საკვანძო პუნქტები:
-
პროდუქტის რეკომენდაციები ზრდის გაყიდვებს
ეს არის ავტომატიზირებული სისტემა, რომელიც მომხმარებელს სთავაზობს მისთვის საინტერესო პროდუქტებს.
-
AI რეკომენდაციები უფრო ზუსტია
ხელოვნური ინტელექტი მომხმარებლის ქცევას რეალურ დროში აანალიზებს და უკეთ მორგებულ შეთავაზებებს ქმნის.
-
სწორი რეკომენდაცია ზრდის AOV-ს და კონვერსიას
პერსონალიზებული შეთავაზებები ამარტივებს შოპინგს და ზრდის საშუალო ჩეკს.
დღეს უკვე თითქმის ყველა ონლაინ მაღაზიაში შეხვდებით პროდუქტების ბლოკს “ჩვენ გირჩევთ” — ონლაინ-მაღაზიების მიერ მომხმარებლისთვის შეთავაზებული რეკომენდაციები თუ რა უნდა შეიძინონ, უკვე უბრალოდ ფუნქცია აღარ არის.
სტატისტიკის მიხედვით, ზუმერების და მილენიალების თითქმის ნახევარს სურს, რომ ბიზნესები მათთვის პერსონალიზებულ პროდუქტის არჩევანს სთავაზობდნენ ვებგვერდზე. ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინსტრუმენტების განვითარებამ ეს მექანიზმი კიდევ უფრო ეფექტიანი გახადა.
ამ სტატიაში განვიხილავთ პროდუქტების რეკომენდაციის მექანიკას და გაგიზიარებთ მაგალითებს, თუ როგორ, ვის და რა სჯობს შესთავაზოთ.
რა არის პროდუქციის რეკომენდაციები
პროდუქტის რეკომენდაციები — ეს არის ბიზნესისთვის განკუთვნილი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებელს ეხმარება შეარჩიოს პროდუქცია საკუთარი ინტერესების ან ქცევის საფუძველზე, ხოლო კომპანიისთვის შესაძლებლობა გაზარდოს გაყიდვები. რეკომენდაციები ხშირ შემთხვევაში ავტომატიზირებულია და ხელსუწყობს შოპინგის პროცესს, ზრდის საშუალო ჩეკს და მომხმარებლის გამოცდილებას.
დღეისათვის ელექტრონული კომერციის ვებგვერდების 71% იყენებს რეკომენდაციებს მომხმარებლის ქცევაზე ზემოქმედებისთვის. ყველაზე მეტად ისინი გავრცელებულია ჩრდილოეთ ევროპის ქვეყნებში, სადაც გამოყენების მაჩვენებელი 90%-ს აღწევს.
პროდუქტების რეკომენდაციებს ყოველდღიურად ვხვდებით. ყველაზე გავრცელებული მაგალითია — ონლაინ მაღაზიების კატალოგში ბლოკი დასახელებით „ხშირად ყიდულობენ ერთად“. საკვების მიტანის აპლიკაციებში კი — რესტორნის ან კერძის რეკომენდაცია თქვენი შეკვეთების ისტორიაზეა დამოკიდებული. ანალოგიური ლოგიკით მოქმედებენ ოფლაინ-სუპერმარკეტებიც, როდესაც ურთიერთდამოკიდებულ პროდუქტებს გვერდიგვერდ ათავსებენ.
რეკომენდაცია არ ნიშნავს იმას რომ ბიზნესი ცდილობს «შემოგტენოთ» პროდუქცია. Statista-ს 2023 წლის მონაცემებით, ონლაინ-მყიდველების 45% (მილენიალები და Gen Z) თავად ითხოვს პერსონალიზებულ რჩევებს. ისინი ასეთ რეკომენდაციებს ისეთივე სანდოდ აღიქვამენ, როგორც მეგობრებისგან მიღებულ რჩევებს. გლობალურად კი მომხმარებელთა 88% პროდუქტის გვერდზე განთავსებულ შეფასებებსა და რეიტინგებს ისეთივე მნიშვნელობას ანიჭებს, როგორც ახლობლების პირად რჩევებს.
