¿Cómo cumplir con las demandas del usuario, incrementar la tasa de conversión a ventas y promover el engagement?
Las recomendaciones de productos realizadas a través de acumulación de datos (machine learning) y algoritmos predefinidos son capaces de articular los objetivos mencionados, generando un impacto directo en los ingresos de un sitio y en la experiencia del usuario. Pero no se trata únicamente de activar un motor de recomendaciones y dejarlo correr, sino de comprenderlo íntegramente en relación al ecosistema de un sitio ecommerce y del contenido que ofrece a cada marca. La inteligencia artificial potencia sus resultados cuando existe detrás una estrategia por parte de un equipo de marketing creativo e informado.
Los carruseles de recomendación de productos contribuyen – a partir del modelo atributivo de Google Analytics – en un margen de 15% a 35% de los ingresos del sitio de un ecommerce, alcanzando picos de 50% durante los períodos de eventos especiales – siempre y cuando los contenidos sean incorporados estratégicamente.
El criterio a partir del cual se aplican los distintos tipos de recomendaciones es fundamental para alcanzar óptimos resultados ¿Pero a qué nos referimos cuando hablamos de óptimos resultados? Una alta tasa de conversión a ventas está relacionada directamente a la relevancia – ocurre cuando el contenido está vinculado al interés específico del usuario en un momento preciso – pero no siempre está vinculada a una alta tasa de transacciones. Una alta tasa de transacciones se relaciona proporcionalmente a los siguientes factores:
- La cantidad de sesiones que reciba la sección – PDP, PLP, Home, Checkout, etc.
- La visibilidad que se le otorgue dentro de la misma y
- La relevancia del contenido.
Un carrusel con alta tasa de conversión pero poca participación en transacciones podría tratarse de un contenido con poca visibilidad pero con un enorme potencial, o de un contenido cuyo fin no es la transacción sino la fidelización del usuario.
¿Como detectar este tipo de oportunidades?
¿La fidelización a través de la relevancia es tan importante como la transacción inmediata? Abordaremos estos interrogantes presentando datos que contribuyen al uso estratégico de un motor de recomendaciones. ¿Qué tipo de recomendaciones son las más eficientes, dentro de cuáles secciones del sitio funcionan y cómo performan?
Dentro del formato de carrusel automatizado, el motor de recomendación de productos de BDW implementa diversos algoritmos. Compartimos, a partir de nuestra experiencia con marcas líderes en la región y de la evidencia ineludible de los datos acumulados, la siguiente guía para poder aplicarlos estratégicamente. booking pont sportfogadás
*Los datos presentados son promedios estimados a partir de recolección y análisis de datos. tippmix
SECCIÓN PÁGINA DE PRODUCTO – PRODUCT DETAIL PAGE (PDP)
¿Sabías que las secciones más visitadas por un usuario en un sitio ecommerce son la PDP y la url de resultado de búsqueda?
Debido a esto, los carruseles de recomendación incorporados en PDP suelen obtener el primer puesto en cuanto a generación de ingresos – un margen de 8% a 26% de los ingresos del sitio– y se les suele atribuir la mayor cantidad de participación en transacciones.
Son fundamentales a la hora de automatizar el contenido de un ecommerce, dado que mejoran exponencialmente la experiencia de navegación del usuario.
A continuación detallaremos qué función cumplen los algoritmos aplicables a PDP.
Productos similares:
Sugiere productos de la subcategoría a la cual pertenece el producto visualizado, ordenándolos a partir de un ranking actualizado.
Por ejemplo, si nos encontramos en la url de un toallón – ubicado en la subcategoría “toallas y toallones” (la cual se encuentra a su vez dentro de la categoría “baño”) – este carrusel entregará los productos más vistos de la subcategoría “toallas y toallones”. El ranking se actualiza cada 48 hs.
Tiene una tasa de conversión a ventas promedio de 7% .
Dentro de los carruseles de PDP, se encuentra en primer puesto en cuanto a la participación en transacciones.
Productos por comportamiento común:
Sugiere productos basados en el comportamiento de usuarios con intereses en común. Este tipo de algoritmo es reconocido por el nombre “filtrado colaborativo”, identifica las similitudes de comportamiento entre usuarios, colecta permanentemente dicha información y a partir de la misma define los productos a ofrecer.
Por ejemplo, si nos encontramos en la url de un colchón de dos plazas con espuma este carrusel entregará los productos vistos previamente por usuarios que navegaron dicho colchón. Estos productos probablemente sean otros colchones de tamaño y propiedades similares, así como también acolchados o almohadas y otros productos vinculables.
Tiene una tasa de conversión a ventas promedio de 6%
Dentro de los carruseles de PDP, se encuentra en segundo puesto en cuanto a la participación en transacciones, siempre y cuando el motor de BDW haya contado con un margen mínimo de dos meses de acumulación de datos de navegación de los usuarios en el sitio.
Productos relacionados:
Entrega los productos más vistos dentro de la categoría a la cual pertenece el producto visualizado, el ranking se actualiza cada 48 hs.
Por ejemplo, si nos encontramos en la url de un toallón – ubicado dentro de la categoría “baño” – este carrusel entregará los productos más vistos de la categoría “baño”. El ranking se actualiza cada 48 hs.
Dentro de los carruseles de PDP, se encuentra generalmente en el tercer puesto en cuanto a la participación en transacciones.
