10 กลยุทธ์การแนะนำผลิตภัณฑ์เพื่อเพิ่มยอดขายอีคอมเมิร์ซของคุณเป็นสามเท่า

การแนะนำ

ด้วยจำนวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ต 900 ล้านคน อินเดียจึงเป็นตลาดออนไลน์ที่ใหญ่เป็นอันดับสองของโลก การเติบโตแบบทวีคูณของผู้ใช้ดิจิทัลนี้ส่งผลต่อกิจกรรมออนไลน์ที่เพิ่มสูงขึ้น และอีคอมเมิร์ซก็เป็นส่วนสำคัญของมัน แต่ไม่ใช่เรื่องน่ายินดีเสมอไปสำหรับธุรกิจ การหลั่งไหลของผู้ใช้และองค์กรในตลาดค้าปลีกทำให้เกิดการแข่งขันสำหรับแบรนด์มากขึ้น ทำให้อีคอมเมิร์ซเป็นพื้นที่ที่มีการแข่งขันสูง

ลูกค้าสมัยใหม่เหล่านี้เผชิญกับตัวเลือกมากมายในการซื้อสินค้า เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหลายพันแห่งพยายามขายผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันหากไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เดียวกันในแต่ละนาที อย่างไรก็ตาม การใช้จ่ายออนไลน์ของพวกเขาถูกจำกัดงบประมาณอย่างเข้มงวดมากกว่าที่เคยเป็นมา!

ดังนั้นเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซจึงครอบงำอุตสาหกรรมด้วยการเจาะเข้าไปในกระเป๋าเงินของลูกค้าและบรรลุเป้าหมายการขายได้อย่างไร วิธีหนึ่งที่เชื่อถือได้คือการแนะนำผลิตภัณฑ์ – ระบบการคาดการณ์แบบไดนามิกที่ใช้เพื่อแสดงรายการที่ลูกค้าสนใจอย่างชัดเจน

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซมากกว่า 71% แนะนำผลิตภัณฑ์ในหน้าแรก สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาเพิ่มการมีส่วนร่วม การแปลง และรายได้ แม้ว่าคำแนะนำจะนำไปสู่การเข้าชมเพียง 7% แต่คำแนะนำเหล่านี้คิดเป็น 26% ของรายได้

แม้ว่าเราจะเจาะลึกลงไปในรายละเอียดว่าระบบคำแนะนำคืออะไรและทำงานอย่างไร มาทำความเข้าใจพื้นฐานก่อนดำเนินการต่อ ช่องทางด้านล่างแสดงวิธีที่คำแนะนำเปลี่ยนลีดที่อบอุ่นให้กลายเป็นผู้ซื้อที่มีความตั้งใจสูงโดยทำให้การค้นหาผลิตภัณฑ์ง่ายขึ้นสำหรับพวกเขา

ระบบคำแนะนำสร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึมที่วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ซื้อและคาดการณ์ความต้องการในอนาคต วิธีที่ Netflix รู้ว่าคุณต้องการดูภาพยนตร์เรื่องใดเป็นลำดับถัดไป การวิเคราะห์และคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าเช่นนี้เรียกว่าการทำโปรไฟล์ลูกค้า ซึ่งช่วยปรับคำแนะนำให้เป็นส่วนตัว

เมื่อผู้ซื้อคลิกคำแนะนำดังกล่าว พวกเขามีโอกาสเพิ่มสินค้าลงในรถเข็นและทำธุรกรรมมากขึ้น 4.5 เท่า นี่เป็นเพราะระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ตามพฤติกรรมการซื้อหรือสิ่งที่พบว่าผู้ใช้สูงสุดซื้อพร้อมกับ ผลิตภัณฑ์.

คำแนะนำเหล่านี้ทำให้มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) สูงขึ้น 10% เอาล่ะตกลง คำแนะนำไม่เพียงแต่ทำให้ชีวิตของผู้ซื้อง่ายขึ้น แต่ยังเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับนักการตลาดอีคอมเมิร์ซเพื่อเพิ่มยอดขายและบรรลุเป้าหมาย!