როგორ მუშაობს პროდუქციის რეკომენდაციები: ალგორითმები, მექანიკა, AI
ონლაინ-მაღაზიაში პროდუქციის რეკომენდაცია შესაძლებელია სხვადასხვა მოტივაციით, მიზნებით ან არსებული მონაცემების საფუძველზე. მაგალითები:
- მომხმარებლის შესახებ დაგროვილი მონაცემების საფუძველზე — მაგალითად, წინა შეკვეთების ისტორია ან კონკრეტული პროდუქტების ნახვა.
- კონკრეტული პროდუქტის საფუძველზე — მაგალითად, სეზონური კოლექციის რეალიზაციის საჭიროების შემთხვევაში, კომპანია ურჩევს მხოლოდ ამ პროდუქციას.
- კატეგორიის საფუძველზე — კომპანია ერთსა და იმავე პროდუქტს აჩვენებს, თუმცა სხვადასხვა ბრენდისგან.
ხელოვნური ინტელექტის გამოჩენამ რეკომენდაციის სისტემა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა. თანამედროვე რეკომენდაციები ეფუძნება მანქანური სწავლების ალგორითმებს, რაც რეკომენდაციებს უფრო პერსონალიზებულსა და ზუსტს ხდის. შედეგად, იზრდება ვებსაიტზე კონვერსიის მაჩვენებელიც.
ტრადიციული პროდუქტის რეკომენდაციები
დამყარებულია წინასწარ განსაზღვრულ წესებსა და სტატიკურ მონაცემებზე:
მაგალითი: „ამ ნივთთან ერთად ყიდულობენ“ — ეფუძნება გაყიდვების სტატისტიკას.
აჩვენებს სტანდარტულ რეკომენდაციებს ყველა მომხმარებლისთვის.
ახლდება იშვიათად, ხშირად მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მონაცემებში ცვლილებაა (მაგ. თვის საუკეთესო გაყიდვები).
რეკომენდაციები AI-ს მეშვეობით
რეალურ დროში ანალიზდება დიდი მოცულობის მონაცემები.
გამოიყენება მანქანური სწავლება მომხმარებელთა ქცევის რთული კანონზომიერებების გამოსავლენად.
მაგ. „შეიძლება მოგეწონოთ“ — აჩვენებს შედეგებს მომხმარებლის ისტორიის, დღის დროის, ლოკაციისა და ზოგჯერ ემოციური კონტექსტის მიხედვითაც.
თითოეულ მომხმარებელზე ინდივიდუალური რეკომენდაცია.
რეაგირება ხდება მყისიერად — მაგალითად, თუ მომხმარებელი გადადის კატეგორიიდან „ტანსაცმელი“ კატეგორიაში „გაჯეტები“, რეკომენდაციებიც იცვლება შესაბამისად. სისტემა დროთა განმავლობაში თვითონვე იხვეწება.
რეკომენდაციების სარგებელი მომხმარებლებისთვის და ბიზნესებისთვის
პროდუქტების რეკომენდაციების მთავარი უპირატესობა არის ის, რომ ისინი ამარტივებენ არჩევანს. მომხმარებლები ზოგავენ დროს — მათ არ უწევთ ხანგრძლივი ძიება, რადგან წინასწარ შერჩეული, პერსონალიზებული შეთავაზებები უკვე მზად არის.
მაგალითად, ტელეფონის შეძენისას მომხმარებელს შესაძლოა მაშინვე გამოუჩნდეს რეკლამა ქეისისა და დამცავი მინისთვის.
ბიზნესისთვის მთავარი სარგებელი არის ძირითადი მაჩვენებლების ზრდა: კონვერსია, საშუალო შეკვეთა (AOV) და მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება (LTV). მარტივად გასაგები რეკომენდაციები ზრდის ნდობას და ხელს უწყობს მომხმარებლის ლოიალობას. Salesforce-ის მიხედვით, კომპანიები, რომლებიც პერსონალიზებულ რეკომენდაციებს იყენებენ, ზრდიან გაყიდვებს 26–30%-ით. BigCommerce-ის მონაცემებით, საშუალო შეკვეთა იზრდება 10–20%-ით.
