم يكافحون في تخصيص التوصيات ، وبالتالي فقدان حركة المرور للمنافسة.

من ناحية أخرى ، فإن الشركات الناجحة التي تعرض توصيات مخصصة تزيد احتمالية قيام العميل بالشراء بنسبة 91٪. المفتاح هو معرفة من تظهر ماذا . إذن ، إليك بعض أنواع توصيات المنتجات التي يمكن أن تساعد في الإجابة على هذا السؤال -

• التخصيص - هل شاهدت فيلم إثارة أو اشتريت فستانًا أزرق؟ هل طلبت طعامًا مرارًا وتكرارًا من نفس المطعم؟ يتم تحليل كل هذه البيانات لفهم إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب لدى العميل وتقديم التوصيات ذات الصلة.

كلما اقتربت هذه التوصيات من أذواق العميل ، زاد معدل التحويل. كما أقنعت التوصيات المخصصة 54٪ من المتسوقين بزيادة متوسط ​​قيمة طلباتهم.



• المنتجات ذات الصلة: مع توفر آلاف المنتجات للتسوق منها ، يمكن للعميل بسهولة الشعور بالإحباط من خلال الاضطرار إلى التنقل من صفحة إلى أخرى. ولكن هذا هو المكان الذي تأتي فيه فئة توصيات "المنتجات المماثلة" لمساعدتنا.

لا يمكن للعملاء التحقق من المزيد من المنتجات فحسب ، بل يمكنهم أيضًا مقارنة خياراتهم بسهولة وإتمام المعاملات بسلاسة.



• البيع العابر والبيع الإضافي: يكاد يكون من البديهي الاعتقاد بأن العميل الذي اشترى هاتفًا مؤخرًا سيحتاج قريبًا إلى حالة. وبالمثل ، قد يحتاج الشخص الذي يستكشف سترة إلى مزيد من الملابس الشتوية.

تستفيد توصيات المنتج من هذه الفرصة إلى أقصى حد من خلال البيع الإضافي أو البيع التكميلي باستخدام فئات مثل "ما اشتراه الأشخاص مثلك" و "الشراء بشكل متكرر معًا".

• الدليل الاجتماعي: يزدهر المتسوقون بالمراجعات لأنها تمنحهم إحساسًا بالأمان وتساعد في بناء الثقة. وفقًا للبحث ، يبحث أكثر من 47٪ من المتسوقين عن دليل اجتماعي (مرئي) على مواقع التجارة الإلكترونية.

لذا فإن التوصية بالمنتجات التي تم تصنيفها بدرجة عالية من قبل العملاء السابقين تساعد في إغلاق المعاملة بشكل أسرع. تشمل الفئات الشائعة "المنتجات الأعلى تقييمًا" أو "اختيارات المؤثرين".



• موسمي - من الطبيعي أن يحتاج العميل إلى التطور مع تغير المواسم. تعمل هذه الفئة من التوصيات بشكل جيد في حالة المنتجات الغذائية والأزياء.

على سبيل المثال ، الصيف يغري بهوس المانجو والأزياء المنمقة هي غضب في فصل الربيع.

• الوافدون الجدد: في عصر الموضة السريعة والتكنولوجيا السريعة التطور ، تعد التوصيات المستندة إلى "الوافدين الجدد" استراتيجية فعالة لترويج المنتجات.



مثل هذه التوصيات تخلق مخاوف من فقدان (FOMO) بين العملاء. بعد كل شيء ، من الذي لا يحب التباهي بهاتف / فستان جديد؟

• التجميع: يمكن الاستفادة من اتجاهات التسوق التي تميل إلى التكرار عبر قاعدة واسعة من العملاء لعرض التوصيات في فئات مثل "العملاء الذين شاهدوا هذا أيضًا شاهدوا" أو "اشتروا بشكل متكرر معًا". لذلك يتم تجميع المنتجات معًا ، عادةً حول عملية الدفع ، مما يعزز المبيعات ومتوسط ​​قيمة الطلب (AOV).



• استنادًا إلى سجل التصفح - إنه ميل بشري لتصفح مواقع التجارة الإلكترونية دون نية جادة للشراء. لذلك ، تستخدم الخوارزميات بيانات التصفح السابقة الخاصة بهم لتحديد احتياجاتهم / رغباتهم وإظهار التوصيات وفقًا لذلك.
• عودة المنتجات إلى المخزون: هذا النوع من التوصيات شائع في مواقع التجارة الإلكترونية للأثاث ، وهو يستفيد من المنتجات التي يتم بيعها بشكل أسرع لزيادة المبيعات.

فهي لا تخلق فقط إحساسًا بالإلحاح بين العملاء الذين يقلقون بشأن المخزون ، ولكنها تساعد أيضًا في بناء ولاء العلامة التجارية بين العملاء المتكررين.

مهما كان نوع التوصية التي تختارها ، تأكد من وضعها بشكل مناسب. عدا ذلك ، فقدوا جميعًا فرص المبيعات.

