10 estrategias de recomendaciones de productos para triplicar sus ventas de comercio electrónico

Introducción

Con 900 millones de usuarios de Internet, India es el segundo mercado en línea más grande del mundo. Este crecimiento exponencial de usuarios digitales se traduce vagamente en su actividad en línea, y el comercio electrónico es una parte importante de ella. Pero más no siempre es feliz para las empresas: la afluencia de usuarios y organizaciones dentro del mercado minorista ha traído más competencia para las marcas, lo que hace que el comercio electrónico sea un espacio altamente competitivo.

Estos clientes modernos ahora enfrentan una afluencia de opciones para comprar. Miles de sitios web de comercio electrónico intentan venderles productos similares, si no los mismos, cada minuto. ¡Sin embargo, sus gastos en línea están más ajustados que nunca!

Entonces, ¿cómo los sitios de comercio electrónico dominan la industria al entrar en la billetera de un cliente y cumplir con los objetivos de ventas? Un método fiable es a través de recomendaciones de productos, un sistema de predicción dinámico que se utiliza para mostrar de forma destacada los artículos de interés para el cliente.

Más del 71% de los sitios de comercio electrónico recomiendan productos en su página de inicio. Esto les ha ayudado a aumentar el compromiso, las conversiones y los ingresos. Si bien las recomendaciones contribuyeron solo con el 7 % de las visitas, representaron el 26 % de los ingresos.

Si bien analizaremos en detalle qué son los sistemas de recomendación y cómo funcionan, comprendamos sus conceptos básicos antes de continuar. El siguiente embudo muestra cómo las recomendaciones convierten a los clientes potenciales cálidos en compradores de alta intención al simplificarles el descubrimiento de productos.

Los sistemas de recomendación se crean utilizando algoritmos que analizan montones de datos para comprender el comportamiento de los compradores y anticipar sus necesidades futuras. Exactamente como Netflix sabe qué película quieres ver a continuación. Analizar y predecir las necesidades de los clientes como este se conoce como perfilado de clientes, lo que ayuda a personalizar las recomendaciones.

Una vez que los compradores hacen clic en dichas recomendaciones, es 4,5 veces más probable que agreguen el artículo a un carrito y completen su transacción; esto se debe a que el sistema sugiere sus productos en función de su comportamiento de compra o de lo que encontró que la mayoría de los usuarios compraron junto con el producto.

Estas recomendaciones conducen a un valor promedio de pedido (AOV) un 10 % más alto. Entonces, simplemente estemos de acuerdo, las recomendaciones no solo facilitan la vida del comprador, sino que también son la herramienta definitiva para que un vendedor de comercio electrónico aumente las ventas y cumpla los objetivos.

Tasas de conversión de comercio electrónico: cálculo e interpretación

El objetivo de la mayoría de las recomendaciones es impulsar las compras. Sin embargo, este objetivo puede variar según la naturaleza del sitio web para incluir acciones como ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente, suscribirse a un boletín informativo o completar un formulario de generación de clientes potenciales.

Como resultado, la conversión es la relación entre las sesiones del sitio web y la finalización de este objetivo final (transacciones, formularios, resultados, etc.). Ayuda a medir el porcentaje de visitantes que completaron la acción prevista del sitio. Digamos que el objetivo era comprar el artículo, luego la conversión se calcula dividiendo el total de visitantes que compraron por el total de visitantes del sitio web. Multiplique esto por 100, ¡y esa es su tasa de conversión!

Por ejemplo, si su sitio web tuvo 80 000 visitantes, de los cuales 6000 compraron un producto, la tasa de conversión es del 7,5 %.

La fórmula es: Tasa de conversión de comercio electrónico (7,5 %) = Total de visitantes que compraron (80 000) / Total de visitantes del sitio web (6000) x 100

Si bien el éxito de las recomendaciones de productos se mide mejor por las tasas de conversión, el valor promedio de pedido (AOV) y la tasa de clics (CTR) también reflejan los beneficios de ayudar a un cliente con los productos que mejor se adaptan a sus necesidades.

El valor promedio del pedido es el monto promedio en dólares (rupias) gastado por el cliente de un sitio web. Se calcula dividiendo los ingresos por el número total de pedidos, lo que demuestra el éxito de las recomendaciones en ventas adicionales/ventas cruzadas.