อัตราการแปลงอีคอมเมิร์ซ: การคำนวณและการตีความ

เป้าหมายของคำแนะนำส่วนใหญ่คือการกระตุ้นการซื้อ อย่างไรก็ตาม เป้าหมายนี้อาจแตกต่างกันไปตามลักษณะของเว็บไซต์เพื่อรวมการดำเนินการต่างๆ เช่น การติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า การสมัครรับจดหมายข่าว หรือการกรอกแบบฟอร์มการสร้างความสนใจในตัวสินค้า

ด้วยเหตุนี้ การแปลงคืออัตราส่วนของเซสชันเว็บไซต์ต่อการบรรลุเป้าหมายสุดท้ายนี้ (ธุรกรรม แบบฟอร์ม ผลลัพธ์ ฯลฯ) ช่วยวัดเปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าชมที่เสร็จสิ้นการดำเนินการตามที่ตั้งใจไว้ของไซต์ สมมติว่าเป้าหมายคือการซื้อสินค้า จากนั้น Conversion จะคำนวณโดยการหาร 'ผู้เยี่ยมชมทั้งหมดที่ซื้อด้วยผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ทั้งหมด คูณสิ่งนี้เป็น 100 และนั่นคือ อัตราการแปลงของคุณ!

ตัวอย่างเช่น หากเว็บไซต์ของคุณมีผู้เยี่ยมชม 80,000 คน ซึ่ง 6,000 คนซื้อผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ อัตรา Conversion จะเท่ากับ 7.5%

สูตรไป: อัตราการแปลงอีคอมเมิร์ซ (7.5%) = ผู้เยี่ยมชมทั้งหมดที่ซื้อ (80,000) / ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ทั้งหมด (6,000) x 100

แม้ว่าความสำเร็จของคำแนะนำผลิตภัณฑ์จะวัดได้จากอัตราการแปลงที่ดีที่สุด แต่มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) และอัตราการคลิกผ่าน (CTR) ยังสะท้อนถึงประโยชน์ของการช่วยเหลือลูกค้าด้วยผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการของพวกเขามากที่สุด

มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยคือจำนวนเงินเฉลี่ย (รูปี) ที่ลูกค้าของเว็บไซต์ใช้ไป คำนวณโดยการหารรายได้ด้วยจำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมด เพื่อพิสูจน์ว่าคำแนะนำที่ประสบความสำเร็จในการขายต่อยอด/การขายต่อเนื่องเป็นอย่างไร

สูตรไป: มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) = รายรับ / ลำดับของตัวเลข

ในทำนองเดียวกัน อัตราการคลิกผ่านแสดงถึงจำนวนครั้งที่มีการคลิกลิงก์เฉพาะบนเว็บไซต์ คำนวณโดยการหารจำนวนคลิกด้วยการแสดงผล (เช่น จำนวนครั้งที่มองเห็นลิงก์ได้)

การทำงานของสูตร: CTR = จำนวนคลิก (จำนวนผู้ที่คลิกโฆษณา) / การแสดงผล (จำนวนผู้ที่ดูโฆษณา) x 100

CTR ชี้ไปที่ % ของผู้ซื้อที่มีความตั้งใจสูง เนื่องจากผู้ที่คลิกคำแนะนำมีแนวโน้มที่จะกลับมาอีกเกือบ 2 เท่า! กล่าวโดยสรุป หากคำแนะนำได้รับการคลิก คำแนะนำจะช่วยเพิ่มอัตราการแปลงและรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คำแนะนำผลิตภัณฑ์คืออะไร?

