Как сформировать предложение, от которого ваш клиент не сможет отказаться

Когда клиент доволен, дела идут в гору. Значит, ваша задача – сделать клиента счастливым. Один из простых и очень эффективных способов – встроенный модуль персонализированных товарных рекомендаций. Он подбирает и показывает именно тот товар, который ищет клиент, или похожий, учитывая все, вплоть до формы, материала, цвета или габаритов. Если же этого не происходит, клиент покидает сайт. Возможно, навсегда.

Крестный отец

Клиенту нужно сделать предложение, от которого невозможно отказаться

Максим – альпинист. В интернет-магазине спортивного снаряжения он не хочет тратить время на просмотр креплений для лыжных ботинок или велосипедных шлемов. А вот кошки и скальные туфли Максим посмотрит с интересом. Особенно если ему, как любителю лазания по трещинам, предложат полусогнутые скальные туфли. Это и есть персонализация.

Дайте клиенту именно то, что он ищет, вплоть до конкретного размера и цвета. Тогда клиент совершит покупку и придет к вам снова.

Вот пример из нашей практики. В интернет-магазине зажигалок Zippo внедрили персонализированные товарные рекомендации. Ранее в среднем было 319 заказов в месяц на сумму 414 тысяч рублей. В первый же месяц число заказов с блока рекомендаций увеличилось на 50 % и средняя сумма заказа тоже возросла.

Что такое персональные товарные рекомендации?

Товарные рекомендации – это блоки товаров. Специальные модули (виджеты) для интернет-магазинов встраиваются в любую страницу сайта и таргетированно предлагают клиенту товар, который он с наибольшей вероятность готов купить.

Как работают виджеты товарных рекомендаций Digital Contact?

  1. Собираем данные о ваших клиентах, их предпочтениях, интересах, покупках.
  2. Анализируем полученные данные и матрицу товаров.
  3. Формируем рекомендации.
  4. Устанавливаем виджеты на сайт.

На фото – блок рекомендаций

Модуль способен повышать средний чек товара

Например, если посетитель смотрит детское питание, то виджет может показать ему одежду для новорожденных, столовые приборы для детей до года или другие виды смесей и каш. Чтобы не смешивать все позиции в одну кучу, модуль работает по четко определенным сценариям.

Сценарии персональных товарных рекомендаций

На сайте можно использовать один или несколько алгоритмов, по которым подбираются похожие предложения.

  • «Возможно, вам понравится». Модуль строит свои предложения, ориентируясь на схожесть вкусов пользователей. Например, при покупке футбольного мяча одним он порекомендует бутсы, вторым – мангал, а третьим предложит подарочную упаковку.
  • «С этим продуктом покупают». Модуль предложит товары, которые прекрасно сочетаются друг с другом. Например, к детской кроватке подойдет постельное белье и музыкальный мобиль.
  • «Похожие товары». Здесь клиент увидит варианты того, что ищет: разные цвета, формы, комплектацию. Профессиональный выпрямитель для волос, например, будет расположен рядом с плойками-гофре и щипцами для завивки. Или, если клиент ищет утюжок с турмалиновыми пластинами, то ему будут предложены модели с керамическим покрытием.
  • «Лидеры продаж». Если клиент колеблется, он может положиться на общественное мнение.
  • «Вы недавно смотрели». Этот блок помогает не запутаться в просмотренных вариантах и быстро найти подходящий товар.

Модуль дает только релевантные рекомендации. Пожилой мужчина не увидит детское пюре, а скрипач – струны для электрогитары.

Как происходит персонализация?

Персонализация требует индивидуального подхода к посетителю сайта. Мы стремимся предложить каждому именно то, что он ищет. Но как понять, чего хочет клиент?

Узнать о нем как можно больше.

Сбор данных

Собирать нужно все, что касается вашей целевой аудитории. Не только информацию, которая лежит на поверхности: возраст, пол, место жительства. Будет полезна история покупок, посещение других сайтов, уровень дохода, интересы, хобби, поисковые запросы конкретного пользователя – любая информация нужна и полезна.

Максимально точная сегментация аудитории помогает сформировать рекомендации, которые действительно работают.

Обработка и использование данных

Все полученные данные нужно уложить в систему и обработать. Раньше этим занимались маркетологи, сейчас эту задачу быстрей и эффективней выполняют нейронные сети. Мы в компании Digital Contact создали платформу автоматизации маркетинга с машинным обучением.

Платформа автоматизации состоит из разных модулей, которые решают основные задачи маркетинга. Внедряя модули, вы повышаете конверсию, продажи, собираете данные и управляете ими. Один из модулей – персональные торговые рекомендации.

Система собирает неперсонализированные данные о пользователях в определенные кластеры по определенным параметрам. Учитывается и заносится в базу данных все, что можно собрать о клиенте из открытых источников. На основе полученных и обработанных данных машина изучает уникальные предпочтения посетителей сайта и формирует портрет «абстрактного» человека.

Чем больше времени работает модуль, тем точнее рекомендации он выдает. Он совершенствуется постоянно.

Digital Contact предлагает владельцам интернет-магазинов установить виджет товарных рекомендаций. Мы предлагаем не только сам модуль, но и его внедрение и настройку.

Заключение

Используйте машинное обучение, чтобы развивать ваш бизнес. Изучайте целевую аудиторию и сегментируйте ее. Персонализируйте товарные рекомендации, собирая как можно больше данных о посетителях. Включайте модуль рекомендаций не только в контент сайта, но и в письма. И тогда ваш бизнес будет расти и развиваться.

104
0
Добавить комментарий