რეკომენდაციები ასევე აუმჯობესებს საიტზე ნავიგაციას, ზრდის გვერდების ნახვებსა და სესიის ხანგრძლივობას. ეს დადებითად მოქმედებს SEO მაჩვენებლებზეც.
გარდა ამისა, რეკომენდაციების ჩვენება შეიძლება მრავალ არხში — ელფოსტით, SMS-ით, push-შეტყობინებებით, საიტზე, აპში ან სალაროსთან.
პროდუქტების რეკომენდაციები B2B სეგმენტისთვის
B2B გაყიდვებში რეკომენდაციებზე გავლენას ახდენს: გარიგებების მოცულობა, გადაწყვეტილების მიღების ხანგრძლივობა და შესყიდვების რთული სტრუქტურა.
მაგალითად, თუ შესყიდვის პროცესში რამდენიმე პირი მონაწილეობს (შესყიდვების მენეჯერი, ინჟინერი, ტექნიკური პერსონალი), რეკომენდაციებმა ეს უნდა გაითვალისწინოს.
შესყიდვების მენეჯერს შეიძლება შევთავაზოთ შესაფერისი პროდუქცია დიდი პარტიებით.
ტექნიკოსს — ტექნიკური მახასიათებლები ან პროდუქტის ანალოგები.
რეკომენდაციები ასევე შეიძლება დაეფუძნოს: წინა შესყიდვებს, მოცულობებს და კონტრაქტების პირობებს. მაგალითად:
„ხშირად უკვეთავთ ამ მასალას — განაახლეთ მარაგი“
„ბოლო შეძენა იყო ერთი თვის წინ — დროა, ახალი პარტია შეუკვეთოთ“
B2B სექტორში მნიშვნელოვანი ფაქტორია გრძელვადიანი ურთიერთობების შენარჩუნება. რეკომენდაციები უნდა ასახავდეს ამ მიდგომას — მაგალითად, შეთავაზებები, რომლებიც ოპერაციულ ხარჯებს ამცირებს:
„გირჩევთ მოწყობილობას, რომლის შენახვა იაფია“
„ვარიანტები, რომლებიც დაგეხმარებათ ხარჯების შემცირებაში“
შეცდომები და რისკები რეკომენდაციებთან მუშაობისას
რეკომენდაციებმა შესაძლოა მნიშვნელოვნად გაზარდოს ონლაინ მაღაზიის ეფექტურობა, მაგრამ არასწორი შეთავაზება საპირისპირო შედეგს იძლევა.
მოდით განვიხილოთ ძირითადი პრობლემები და მათი გადაჭრის გზები.
1. ზედმეტი აქტიურობა
თუ რეკომენდაციები გამოჩნდება ყველა ნაბიჯზე ან ზედმეტად განმეორდება (მაგ. პროდუქტის კალათაში დამატებისთანავე), ეს გამაღიზიანებელია.
გამოსავალი: აჩვენეთ რეკომენდაციები მხოლოდ მნიშვნელოვან წერტილებში — პროდუქტის გვერდზე, კალათაში ან გადახდის დროს. გამოიყენეთ დინამიური ლოგიკა, რომელიც ადაპტირდება მომხმარებლის ქცევის შესაბამისად.
2. მონაცემთა შეცდომები
არ არის სასიამოვნო, როცა მომხმარებელს აწვდით ინფორმაციას ამოწურული ან არაკორექტული პროდუქციის შესახებ.
გამოსავალი: რეგულარული განახლება და მონაცემების კონტროლი. AI უნდა ითვალისწინებდეს რეალურ მონაცემებს და არა მხოლოდ ისტორიულ ქცევას.
3. პერსონალიზაციის ნაკლებობა
თუ ყველა მომხმარებელი ერთნაირ რეკომენდაციებს ხედავს — ეფექტურობა იკარგება.
გამოსავალი: ინვესტიცია ჩადეთ რეალურ დროში მოქმედ AI რეკომენდაციებში, რომლებიც მომხმარებლის ქცევაზე რეაგირებენ.