ถึงตอนนี้ เราเข้าใจแล้วว่าคำแนะนำผลิตภัณฑ์ใช้เวทมนตร์เบื้องหลังโดยการวิเคราะห์ธุรกรรมในอดีตของผู้ซื้อหลายพันรายและคาดการณ์ความต้องการในอนาคตของพวกเขา การวิเคราะห์นี้จะแสดงในรูปแบบของคำแนะนำแก่ผู้เข้าชมเว็บไซต์ เพื่อจูงใจให้พวกเขาซื้อมากขึ้นและเร็วขึ้น

มาดูภาพด้านล่างจากเว็บไซต์ของ FirstCry กัน ทั้งชื่อ 'คุณอาจชอบ' และ 'ซื้อบ่อยด้วยกัน' เป็นคำแนะนำของแบรนด์ที่กระตุ้นผู้ใช้เมื่อซื้อหรือเลือก

ในขณะที่ไซต์อีคอมเมิร์ซส่วนใหญ่ประสบปัญหากับอัตราการแปลงระหว่าง 2.5 ถึง 3% คำแนะนำผลิตภัณฑ์สามารถกระตุ้นผู้เยี่ยมชมกว่า 49% ให้ซื้อผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาไม่ได้ตั้งใจ

หากคุณยังไม่มั่นใจ ลองดูเหตุผลสำคัญสี่ประการเหล่านี้ว่าทำไมคุณต้องรวมคำแนะนำผลิตภัณฑ์ไว้ในไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ –

1. ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ –

ในชีวิตออฟไลน์ของเรา เรามักจะพึ่งพาคำแนะนำของเจ้าของร้านที่ซูเปอร์มาร์เก็ตในท้องถิ่น ทำไม เพราะสะดวกและรวดเร็ว คำแนะนำผลิตภัณฑ์ออนไลน์มีจุดประสงค์เดียวกันโดยทำให้การเดินทางของลูกค้าบนไซต์ของคุณง่ายขึ้นตั้งแต่การเรียกดูจนถึงการชำระเงิน

สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอย่างมาก จนลูกค้า 56% กลับมาที่ไซต์ที่แนะนำ และ 71% รู้สึกผิดหวังหากประสบการณ์การช็อปปิ้งไม่ได้รับการปรับให้เป็นส่วนตัว

2. การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ดีขึ้น –

ลูกค้าเติบโตจากความไว้วางใจและความรู้สึกถูกเข้าใจ นักการตลาดสามารถทำได้โดยให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลที่เสริมรูปแบบการซื้อของพวกเขา ซึ่งช่วยให้เกิดการคลิกที่สูงขึ้นบนไซต์ การเข้าชมมากขึ้น และการเปิดใช้งานช่องทางการสื่อสารอื่นๆ เช่น อีเมล

ตัวอย่างเช่น นี่คือวิธีที่ ALTBalaji ซึ่งเป็นบริการสตรีมมิ่งของอินเดีย ส่งคำแนะนำส่วนบุคคลผ่านทางอีเมลเพื่อกระตุ้นให้มีการสมัครรับข้อมูลที่สูงขึ้น นี่ไม่ใช่คำแนะนำไซต์ แต่อีเมล SMS และการแจ้งเตือนแบบพุชสามารถใช้เป็นสื่อกลางในการคืนชีพหรือเพิ่มการซื้อซ้ำได้



3. รายได้ที่เพิ่มขึ้น –

เห็นได้ชัดว่า คำแนะนำผลิตภัณฑ์เป็นโอกาสที่ดีในการเติมเต็มความชอบของผู้ซื้อด้วยผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันหรืออัปเกรด นักการตลาดต้องใช้โอกาสนี้ในการขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดโดยใช้ส่วนต่างๆ เช่น 'สินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ' และ 'ลูกค้าที่ซื้อสินค้าชิ้นนี้ก็ซื้อด้วย' ด้านล่างเป็นคำแนะนำจาก Amazon สำหรับหนังสือประเภทเดียวกัน



4. สร้างความภักดี -

เนื่องจากคำแนะนำทำให้การเดินทางของลูกค้าเป็นส่วนตัวในทุกจุดสัมผัส ความพึงพอใจโดยรวมของพวกเขาจึงเพิ่มขึ้น ลูกค้าที่พึงพอใจมีแนวโน้มที่จะกลับมาและโปรโมตไซต์ผ่านการบอกปากต่อปาก