La fórmula dice: Valor promedio de pedido (AOV) = Ingresos / Orden de números

Del mismo modo, la tasa de clics representa la cantidad de veces que se ha hecho clic en un enlace específico del sitio web. Se calcula dividiendo los clics por las impresiones (es decir, el número de veces que el enlace fue visible).

Funcionamiento de la fórmula: CTR = Clics (Número de personas que hicieron clic en el anuncio) / Impresiones (Número de personas que vieron el anuncio) x 100

El CTR apunta al % de compradores de alta intención, ya que aquellos que hacen clic en una recomendación tienen casi el doble de probabilidades de regresar. En resumen, si se ha hecho clic en una recomendación, es muy productiva para aumentar la tasa de conversión y los ingresos.

¿Qué es una recomendación de producto?

Ahora entendemos que las recomendaciones de productos hacen magia tras bambalinas al analizar miles de transacciones pasadas de compradores y predecir sus necesidades futuras. Este análisis se muestra luego en forma de recomendaciones al visitante del sitio web, incentivándolo a comprar más y más rápido.

Echemos un vistazo rápido a la siguiente imagen del sitio web de FirstCry. Tanto los títulos 'también te pueden gustar' como 'frecuentemente comprados juntos' son recomendaciones de la marca que empujan a sus usuarios en el momento de la compra o selección.

Si bien la mayoría de los sitios de comercio electrónico luchan con tasas de conversión de entre 2,5 y 3 %, las recomendaciones de productos pueden empujar a más del 49 % de los visitantes a comprar productos que originalmente nunca tuvieron la intención de comprar.

Si aún no está convencido, consulte estas cuatro razones importantes por las que debe incluir recomendaciones de productos en sus sitios de comercio electrónico:

1. Experiencia de usuario mejorada –

En nuestras vidas fuera de línea, a menudo confiamos en la sugerencia del comerciante en un supermercado local. ¿Por qué? Porque es cómodo y rápido. Las recomendaciones de productos en línea tienen el mismo propósito al facilitar el viaje de un cliente en su sitio desde la navegación hasta el pago.

Se han vuelto tan cruciales que el 56% de los clientes regresan a esos sitios que recomiendan y el 71% se sienten frustrados si la experiencia de compra no es personalizada.

2. Mejor compromiso con el cliente:

Los clientes prosperan con la confianza y la sensación de ser comprendidos. Los especialistas en marketing pueden hacerlo ofreciéndoles recomendaciones de productos personalizadas que complementen sus patrones de compra. Esto ayuda a generar más clics en el sitio, más visitas y activación de otros canales de comunicación como correos electrónicos.

Por ejemplo, así es como ALTBalaji, un servicio de transmisión indio, envió una recomendación personalizada por correo electrónico para aumentar las suscripciones. Esta no es una recomendación del sitio, pero las notificaciones de correo electrónico, sms y push pueden usarse como un medio para resucitar o aumentar las compras repetidas.



3. Mayores ingresos –

Claramente, las recomendaciones de productos brindan una gran oportunidad para complementar la preferencia de un comprador con productos similares o mejorados. Los especialistas en marketing deben aprovechar esta oportunidad para realizar ventas cruzadas y aumentar las ventas utilizando secciones como "Comprados juntos con frecuencia" y "Los clientes que compraron esto también compraron". A continuación se muestra otra recomendación de Amazon para libros de un género similar.



4. Genera lealtad -

Dado que las recomendaciones personalizan los recorridos del cliente en cada punto de contacto, su satisfacción general aumenta. Es más probable que un cliente satisfecho regrese y promueva el sitio a través del boca a boca.

¿Cómo se construyen los motores de recomendación?

Discutimos brevemente cómo se utilizan los algoritmos para mostrar recomendaciones personalizadas a los visitantes de un sitio de comercio electrónico. Profundicemos en eso.

Un motor de recomendación de productos analiza y modela toneladas de datos de usuario utilizando Machine Learning (ML). En primer lugar, se reciben datos (entrada) sobre las transacciones anteriores de los usuarios, el historial del navegador, los clics en enlaces y otras interacciones. Una vez que se limpian estos datos y se segmentan los usuarios con comportamientos similares en función de diferentes parámetros, se crea un sistema de recomendación.

La mayoría de los sistemas de recomendación se implementan utilizando uno de estos tres enfoques:

1. Filtrado colaborativo : este modelo funciona asumiendo que los usuarios que compraron productos similares en el pasado probablemente repetirán el patrón en el futuro. Entonces, si Jasmine compró una pizza y una ensalada, mientras que Aliya los compró más una Coca-Cola Light, Jasmine también lo hará.
2. Modelo basado en contenido : este modelo utiliza datos de cookies de todos los sitios visitados para comprender los gustos y disgustos de cada usuario. Luego, los productos recomendados se filtran asumiendo que disfrutará de elementos similares a sus interacciones anteriores.