დამატებითი უნივერსალური რჩევები:
გააკეთეთ A/B ტესტირება რეკომენდაციებზე, სანამ მასშტაბზე გადახვალთ
უზრუნველყავით გამჭვირვალობა — მომხმარებელს უნდა შეეძლოს რეკომენდაციების გამორთვაც
14 ტიპის პროდუქციის რეკომენდაცია, რომელიც ზრდის კონვერსიას და გაყიდვებს
მოდით განვიხილოთ რამდენიმე პრაქტიკული ფორმულირება, რომელიც საშუალებას მოგცემთ დააჯგუფოთ პროდუქტები და ამით გავლენა მოახდინოთ გაყიდვების ზრდაზე.
1. «მხოლოდ თქვენთვის»
შექმენით პროდუქტების სია მომხმარებლის ნახვის ისტორიის საფუძველზე. დამატებითი პერსონალიზაციისთვის, გამოიყენეთ მყიდველის სახელი. მაგალითად: კოსმეტიკურმა ბრენდმა შეიძლება შესთავაზოს ისეთი პროდუქცია რომელიც შეესაბამება ადამიანის კანის ტიპს ან თვალის ფერს.
2. «ხშირად ყიდულობენ ერთად»
თუ ნივთებს რეგულარულად ერთად ყიდულობენ, ამის კარგი მიზეზი არსებობს. მაგალითად, მომხმარებლები ხშირად ახალ ფანარს უმატებენ ბატარეებს ან ყავის შეძენისას ამატებენ რძეს.
შესთავაზეთ ისეთი ნივთები, რომლებიც, როგორც წესი, ერთად იყიდება. ეს მომხმარებლებს ღირებულებას სძენს და ამავდროულად, შეუძლია გაზარდოს საშუალო შეკვეთის ღირებულება (AOV). ეს რჩევა ასევე აქტუალურია b2b სეგმენტისთვის.
3. «გირჩევთ» ან «ბოლოს ნანახი»
რჩეული ან ბოლო დროს ნანახი სექციები ეხმარება მყიდველებს ახალი პროდუქტების გაცნობაში და აჩვენებს პროდუქტებს, რომლებსაც შესაძლოა ისინი დამოუკიდებლად არ ეძებდნენ. ამან შეიძლება შთააგონოს ახალი მომხმარებლები, რომლებიც ჯერ არ იცნობენ ასორტიმენტს ან ისინი, ვინც ახლა იწყებენ არჩევანს.
4. «მსგავსი პროდუქცია»
კონკრეტული პროდუქტის გვერდებზე განთავსებული ასეთი რეკლამები მყიდველებს მოტივაციას უქმნის, შეისწავლონ მეტი მსგავსი პროდუქტი და საბოლოოდ, კალათაში დამატებითი ნივთები დაამატონ, რითაც იზრდება შეკვეთის საერთო ღირებულება.
5. „მომხმარებლებმა, რომლებმაც შეიძინეს [ეს], ასევე შეიძინეს [სხვა]“
ამ ფორმატის რეკომენდაციები სოციალური მტკიცებულების შთაბეჭდილებას ქმნის. როგორც რჩევები სხვა მომხმარებლების გამოცდილებიდან, რომლებიც ეხმარება მომხმარებლებს იპოვონ მათთვის შესაბამისი პროდუქტები.
6. «ამ პროდუქტის განახლებული ვერსია უკვე ხელმისაწვდომია»
ამ გზით თქვენ შეგიძლიათ აცნობოთ თქვენს მომხმარებლებს პროდუქციის ასორტიმენტის განახლებების შესახებ. ეს ხელს შეუწყობს მყიდველების ინტერესის შენარჩუნებას და მათ შესაბამის პროდუქტებზე გადამისამართებას.
7. «ბრენდის ყველაზე გაყიდვადი»
ამ გზით თქვენ შეგიძლიათ აჩვენოთ სხვადასხვა ბრენდის ყველაზე პოპულარული პროდუქტები. ეს ასევე ქმნის არაპირდაპირი სოციალური დადასტურების შთაბეჭდილებას და ხელს უწყობს მომხმარებლის ნდობის გაძლიერებას შენაძენის მიმართ.