เครื่องมือแนะนำถูกสร้างขึ้นอย่างไร

เราได้พูดคุยกันสั้น ๆ ถึงวิธีการใช้อัลกอริทึมเพื่อแสดงคำแนะนำส่วนบุคคลแก่ผู้เยี่ยมชมไซต์อีคอมเมิร์ซ มาเจาะลึกกัน

เครื่องมือแนะนำผลิตภัณฑ์จะวิเคราะห์และจำลองข้อมูลผู้ใช้จำนวนมากโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ขั้นแรก ข้อมูล (อินพุต) เกี่ยวกับธุรกรรมที่ผ่านมาของผู้ใช้ ประวัติเบราว์เซอร์ การคลิกลิงก์ และการมีส่วนร่วมอื่นๆ จะได้รับ เมื่อข้อมูลนี้ได้รับการล้างข้อมูลและแบ่งกลุ่มผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมคล้ายกันตามพารามิเตอร์ต่างๆ แล้ว ระบบคำแนะนำจะถูกสร้างขึ้น

ระบบคำแนะนำส่วนใหญ่ดำเนินการโดยใช้หนึ่งในสามแนวทางเหล่านี้:

1. การกรองร่วมกัน : โมเดลนี้ทำงานบนสมมติฐานที่ว่าผู้ใช้ที่เคยซื้อผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในอดีตมีแนวโน้มที่จะทำซ้ำรูปแบบนี้ในอนาคต ดังนั้น ถ้าจัสมินซื้อพิซซ่าและสลัด ในขณะที่อาลิยาซื้อมันพร้อมกับโค้กไดเอท จัสมินก็จะซื้อเช่นกัน
2. โมเดลตามเนื้อหา : โมเดลนี้ใช้ข้อมูลจากคุกกี้ของไซต์ทั้งหมดที่เยี่ยมชมเพื่อทำความเข้าใจความชอบและไม่ชอบของผู้ใช้แต่ละคน จากนั้นผลิตภัณฑ์ที่แนะนำจะถูกกรองโดยสมมติว่าคุณจะเพลิดเพลินกับรายการที่คล้ายกับการโต้ตอบในอดีตของคุณ

ตัวอย่างเช่น ถ้านิคซื้อรองเท้าสีเหลือง เสื้อเชิ้ตและกางเกงชิโน เขามีแนวโน้มที่จะมองหากางเกงสีเหลืองในอนาคต


3. การกรองแบบผสมผสาน : วิธีนี้รวมเนื้อหาและการกรองตามการทำงานร่วมกันเข้ากับบัญชีสำหรับการตั้งค่าร่วมกันระหว่างผู้ใช้ แต่แสดงผลหลังจากกรองตามการตั้งค่าของผู้ใช้แต่ละคน ยกตัวอย่างเช่น Netflix โดยจะกรองภาพยนตร์ตามพฤติกรรมของผู้ใช้ที่คล้ายกัน แต่แสดงเฉพาะภาพยนตร์ที่ตรงกับการโต้ตอบในอดีตของผู้ใช้รายนี้

10 กลยุทธ์การแนะนำผลิตภัณฑ์เพื่อเพิ่มการแปลงอีคอมเมิร์ซของคุณ

COVID-19 เปลี่ยนวิธีที่เราซื้อสินค้า ในประเทศกำลังพัฒนาเพียงอย่างเดียว สัดส่วนของผู้ซื้อสินค้าออนไลน์เพิ่มขึ้นจาก 33% เป็น 60% เป็นผลให้หลายธุรกิจถูกบังคับให้ออนไลน์ อย่างไรก็ตาม หลายคนยังคงประสบปัญหาในการปรับเปลี่ยนคำแนะนำในแบบของคุณ ดังนั้นจึงสูญเสียการเข้าชมให้กับการแข่งขัน