أمثلة على توصيات المنتج من العلامات التجارية الرائدة

يؤدي حل اكتشاف المنتج إلى تحسين مضمون في تجربة المستخدم لمواقع التجارة الإلكترونية. لا عجب أن المهيمنين على السوق مثل Amazon أو Myntra أو Netflix يتنافسون على "توصيات المنتج" للبقاء في المقدمة. دعنا ندرس 3 علامات تجارية بالتفصيل لفهم كيف استفادت منها التوصيات -

مثال 1: أمازون

تستخدم أمازون مجموعة واسعة من أنماط التوصيات الموضوعة بشكل استراتيجي عبر رحلة المستخدم لتحقيق زيادة في النقرات والتحويلات.

فيما يلي بعض الأمثلة على توصيات "عملاء أمازون الهند الذين اشتروا هذا أيضًا". وفقًا لماكينزي ، ساهم هذا النوع من التوصيات الشخصية في أكثر من 35٪ من إجمالي الإيرادات وتسبب في زيادة المبيعات بنسبة 29٪.

مثال 2: Nykaa

أحد أكبر بائعي التجزئة للجمال والعافية في الهند ، استخدم Nykaa نوع التوصية "قد تعجبك أيضًا" لبيع المنتجات على أساس الاهتمامات المشتركة بين مجموعات المستخدمين. ونتيجة لذلك ، أصبح 50٪ من عملاء Nykaa زوارًا روتينيًا بحلول عام 2020 ، وساهمت توصيات الشراء المصممة على شكل دليل بنسبة 3٪ من إجمالي قيمة البضائع (GMV) في ذلك العام.

يجب تجنب الأخطاء

لا يكفي عرض توصيات المنتج. كل شيء آخر من التوقيت إلى التنسيب يلعب دورًا مهمًا في نجاحهم. فيما يلي 5 أخطاء يجب تجنبها -

• التنسيب غير الصحيح - لن يساعد عرض التوصيات المتعلقة بالسلع القصيرة على صفحة منتج الكمبيوتر المحمول. بدلاً من ذلك ، سيؤدي عرض المنتجات ذات الصلة مثل حقائب الكمبيوتر المحمول إلى تحويل أعلى.
• توصيات غامرة - كثرة المعلومات هي عبارة عن ضوضاء. والكثير من التوصيات لا تترجم إلى لا شيء على الإطلاق. لذلك ، لا تزدحم شاشة المشتري بالتوصيات.
• توصيات غير حساسة للسياق - يجب أن تكون كل توصية متوافقة مع سياق المشتري - الموقع أو الديموغرافيا أو سجل الشراء. عندها فقط سيشعر المشتري بالفهم وليس البريد العشوائي.

إليك مثال على توصية منتج غير حساسة من قبل Amazon.


• عدم وجود اختبار A / B: يعد اختبار A / B شرطًا أساسيًا لتحسين المعلمات مثل عدد التوصيات ومظهرها وموضعها. سيساعد القيام بذلك في تحديد التوصيات والاحتفاظ بها مع معدلات تحويل أعلى.
• التنقل السيئ: التوصية جيدة فقط بقدر التحويلات التي تحققها. لذلك ، يجب إزالة أي احتكاك في مشاركة رحلة المستخدم بالنقر فوق الارتباط. يجب أن يكون الوصول إلى جميع الصفحات المهمة مثل اتصل بنا وكتالوج المنتجات والعربة سهل الوصول دائمًا.

خاتمة

يمكن أن يكون فهم الإمكانات الحقيقية لتوصيات المنتج في زيادة المبيعات وزيادة قيم الطلبات وإشراك العملاء بشكل أفضل بمثابة عامل جذب للأنظار. ولكن حتى المسوقين المخضرمين يفشلون في استخدام التوصيات بإمكانياتهم الكاملة.
إذا كنت تعتقد أن هذا لأن تشغيل التوصيات إما مكلف للغاية أو معقد للغاية ، فهذه هي لحظة الحقيقة - إنها ليست كذلك! أدوات توصية منتج WebEngage سهلة بشكل ملحوظ وساعدت العديد من العملاء في تحقيق إيرادات إضافية.

وافق ما يقرب من 81 ٪ من المتسوقين على الشراء عند تلقي بريد إلكتروني تسويقي لتوصية المنتجات الشخصية ، وهي منشأة تساعد عملاء WebEngage على التفوق. باستخدام قوالبنا المعبأة مسبقًا على قنوات التسويق ، يمكن لمستخدمي WebEngage ابتكار طرق إبداعية وجذابة للغاية للتواصل مع عملائهم.

يحتوي WebEngage على حزمة شاملة لتلبية متطلبات نظام التوصية لموقع التجارة الإلكترونية الخاص بك. إذا كنت تبحث عن خيارات لزيادة الإيرادات ، فقم بإجراء عرض توضيحي معنا اليوم وشاهد تحول عملك!