8. «თუ ეს შეიძინეთ, შეიძლება ესეც მოგეწონოთ»
რეკომენდაციები საშუალებას გაძლევთ, პერსონალიზირება გაუკეთოთ თქვენს შესყიდვებს დაწყვილებული პროდუქტების მსგავსად. მაგალითად, შეგიძლიათ აჩვენოთ ისეთი ნივთები, რომლებიც ავსებს მომხმარებლის წინა შესყიდვებს. თუმცა, გაითვალისწინეთ შეძენის პარამეტრები: გონივრულია გირჩიოთ ისეთი რამ, რაც თქვენს ჰობის, კანის ტიპის ან თმის ფერს შეესაბამება.
9. «პროდუქტების ნაკრები (Bundles)»
შეგიძლიათ ხშირად შეძენილი პროდუქტები ერთად დააჯგუფოთ და მომხმარებლებს ფასდაკლება შესთავაზოთ მთლიანი კომპლექტის შეძენისას. ეს მიდგომა ზრდის შეთავაზების ღირებულებას და მყიდველებს უფრო დიდი შესყიდვების განხორციელებისკენ უბიძგებს.
10. «კატეგორიის ჰიტები»
ეს მიდგომა საშუალებას გაძლევთ, მომხმარებლებს გააცნოთ ახალი პროდუქტის კატეგორიები სხვადასხვა სექციიდან ბესტსელერების ჩვენებით. ეს ხელს უწყობს ყურადღების მიპყრობას იმ პროდუქტებზე, რომლებიც შესაძლოა მათ აქამდე არ უნახავთ.
11. «პოპულარული პროდუქტები»
გონივრულია, თუ თქვენს რეკომენდაციებს ისე მოარგებთ, რომ თქვენი ყველაზე პოპულარული პროდუქტები მეტად გამოაჩინოთ. ეს ხელს უწყობს მათზე მაღალი მოთხოვნის შენარჩუნებას და ამავდროულად, ნაკლებად პოპულარული ნივთების გაყიდვას. არ დაგვავიწყდეს პარეტოს კანონი: 20% მოქმედება იძლევა 80% შედეგს.
12. «პროდუქტები მაღალი რეიტინგით/შეფასებებით»
სოციალური მტკიცებულების კიდევ ერთი ფორმა: პროდუქცია ყველაზე კარგი მომხმრებლის შეფასებებით. შეფასებები მომხმრებელს უფრო მეტად თავდაჯერებულს ხდის როდესაც ყიდვას ახორციელებს
13. «ადრე ნანახი პროდუქტები»
მყიდველებს უნდა შეეძლოთ დაუბრუნდნენ იმ ნივთებს, რომლებიც თავდაპირველად მათთვის საინტერესო იყო, იმ შემთხვევაში, თუ ისინი მაღაზიის სხვადასხვა კატეგორიაში დაიწყებენ ძრომიალს და დაიკარგებიან ან სხვა რამეზე გადაიტანენ ყურადღებას.
14. «უნივერსალური რჩევები (სეზონური და კონტექსტური)»
სასარგებლოა რეკომენდაციების მაქსიმალურად პერსონალიზება. ამისათვის ღირს აუდიტორიის სეგმენტირება არა მხოლოდ დემოგრაფიული მონაცემების, არამედ მათი ინტერესების, ცხოვრების წესისა და საჭიროებების მიხედვითაც. ასევე, არ დაგავიწყდეთ სეზონები, დღესასწაულები და სხვა კალენდარული საინფორმაციო შემთხვევები, რათა დროულად შესთავაზოთ მაგალითად „ზამთრის ციგები“ ან „აუზი“. და ბოლოს, გამოიყენეთ ინფორმაციის სხვადასხვა არხი – გაგზავნეთ ბოლო დროს ნანახი პროდუქტები ელექტრონული ფოსტით, ხოლო ყველაზე აქტუალური ან მოკლევადიანი ფასდაკლებები Push შეტყობინებების საშუალებით.