ในทางกลับกัน ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จซึ่งแสดงคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลนั้นมีแนวโน้มที่จะทำให้ลูกค้าซื้อมากขึ้นถึง 91% กุญแจสำคัญคือการรู้ว่า ใคร จะแสดง อะไร ต่อไปนี้คือคำแนะนำผลิตภัณฑ์บางประเภทที่สามารถช่วยในการตอบคำถามนี้ได้ –

• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ – คุณเคยดูแอคชั่นระทึกขวัญหรือซื้อชุดสีน้ำเงินหรือไม่? คุณเคยสั่งอาหารจากร้านเดิมซ้ำๆ หรือไม่? ข้อมูลทั้งหมดนี้ได้รับการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจความชอบและไม่ชอบของลูกค้า และให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้อง

ยิ่งคำแนะนำเหล่านี้ตรงกับรสนิยมของลูกค้ามากเท่าใด ก็ยิ่งมี Conversion สูงขึ้นเท่านั้น คำแนะนำเฉพาะบุคคลยังทำให้นักช้อป 54% สามารถเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อโดยเฉลี่ยได้



• สินค้าที่เกี่ยวข้อง: เมื่อมีสินค้าให้เลือกมากมาย ลูกค้าอาจรู้สึกหงุดหงิดที่ต้องนำทางจากหน้าหนึ่งไปยังอีกหน้าหนึ่ง แต่นี่คือจุดที่หมวดหมู่คำแนะนำ 'ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน' มาช่วยเรา

ลูกค้าไม่เพียงแต่สามารถเลือกดูสินค้าได้มากขึ้นเท่านั้น แต่ยังสามารถเปรียบเทียบตัวเลือกต่างๆ ได้อย่างง่ายดายและทำธุรกรรมได้อย่างราบรื่น



• การขายต่อเนื่องและการขายต่อ: เกือบจะเป็นเรื่องง่ายที่จะคิดว่าลูกค้าที่เพิ่งซื้อโทรศัพท์จะต้องใช้เคสในไม่ช้า ในทำนองเดียวกัน คนที่กำลังสำรวจแจ็คเก็ตอาจต้องสวมใส่ฤดูหนาวมากขึ้น

คำแนะนำผลิตภัณฑ์ใช้ประโยชน์สูงสุดจากโอกาสนี้โดยการขายต่อยอดหรือการขายข้ามผลิตภัณฑ์โดยใช้หมวดหมู่ เช่น 'สิ่งที่ผู้คนชอบซื้อให้คุณ' & 'ซื้อร่วมกันบ่อย'

• หลักฐานทางสังคม: นักช้อปชอบรีวิวเพราะมันทำให้พวกเขารู้สึกปลอดภัยและช่วยสร้างความไว้วางใจ จากการวิจัย ผู้ซื้อมากกว่า 47% มองหาหลักฐานทางสังคม (ภาพ) บนไซต์อีคอมเมิร์ซ

ดังนั้น การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ได้รับคะแนนสูงจากลูกค้าในอดีตจะช่วยให้ปิดธุรกรรมได้เร็วขึ้น หมวดหมู่ทั่วไป ได้แก่ 'ผลิตภัณฑ์ยอดนิยม' หรือ 'การเลือกโดยผู้มีอิทธิพล'



• ตามฤดูกาล – เป็นเรื่องธรรมดาที่ลูกค้าต้องเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล คำแนะนำประเภทนี้ใช้ได้ดีกับสินค้าประเภทอาหารและแฟชั่น

ตัวอย่างเช่น ฤดูร้อนเรียกความคลั่งไคล้มะม่วงและชุดดอกไม้เป็นความโกรธในฤดูใบไม้ผลิ

• มาใหม่: ในยุคของแฟชั่นที่รวดเร็วและเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว คำแนะนำตาม 'สินค้ามาใหม่' เป็นกลยุทธ์การส่งเสริมผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ



คำแนะนำดังกล่าวสร้างความกลัวที่จะพลาด (FOMO) ในหมู่ลูกค้า ท้ายที่สุดใครไม่ชอบที่จะโอ้อวดโทรศัพท์ / ชุดใหม่?

