10 estratégias de recomendações de produtos para triplicar suas vendas de comércio eletrônico

Introdução

Com 900 milhões de usuários de internet, a Índia é o segundo maior mercado online do mundo. Esse crescimento exponencial de usuários digitais se traduz vagamente em sua atividade on-line aumentada, e o comércio eletrônico é uma parte significativa disso. Mas nem sempre é bom para as empresas – o afluxo de usuários e organizações no mercado de varejo trouxe mais concorrência para as marcas, tornando o comércio eletrônico um espaço altamente competitivo.

Esses clientes modernos agora enfrentam um fluxo de opções para fazer compras. Milhares de sites de comércio eletrônico tentam vender produtos semelhantes, senão os mesmos, a cada minuto. No entanto, seus gastos online estão mais do que nunca orçados!

Então, como os sites de comércio eletrônico dominam o setor ao invadir a carteira do cliente e atingir as metas de vendas? Um método confiável é por meio de recomendações de produtos – um sistema de previsão dinâmico usado para exibir itens de interesse do cliente com destaque.

Mais de 71% dos sites de comércio eletrônico recomendam produtos em sua página inicial. Isso os ajudou a aumentar o engajamento, as conversões e a receita. Embora as recomendações tenham contribuído com apenas 7% das visitas, elas representaram 26% da receita.

Enquanto vamos detalhar o que são os sistemas de recomendação e como eles funcionam, vamos entender seus fundamentos antes de prosseguir. O funil abaixo mostra como as recomendações convertem leads quentes em compradores de alta intenção, simplificando a descoberta de produtos para eles.

Os sistemas de recomendação são construídos usando algoritmos que analisam montes de dados para entender o comportamento dos compradores e antecipar suas necessidades futuras. Exatamente como a Netflix sabe qual filme você quer assistir a seguir. Analisar e prever as necessidades do cliente é conhecido como perfil do cliente, o que ajuda a personalizar as recomendações.

Depois que os compradores clicam nessas recomendações, eles têm 4,5 vezes mais chances de adicionar o item ao carrinho e concluir a transação - isso ocorre porque o sistema sugere seus produtos com base em seu comportamento de compra ou no que encontrou o máximo de usuários que compram junto com o produtos.

Essas recomendações levam a um valor médio de pedido (AOV) 10% maior. Portanto, vamos apenas concordar, as recomendações não apenas facilitam a vida do comprador, mas também são a melhor ferramenta para um comerciante de comércio eletrônico aumentar as vendas e atingir as metas!

Taxas de conversão de comércio eletrônico: cálculo e interpretação

O objetivo da maioria das recomendações é impulsionar as compras. No entanto, esse objetivo pode variar de acordo com a natureza do site para incluir ações como entrar em contato com o atendimento ao cliente, assinar um boletim informativo ou preencher um formulário de geração de leads.

Como resultado, a conversão é a proporção de sessões do site para a conclusão desse objetivo final (transações, formulários, resultados etc.). Ele ajuda a medir a porcentagem de visitantes que concluíram a ação pretendida do site. Digamos que a meta seja comprar o item, então a conversão é calculada dividindo 'o total de visitantes que compraram pelo total de visitantes do site'. Multiplique isso por 100, e essa é a sua taxa de conversão!

Por exemplo, se seu site teve 80.000 visitantes, dos quais 6.000 compraram um produto, a taxa de conversão é de 7,5%.

A fórmula segue: Taxa de conversão de comércio eletrônico (7,5%) = Total de visitantes que compraram (80.000) / Total de visitantes do site (6.000) x 100

Embora o sucesso das recomendações de produtos seja melhor medido pelas taxas de conversão, o valor médio do pedido (AOV) e a taxa de cliques (CTR) também refletem os benefícios de ajudar um cliente com produtos que melhor atendem às suas necessidades.

O valor médio do pedido é o valor médio em dólares (rupias) gasto pelo cliente de um site. É calculado dividindo a receita pelo número total de pedidos, comprovando o sucesso das recomendações em upselling/cross-selling.

A fórmula é: Valor Médio do Pedido (AOV) = Receita/Ordem dos Números

Da mesma forma, a taxa de cliques representa o número de vezes que um link específico no site foi clicado. É calculado dividindo os cliques pelas impressões (ou seja, o número de vezes que o link ficou visível).