Productos complementarios:
Sugiere productos complementarios que suelen comprarse junto al producto visualizado. Se realiza a partir del cruce entre categorías desde el panel de BDW.
Por ejemplo, si nos encontramos en la url de un toallón – ubicado en la subcategoría “toallas y toallones” – este carrusel entregará productos de la subcategoría “accesorios de baño”. El ranking se actualiza cada 24 hs. egy kínai bukméker meggyilkolása videa
Tiene un promedio de conversión a ventas de 8%.
Dentro de los carruseles de PDP, su puesto en cuanto a la participación en transacciones dependerá de la cantidad de cruces generados por el cliente desde el panel de BDW. Por lo general ocupa el cuarto puesto.
SECCIÓN CATÁLOGO DE PRODUCTO o GRILLA – PLP
Las grillas de producto (PLP – Product List Page) también ocupan un lugar protagónico en cuanto a la cantidad de sesiones recibidas. Los carruseles vigentes en esta sección ocupan el segundo puesto en cuanto a participación en las transacciones – un margen del 3% a 12% de los ingresos del sitio. Tiene una tasa de conversión a ventas promedio de 5%.
Los más vistos de la categoría o subcategoría: Entrega los productos más vistos de la categoría visualizada
Las mejores ofertas de la categoría o subcategoría Entrega los productos con mejores descuentos de la categoría visualizada.
Puede aplicar el criterio de ordenamiento de mayor a menor porcentaje de descuento o de menor a mayor precio.
SECCIÓN CHECKOUT
Las recomendaciones en esta sección cumplen con el objetivo de “complementar” la compra adaptándose automáticamente a los tipos de productos que hayan sido agregados al carro.
Generalmente cumplen la función de “línea de caja personalizada” ofreciendo productos relacionados a lo que está llevando el usuario. Los carruseles de recomendación de productos aquí tienen un enorme potencial, presentando una tasa de conversión a ventas promedio de 30%.
Se pueden incorporar los siguientes tipos de algoritmos.
- Productos complementarios: Sugiere productos complementarios que suelen comprarse junto al producto visualizado. Se realiza a partir del cruce entre categorías desde el panel de BDW. Por ejemplo, si el cliente agregó al carro una cortina de baño – ubicada en la subcategoría “baño” – este carrusel podría entregar productos de la subcategoría “toallas y toallones” o “accesorios de baño”. También pueden cruzarse categorías con colecciones/listados.Tiene una tasa de conversión a ventas promedio de 40%.
- Productos por comportamiento común: Sugiere productos basados en el comportamiento de usuarios con intereses en común. Este tipo de algoritmo es reconocido por el nombre “filtrado colaborativo”, identifica las similitudes de comportamiento entre usuarios, colecta permanentemente dicha información y a partir de la misma define los productos a ofrecer. La regla aplicable en esta sección sería “quienes agregaron x producto también agregaron x producto”.Tiene una tasa de conversión a ventas promedio de 20%.
SECIÓN HOME
Esta sección recibe menor cantidad de sesiones en un sitio de ecommerce en relación a las mencionadas anteriormente, exceptuando los períodos de eventos especiales*.
Se utiliza este espacio para destacar promociones específicas y para guiar al usuario recurrente. Los contenidos con mayor tasa de conversión aquí son los personalizados. El cliente que visita más de una vez la home tiene un interés particular en el contenido del sitio y su recorrido en la home representa no sólo un potencial en cuanto a la conversión a ventas sino también una oportunidad en cuanto al engagement.
*Durante los períodos de eventos especiales, cuando la home es utilizada como landing, los carruseles en home reciben mayor cantidad de visitas debido a diversos factores – promociones temporales específicas, pauta online, etc.
- Últimos productos navegados: Entrega los últimos productos visitados por el usuario. Se actualiza de forma permanente. Tiene una tasa de conversión a ventas de 17%
Su participación en las transacciones del sitio depende en gran parte de la visibilidad que se le otorgue, cuando se le brinda prioridad ocupa el 1er puesto dentro de los carruseles de Home. - Última categoría Navegada: Recomienda productos pertenecientes a la última categoría visitada por el usuario, suelen ser productos similares al último producto visualizado. Tiene un promedio de conversión a ventas de 15%
Su participación en las transacciones del sitio depende en gran parte de la visibilidad que se le otorgue, cuando se le brinda prioridad ocupa el 2do puesto dentro de los carruseles de Home. - Categorías recurrentes: Entrega productos de las categorías más visitadas por el usuario. Se actualiza de forma permanente y acumula el historial de comportamiento persistiendo datos a lo largo del tiempo.
Tiene un promedio de conversión a ventas de 5% - Últimos productos agregados: Entrega los últimos productos agregados al carro por el usuario.
Tiene un promedio de conversión a ventas de 10%. Basado en la última búsqueda del usuario: Sugiere productos relacionados al último término ingresado en el buscador. Tiene un promedio de conversión a ventas de 15%. - Más vistos del sitio: Recomienda los productos más vistos de todo el sitio, y se actualiza cada 48 hs.
Tiene un promedio de conversión a ventas de 3%. - Mejores ofertas de una categoría: Recomienda los productos con mejores descuentos de una categoría específica, mediante el ordenamiento de mayor a menor porcentaje de descuento o el de menor a mayor precio.