• การรวมกลุ่ม: เทรนด์การช็อปปิ้งที่มีแนวโน้มที่จะเกิดซ้ำในฐานลูกค้าที่กว้างสามารถใช้ประโยชน์จากการแสดงคำแนะนำในหมวดหมู่ต่างๆ เช่น 'ลูกค้าที่ดูสิ่งนี้ดูด้วย' หรือ 'ซื้อด้วยกันบ่อย' ดังนั้นผลิตภัณฑ์จึงถูกรวมเข้าด้วยกัน โดยปกติจะเป็นช่วงชำระเงิน กระตุ้นยอดขายและมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV)



• ตามประวัติการเข้าชม – เป็นแนวโน้มของมนุษย์ที่จะเรียกดูเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซโดยไม่มีความตั้งใจที่จะซื้ออย่างจริงจัง ดังนั้น อัลกอริทึมจึงใช้ข้อมูลการสืบค้นที่ผ่านมาเพื่อระบุความต้องการ/ความต้องการและแสดงคำแนะนำตามนั้น
• สินค้ามีในสต็อก: พบได้ทั่วไปในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเฟอร์นิเจอร์ คำแนะนำประเภทนี้ใช้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ที่ขายหมดเร็วขึ้นเพื่อกระตุ้นยอดขาย

ไม่เพียงแต่สร้างความรู้สึกเร่งด่วนให้กับลูกค้าที่กังวลเกี่ยวกับสต็อกเท่านั้น แต่ยังช่วยสร้างความภักดีต่อแบรนด์ในบรรดาลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำอีกด้วย

ไม่ว่าคุณจะเลือกคำแนะนำประเภทใด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณวางตำแหน่งไว้อย่างเหมาะสม มิฉะนั้นพวกเขาทั้งหมดจะสูญเสียโอกาสในการขาย

ตัวอย่างคำแนะนำสินค้าจากแบรนด์ชั้นนำ

การแก้ปัญหาการค้นพบผลิตภัณฑ์รับประกันการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับไซต์อีคอมเมิร์ซ ไม่น่าแปลกใจที่ผู้ครองตลาดอย่าง Amazon, Myntra หรือ Netflix แซงหน้าการแข่งขัน 'คำแนะนำผลิตภัณฑ์' เพื่อรักษาความเป็นผู้นำ มาศึกษารายละเอียด 3 แบรนด์เพื่อทำความเข้าใจว่าคำแนะนำมีประโยชน์ต่อพวกเขาอย่างไร –

ตัวอย่างที่ 1: อเมซอน

Amazon ใช้สไตล์คำแนะนำที่หลากหลายที่วางอย่างมีกลยุทธ์ตลอดการเดินทางของผู้ใช้เพื่อให้ได้การคลิกผ่านและการแปลงที่สูงขึ้น

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของคำแนะนำ 'ลูกค้าที่ซื้อสิ่งนี้ด้วย' ของ Amazon India จากข้อมูลของ Mckinsey คำแนะนำส่วนบุคคลประเภทนี้มีส่วนทำให้รายได้รวมมากกว่า 35% และทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น 29%

ตัวอย่างที่ 2: Nykaa

Nykaa ผู้ค้าปลีกด้านความงามและสุขภาพรายใหญ่ที่สุดรายหนึ่งของอินเดียใช้ประเภทคำแนะนำ "คุณอาจชอบด้วย" เพื่อขายต่อผลิตภัณฑ์ตามความสนใจร่วมกันระหว่างกลุ่มผู้ใช้ เป็นผลให้ลูกค้า 50% ของ Nykaa กลายเป็นผู้เยี่ยมชมประจำภายในปี 2020 และคำแนะนำการซื้อของพวกเขามีส่วนทำให้ 3% ของมูลค่าสินค้ารวม (GMV) ในปีนั้น