Por ejemplo, si Nick compró zapatos amarillos, una camisa y pantalones chinos, es probable que busque pantalones amarillos en el futuro.


3. Filtrado híbrido : este método combina el contenido y el filtrado basado en la colaboración para tener en cuenta las preferencias compartidas entre los usuarios, pero muestra los resultados después de filtrarlos según las preferencias de los usuarios individuales. Tomemos Netflix, por ejemplo, filtra películas según los hábitos de usuarios similares, pero muestra solo aquellas que coinciden con las interacciones anteriores de este usuario.

10 estrategias de recomendación de productos para impulsar las conversiones de su comercio electrónico

COVID-19 cambió la forma en que compramos. Solo en los países en desarrollo, la proporción de compradores en línea se ha disparado del 33 % al 60 %. Como resultado, varias empresas se vieron obligadas a estar en línea. Sin embargo, muchos de ellos todavía tienen dificultades para personalizar las recomendaciones, por lo que pierden tráfico frente a la competencia.

Por otro lado, las empresas exitosas que muestran recomendaciones personalizadas tienen un 91% más de probabilidades de que el cliente compre. La clave es saber a quién mostrar qué . Así que aquí hay algunos tipos de recomendaciones de productos que pueden ayudar a responder esta pregunta:

• Personalización: ¿Viste un thriller de acción o compraste un vestido azul? ¿Ha pedido repetidamente comida del mismo restaurante? Todos estos datos se analizan para comprender los gustos y disgustos de un cliente y hacer recomendaciones relevantes.

Cuanto más se acercan estas recomendaciones a los gustos de un cliente, mayor es su conversión. Las recomendaciones personalizadas también han convencido al 54 % de los compradores para aumentar el valor medio de sus pedidos.



• Productos relacionados: con miles disponibles para comprar, un cliente podría sentirse frustrado fácilmente al tener que navegar de una página a otra. Pero aquí es donde la categoría de recomendación de 'Productos similares' viene en nuestra ayuda.

Los clientes no solo pueden consultar más productos, sino también comparar fácilmente sus opciones y completar las transacciones sin problemas.



• Venta cruzada y venta adicional: es casi intuitivo pensar que un cliente que compró un teléfono recientemente pronto necesitará una funda. Del mismo modo, alguien que está explorando una chaqueta puede necesitar más ropa de invierno.

Las recomendaciones de productos aprovechan al máximo esta oportunidad mediante la venta adicional o cruzada de artículos utilizando categorías como "Lo que la gente compró" y "Comprados juntos con frecuencia".

• Prueba social: los compradores prosperan con las reseñas porque les da una sensación de seguridad y ayuda a generar confianza. Según una investigación, más del 47 % de los compradores buscan pruebas sociales (visuales) en los sitios de comercio electrónico.

Por lo tanto, recomendar productos que fueron altamente calificados por clientes anteriores ayuda a cerrar la transacción más rápido. Las categorías comunes incluyen "productos mejor valorados" o "selección de influencers".



• Estacional: es natural que el cliente necesite evolucionar con las estaciones cambiantes. Esta categoría de recomendaciones funciona bien en el caso de los productos de alimentación y moda.

Por ejemplo, el verano atrae la manía del mango y los atuendos floreados están de moda en la temporada de primavera.

• Recién llegados: en esta era de moda rápida y tecnología en rápida evolución, las recomendaciones basadas en "recién llegados" son una estrategia eficaz de promoción de productos.



Tales recomendaciones crean miedo a perderse algo (FOMO) entre los clientes. Después de todo, ¿a quién no le encanta lucir un nuevo teléfono/vestido?

• Agrupación: las tendencias de compra que tienden a repetirse en una amplia base de clientes se pueden aprovechar para mostrar recomendaciones en categorías como 'Los clientes que vieron esto también vieron' o 'Compraron juntos con frecuencia'. Por lo tanto, los productos se agrupan, generalmente alrededor del pago, lo que aumenta las ventas y el valor promedio de pedido (AOV).



• Basado en el historial de navegación: es una tendencia humana navegar por sitios web de comercio electrónico sin una intención seria de compra. Por lo tanto, los algoritmos utilizan sus datos de navegación anteriores para identificar sus necesidades/deseos y mostrar recomendaciones en consecuencia.
• Productos de nuevo en stock: comunes en los sitios de comercio electrónico de muebles, este tipo de recomendaciones aprovechan los productos que se agotan más rápido para impulsar las ventas.

No solo crea una sensación de urgencia entre los clientes que se preocupan por las existencias, sino que también ayuda a generar lealtad a la marca entre los clientes habituales.

Sea cual sea el tipo de recomendación que elija, asegúrese de colocarla de forma adecuada. De lo contrario, son solo oportunidades de ventas perdidas.

Ejemplos de recomendaciones de productos de marcas líderes

Resolver el descubrimiento de productos da como resultado una mejora garantizada en la experiencia del usuario para los sitios de comercio electrónico. No es de extrañar que los dominadores del mercado como Amazon, Myntra o Netflix ganen la carrera de "recomendaciones de productos" para mantenerse en la cima. Estudiemos 3 marcas en detalle para entender cómo las han beneficiado las recomendaciones:

Ejemplo 1: Amazonas

Amazon utiliza una amplia gama de estilos de recomendación ubicados estratégicamente a lo largo del viaje del usuario para lograr mayores conversiones y clics.

Estos son algunos ejemplos de las recomendaciones "Los clientes que compraron esto también compraron" de Amazon India. Según Mckinsey, este tipo de recomendación personalizada contribuyó con más del 35 % de los ingresos totales y provocó un aumento del 29 % en las ventas.

Ejemplo 2: Nykaa

Nykaa, uno de los minoristas de belleza y bienestar más grandes de la India, usó el tipo de recomendación "También te puede gustar" para realizar ventas cruzadas de productos en función de los intereses compartidos entre los grupos de usuarios. Como resultado, el 50 % de los clientes de Nykaa se convirtieron en visitantes habituales en 2020 y sus recomendaciones estilo guía de compras contribuyeron con el 3 % del valor bruto de la mercancía (GMV) en ese año.

Errores a evitar

No basta con mostrar recomendaciones de productos. Todo lo demás, desde el momento hasta la ubicación, juega un papel crucial en su éxito. Aquí hay 5 errores que debe evitar:

• Ubicación incorrecta: mostrar recomendaciones para pantalones cortos en la página de un producto de computadora portátil no ayudará. En cambio, mostrar productos relacionados, como bolsas para computadoras portátiles, generará una mayor conversión.
• Recomendaciones abrumadoras: demasiada información es ruido. Y demasiadas recomendaciones se traducen en ninguna. Por lo tanto, no sobrecargue la pantalla del comprador con recomendaciones.
• Recomendaciones insensibles al contexto: cada recomendación debe ser compatible con el contexto del comprador: ubicación, demografía o historial de compras. Solo entonces el comprador se sentirá comprendido y no recibirá spam.

Aquí hay un ejemplo de una recomendación de producto insensible de Amazon.


• Falta de pruebas A/B: las pruebas A/B son un requisito previo para optimizar parámetros como el número, el aspecto y el posicionamiento de las recomendaciones. Si lo hace, ayudará a identificar y retener las recomendaciones con tasas de conversión más altas.
• Navegación deficiente: una recomendación es tan buena como las conversiones que genera. Por lo tanto, se debe eliminar cualquier fricción en la publicación del viaje del usuario al hacer clic en el enlace. Todas las páginas importantes como contáctenos, el catálogo de productos y el carrito siempre deben ser fácilmente accesibles.

Conclusión

Comprender el verdadero potencial de las recomendaciones de productos para impulsar las ventas, aumentar los valores de los pedidos y atraer mejor a los clientes puede ser una revelación. Pero incluso los especialistas en marketing experimentados fallan al utilizar las recomendaciones en todo su potencial.
Si cree que es porque ejecutar recomendaciones es demasiado costoso o demasiado complejo, este es su momento de la verdad: ¡no lo es! Las herramientas de recomendación de productos de WebEngage son notablemente fáciles y han ayudado a muchos clientes a generar ingresos adicionales.

Casi el 81% de los compradores aceptaron comprar al recibir un correo electrónico de marketing de recomendación de producto personalizado, una función que ayuda a los clientes de WebEngage a sobresalir. Utilizando nuestras plantillas precargadas en los canales de marketing, los usuarios de WebEngage pueden idear formas muy atractivas y creativas de ponerse en contacto con sus clientes.

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