Funcionamento da fórmula: CTR = Cliques (Número de pessoas que clicaram no anúncio) / Impressões (Número de pessoas que visualizaram o anúncio) x 100

A CTR aponta para a porcentagem de compradores de alta intenção, pois aqueles que clicam em uma recomendação têm quase 2 vezes mais chances de voltar! Resumindo, se uma recomendação foi clicada, ela é altamente produtiva para aumentar a taxa de conversão e a receita.

O que é uma recomendação de produto?

Até agora, entendemos que as recomendações de produtos fazem mágica nos bastidores, analisando milhares de transações anteriores dos compradores e prevendo suas necessidades futuras. Essa análise é então mostrada na forma de recomendações ao visitante do site, incentivando-o a comprar mais e mais rápido.

Vamos dar uma olhada rápida na imagem abaixo do site da FirstCry. Ambos os títulos 'você também pode gostar' e 'comprados com frequência' são recomendações da marca que cutucam seus usuários na compra ou seleção.

Enquanto a maioria dos sites de comércio eletrônico luta com taxas de conversão entre 2,5 a 3%, as recomendações de produtos podem levar mais de 49% dos visitantes a comprar produtos que originalmente nunca pretendiam.

Se você ainda não está convencido, confira estas quatro importantes razões pelas quais você deve incluir recomendações de produtos em seus sites de comércio eletrônico –

1. Melhor experiência do usuário –

Em nossas vidas off-line, muitas vezes contamos com a sugestão do lojista de um supermercado local. Por que? Porque é prático e rápido. As recomendações de produtos on-line atendem ao mesmo objetivo, facilitando a jornada do cliente em seu site, desde a navegação até o checkout.

Eles se tornaram tão cruciais que 56% dos clientes retornam aos sites que recomendam e 71% se sentem frustrados se a experiência de compra não for personalizada.

2. Melhor envolvimento do cliente –

Os clientes prosperam na confiança e na sensação de serem compreendidos. Os profissionais de marketing podem fazer isso oferecendo recomendações personalizadas de produtos que complementam seus padrões de compra. Isso ajuda a gerar mais cliques no site, mais visitas e ativação de outros canais de comunicação como e-mails.

Por exemplo, foi assim que o ALTBalaji, um serviço de streaming indiano, enviou uma recomendação personalizada por e-mail para aumentar as assinaturas. Esta não é uma recomendação do site, mas e-mail, sms e notificações push podem ser usados ​​como um meio para ressuscitar ou aumentar as compras repetidas.



3. Aumento de receita -

Claramente, as recomendações de produtos oferecem uma grande oportunidade de complementar a preferência do comprador com produtos similares ou atualizados. Os profissionais de marketing devem usar esta oportunidade para vendas cruzadas e vendas adicionais usando seções como 'Comprados frequentemente juntos' e 'Clientes que compraram isso também compraram'. Abaixo está outra recomendação da Amazon para livros de um gênero semelhante.



4. Constrói lealdade –

Como as recomendações personalizam as jornadas do cliente em cada ponto de contato, sua satisfação geral aumenta. Um cliente satisfeito tem mais chances de retornar e promover o site por meio do boca a boca.

Como os mecanismos de recomendação são construídos?

Discutimos brevemente como os algoritmos são usados ​​para mostrar recomendações personalizadas aos visitantes de um site de comércio eletrônico. Vamos mergulhar fundo nisso.

Um mecanismo de recomendação de produtos analisa e modela toneladas de dados do usuário usando Machine Learning (ML). Primeiro, dados (entradas) sobre transações anteriores dos usuários, histórico do navegador, cliques em links e outros engajamentos são recebidos. Depois que esses dados são limpos e os usuários com comportamentos semelhantes são segmentados com base em diferentes parâmetros, um sistema de recomendação é criado.

A maioria dos sistemas de recomendação é implementada usando uma destas três abordagens:

1. Filtragem colaborativa : esse modelo funciona com base na suposição de que os usuários que compraram produtos semelhantes no passado provavelmente repetirão o padrão no futuro. Então, se Jasmine comprou uma pizza e uma salada, enquanto Aliya comprou mais uma Coca-Cola diet, Jasmine também o fará.
2. Modelo baseado em conteúdo : este modelo usa dados de cookies de todos os sites visitados para entender o que cada usuário gosta e não gosta. Os produtos recomendados são filtrados com base na suposição de que você apreciará itens semelhantes às suas interações anteriores.

Por exemplo, se Nick comprou sapatos amarelos, uma camisa e calças de ganga, é provável que procure calças amarelas no futuro.


3. Filtragem híbrida : este método combina conteúdo e filtragem baseada em colaboração para levar em conta as preferências compartilhadas entre os usuários, mas exibe os resultados após a filtragem com base nas preferências individuais dos usuários. Pegue o Netflix, por exemplo, ele filtra filmes com base nos hábitos de usuários semelhantes, mas mostra apenas aqueles que correspondem às interações anteriores desse usuário.

10 estratégias de recomendação de produtos para aumentar as conversões do seu e-commerce

A COVID-19 mudou a forma como fazemos compras. Somente nos países em desenvolvimento, a proporção de compradores online disparou de 33% para 60%. Como resultado, várias empresas foram forçadas a ficar online. No entanto, muitos deles ainda lutam para personalizar as recomendações, perdendo tráfego para a concorrência.

Por outro lado, empresas de sucesso que mostram recomendações personalizadas têm 91% mais chances de fazer a compra do cliente. A chave é saber a quem mostrar o quê . Então, aqui estão alguns tipos de recomendações de produtos que podem ajudar a responder a esta pergunta –

• Personalização – Você assistiu a um thriller de ação ou comprou um vestido azul? Você já pediu comida repetidamente no mesmo restaurante? Todos esses dados são analisados ​​para entender os gostos e desgostos de um cliente e fazer recomendações relevantes.

Quanto mais próximas essas recomendações estiverem do gosto do cliente, maior será sua conversão. As recomendações personalizadas também convenceram 54% dos compradores a aumentar o valor médio do pedido.



• Produtos relacionados: Com milhares disponíveis para comprar, um cliente pode facilmente se sentir frustrado por ter que navegar de uma página para outra. Mas é aqui que a categoria de recomendação 'Produtos semelhantes' vem em nosso auxílio.

Os clientes podem não apenas verificar mais produtos, mas também comparar facilmente suas opções e concluir as transações sem problemas.



• Venda cruzada e venda adicional: é quase intuitivo pensar que um cliente que comprou recentemente um telefone logo precisará de uma capa. Da mesma forma, alguém que está explorando uma jaqueta pode precisar de mais roupas de inverno.

As recomendações de produtos aproveitam ao máximo essa oportunidade fazendo vendas adicionais ou cruzadas de itens usando categorias como 'O que pessoas como você compraram' e 'Compraram com frequência'.

• Prova social: os compradores prosperam com as avaliações porque isso lhes dá uma sensação de segurança e ajuda a criar confiança. Segundo a pesquisa, mais de 47% dos compradores procuram prova social (visual) em sites de comércio eletrônico.

Portanto, recomendar produtos que foram bem avaliados por clientes anteriores ajuda a fechar a transação mais rapidamente. As categorias comuns incluem 'produtos com melhor classificação' ou 'escolhas de influenciadores'.



• Sazonal – É natural que o cliente precise evoluir com a mudança das estações. Essa categoria de recomendações funciona bem no caso de produtos alimentícios e de moda.

Por exemplo, o verão atrai uma mania de manga e as roupas floridas são uma moda na primavera.

• Recém-chegados: nesta era de moda rápida e tecnologia em rápida evolução, as recomendações baseadas em "recém-chegados" são uma estratégia eficaz de promoção de produtos.



Essas recomendações criam medo de perder (FOMO) entre os clientes. Afinal, quem não gosta de exibir um novo telefone/vestido?

• Agrupamento: as tendências de compras que tendem a se repetir em uma ampla base de clientes podem ser aproveitadas para mostrar recomendações em categorias como 'Clientes que visualizaram isso também visualizaram' ou 'Compraram juntos com frequência'. Portanto, os produtos são agrupados, geralmente na finalização da compra, aumentando as vendas e o valor médio do pedido (AOV).



• Com base no histórico de navegação – É uma tendência humana navegar em sites de comércio eletrônico sem intenção séria de compra. Portanto, os algoritmos usam seus dados de navegação anteriores para identificar suas necessidades/desejos e mostrar recomendações de acordo.
• Produtos de volta ao estoque: comum em sites de comércio eletrônico de móveis, esse tipo de recomendação aproveita os produtos que esgotam mais rapidamente para impulsionar as vendas.

Isso não apenas cria um senso de urgência entre os clientes que se preocupam com o estoque, mas também ajuda a criar fidelidade à marca entre os clientes recorrentes.

Seja qual for o tipo de recomendação que você escolher, certifique-se de posicioná-la adequadamente. Caso contrário, todos eles são apenas oportunidades de vendas perdidas.

Exemplos de recomendação de produtos de marcas líderes

Resolver a descoberta de produtos resulta em uma melhoria garantida na experiência do usuário para sites de comércio eletrônico. Não é de admirar que os dominadores do mercado, como Amazon, Myntra ou Netflix, aceitem a corrida de 'recomendações de produtos' para permanecer no topo. Vamos estudar 3 marcas em detalhes para entender como as recomendações as beneficiaram –

Exemplo 1: Amazônia

A Amazon usa uma vasta gama de estilos de recomendação colocados estrategicamente na jornada do usuário para obter cliques e conversões mais altos.

Aqui estão alguns exemplos de recomendações de 'Clientes que compraram isso também compraram' da Amazon Índia. Segundo a Mckinsey, esse tipo de recomendação personalizada contribuiu com mais de 35% da receita total e causou um aumento de 29% nas vendas.

Exemplo 2: Nykaa

Um dos maiores varejistas de beleza e bem-estar da Índia, Nykaa usou o tipo de recomendação 'Você também pode gostar' para vender produtos cruzados com base em interesses compartilhados entre grupos de usuários. Como resultado, 50% dos clientes da Nykaa se tornaram visitantes rotineiros até 2020 e suas recomendações no estilo guia de compras contribuíram com 3% do Valor Bruto de Mercadoria (GMV) naquele ano.

Erros a evitar

Não basta mostrar recomendações de produtos. Todo o resto, desde o tempo até a colocação, desempenha um papel crucial em seu sucesso. Aqui estão 5 erros a evitar –

• Posicionamento incorreto – Mostrar recomendações de shorts em uma página de produto de laptop não ajudará. Em vez disso, mostrar produtos relacionados, como bolsas para laptop, levará a uma conversão mais alta.
• Recomendações esmagadoras – Muita informação é ruído. E muitas recomendações se traduzem em nenhuma. Portanto, não sobrecarregue a tela do comprador com recomendações.
• Recomendações insensíveis ao contexto – Cada recomendação deve ser compatível com o contexto do comprador – localização, demografia ou histórico de compras. Só então o comprador se sentirá compreendido e não receberá spam.

Aqui está um exemplo de uma recomendação de produto insensível da Amazon.


• Falta de teste A/B: o teste A/B é um pré-requisito para otimizar parâmetros como número, aparência e posicionamento das recomendações. Isso ajudará a identificar e reter as recomendações com taxas de conversão mais altas.
• Navegação ruim: uma recomendação é tão boa quanto as conversões que gera. Portanto, qualquer atrito na jornada do usuário após clicar no link deve ser removido. Todas as páginas importantes, como contato, catálogo de produtos e carrinho, devem estar sempre acessíveis.

Conclusão

Compreender o verdadeiro potencial das recomendações de produtos para impulsionar as vendas, aumentar os valores dos pedidos e envolver melhor os clientes pode abrir os olhos. Mas mesmo os profissionais de marketing experientes falham em usar as recomendações em todo o seu potencial.
Se você acha que executar recomendações é muito caro ou muito complexo, este é o seu momento de verdade – não é! As ferramentas de recomendação de produtos da WebEngage são incrivelmente fáceis e ajudaram muitos clientes a gerar receita adicional.

Quase 81% dos compradores concordaram em comprar ao receber um e-mail de marketing de recomendação de produto personalizado, um recurso que ajuda os clientes do WebEngage a se destacarem. Usando nossos modelos pré-preenchidos em canais de marketing, os usuários do WebEngage podem criar maneiras altamente envolventes e criativas de entrar em contato com seus clientes.

O WebEngage tem um pacote abrangente para atender aos requisitos do sistema de recomendação do seu site de comércio eletrônico. Se você está procurando opções para aumentar a receita, faça uma demonstração conosco hoje e observe a transformação do seu negócio!