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง

การแสดงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ไม่เพียงพอ ทุกสิ่งทุกอย่างตั้งแต่จังหวะไปจนถึงตำแหน่งมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของพวกเขา นี่คือ 5 ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง -

• ตำแหน่งไม่ถูกต้อง – การแสดงคำแนะนำสำหรับกางเกงขาสั้นในหน้าผลิตภัณฑ์แล็ปท็อปจะไม่ช่วยอะไร การแสดงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง เช่น กระเป๋าแล็ปท็อปจะทำให้มี Conversion สูงขึ้นแทน
• คำแนะนำที่ท่วมท้น - ข้อมูลที่มากเกินไปคือเสียงรบกวน และคำแนะนำมากเกินไปก็แปลว่าไม่มีเลย ดังนั้น อย่ายัดเยียดคำแนะนำให้หน้าจอของผู้ซื้อมากเกินไป
• คำแนะนำที่ไม่คำนึงถึงบริบท – คำแนะนำทุกข้อต้องเข้ากันได้กับบริบทของผู้ซื้อ – สถานที่ ข้อมูลประชากร หรือประวัติการซื้อ จากนั้นผู้ซื้อจะรู้สึกเข้าใจและไม่ถูกสแปม

นี่คือตัวอย่างคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ไม่ละเอียดอ่อนโดย Amazon


• ไม่มีการทดสอบ A/B: การทดสอบ A/B เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นในการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ เช่น จำนวน รูปลักษณ์ และตำแหน่งของคำแนะนำ การทำเช่นนี้จะช่วยระบุและรักษาคำแนะนำด้วยอัตรา Conversion ที่สูงขึ้น
• การนำทางไม่ดี: คำแนะนำจะดีพอๆ กับ Conversion ที่แนะนำเท่านั้น ดังนั้น ความขัดแย้งใดๆ ในโพสต์การเดินทางของผู้ใช้ที่คลิกลิงก์จะต้องถูกลบออก หน้าที่สำคัญทั้งหมด เช่น ติดต่อเรา แค็ตตาล็อกสินค้า และรถเข็น จะต้องเข้าถึงได้ง่ายเสมอ

บทสรุป

การทำความเข้าใจศักยภาพที่แท้จริงของคำแนะนำผลิตภัณฑ์ในการผลักดันยอดขาย เพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อ และดึงดูดลูกค้าได้ดีขึ้นสามารถทำหน้าที่เป็นตัวเปิดหูเปิดตา แต่ถึงกระนั้นนักการตลาดที่ช่ำชองก็ล้มเหลวในการใช้คำแนะนำให้เต็มศักยภาพ
หากคุณคิดว่านั่นเป็นเพราะคำแนะนำในการวิ่งนั้นแพงเกินไปหรือซับซ้อนเกินไป นี่คือช่วงเวลาแห่งความจริงของคุณ – ไม่ใช่! เครื่องมือแนะนำผลิตภัณฑ์ของ WebEngage นั้นใช้งานง่ายอย่างน่าทึ่ง และช่วยให้ลูกค้าจำนวนมากมีรายได้เพิ่มขึ้น

ผู้ซื้อเกือบ 81% ตกลงที่จะซื้อเมื่อได้รับอีเมลการตลาดแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล ซึ่งเป็นสิ่งอำนวยความสะดวกที่ช่วยให้ลูกค้า WebEngage เก่งขึ้น การใช้เทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าของเราในช่องทางการตลาด ผู้ใช้ WebEngage สามารถคิดค้นวิธีการที่มีส่วนร่วมและสร้างสรรค์ในการเข้าถึงฐานกับลูกค้าของตน

WebEngage มีแพ็คเกจที่ครอบคลุมเพื่อตอบสนองความต้องการระบบคำแนะนำของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ หากคุณกำลังมองหาตัวเลือกในการเพิ่มรายได้ ทดลองใช้กับเราวันนี้และดูการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจของคุณ!