Obtenha maiores vendas com o Recommender para Magento

Por que recomendações de produtos são essenciais para lojas Magento

Recomendações personalizadas de produtos facilitam a descoberta de produtos relevantes pelos clientes. Isso se traduz em conversões mais altas para lojas Magento, pois os clientes são direcionados a itens que talvez não tivessem visto de outra forma, aumentando o engajamento e a fidelidade. Cerca de 80% dos clientes agora consideram a experiência que uma empresa oferece tão importante quanto os produtos. Vamos analisar isso por meio de um exemplo de como os mecanismos de recomendação influenciam as jornadas do cliente.

Imagine um cliente regular de uma loja online. Ele está procurando o iPhone mais novo que foi lançado recentemente. Eles usam a barra de pesquisa para procurá-lo em vez de navegar pelo catálogo. Depois de encontrar a versão com a cor e capacidade de armazenamento interno certas, eles clicam nela e verificam a página de detalhes do produto.

Normalmente, eles clicariam em adicionar ao carrinho de compras e terminariam a compra, mas é aí que as recomendações de produtos entram em ação. O mecanismo de recomendação faz a mágica em segundo plano enquanto seus clientes compram, então vamos detalhar o processo.

Primeiro, quando os clientes inserem a consulta de pesquisa para um iPhone na barra de pesquisa, a parte analítica do mecanismo de recomendação percebe isso e salva os dados.

Como o recomendador foi colocado em páginas de detalhes do produto e seguindo a jornada de compras do cliente, ele sabe exatamente o que mostrar ao cliente que está olhando para um iPhone. As recomendações incluem uma capa de iPhone mais vendida, fones de ouvido compatíveis da Apple e outras marcas populares, um carregador portátil, um kit de limpeza de tela e até mesmo o mesmo iPhone, exceto com uma capacidade de armazenamento maior por um bom preço.

Então, em vez de simplesmente adicionar o iPhone ao carrinho, o cliente fica cada vez mais tentado a comprar itens adicionais e aumentar o valor do carrinho de compras. No entanto, a mágica não acaba aqui, porque itens adicionais aparecem quando o cliente está prestes a terminar sua jornada de compras. A segunda rodada de recomendações está diretamente na página de checkout, incentivando o cliente a não esquecer de comprar itens adicionais com desconto.

O resultado é que o cliente recebe sugestões de produtos relevantes e precisas que incluem alternativas e itens de diferentes categorias de produtos que complementam muito sua compra principal. O cliente tem muito mais probabilidade de comprar mais produtos do que apenas o que pretendia originalmente. É assim que os mecanismos de recomendação funcionam para melhorar as chances de aumentar conversões, vendas e o valor médio do carrinho de compras de uma só vez.

How do recommenders leverage customer data in Magento storefronts

Customer data fuels smarter recommendations. By analyzing browsing and purchase patterns, Magento stores can create more relevant suggestions, enhancing the shopping experience and driving repeat purchases.

Customer data is the backbone of any effective recommendation system. Recommenders in Magento gather various data points, including search queries, click behavior, browsing patterns, purchase history, and even time spent on specific pages. Each of these actions adds up to a detailed customer profile that tells the system what a shopper is likely to want next.

Quando um cliente pesquisa um produto, como “tênis de corrida”, o mecanismo de recomendação toma nota. Ele não salva apenas o termo de pesquisa, mas começa a conectar essa consulta a produtos relacionados que outros clientes também visualizaram ou compraram após pesquisas semelhantes.

Conforme o cliente clica nos produtos, o mecanismo refina seu entendimento, mapeando preferências como cor, marca ou até mesmo faixa de preço. Cada interação fornece ao sistema de recomendação mais dados para trabalhar, permitindo que ele ofereça melhores sugestões.

Dados de compras anteriores e sessões de navegação também desempenham um papel fundamental. Por exemplo, se um cliente comprou equipamentos para atividades ao ar livre no passado, o sistema pode sugerir itens como garrafas de água ou mochilas que se alinham com atividades ao ar livre. Essas recomendações não são aleatórias; elas são orientadas por padrões no comportamento do cliente, então cada sugestão é apoiada por dados.

O sistema aprende continuamente combinando o histórico de pesquisa e navegação com padrões no que clientes semelhantes visualizaram ou compraram. Com o tempo, as recomendações se tornam mais relevantes, levando a maior engajamento e compras frequentes. Dessa forma, os dados do cliente transformam sugestões básicas em recomendações inteligentes e altamente personalizadas que ressoam com cada comprador individual.

Começando com recomendações de produtos no Magento

A implementação de recomendações no Magento começa com objetivos claros, como aumentar o valor do pedido ou melhorar a retenção. A escolha da sua nova solução de recomendação deve começar com pesquisa.

Pesquisa

Você deve considerar vários fatores para escolher a solução de recomendação certa para sua loja Magento. Embora existam muitas soluções para recomendações, nem todas usam a mesma tecnologia ou oferecem os mesmos serviços. Vamos dar uma olhada em alguns fatores-chave.

1. Certifique-se de que sua nova solução para recomendações use aprendizado de máquina e análises que possam trabalhar efetivamente com dados de catálogo e dados de clientes. Isso é essencial para que a solução possa parear corretamente as preferências dos compradores com os dados do seu catálogo de produtos para criar recomendações precisas.
2. Outra coisa a considerar são os algoritmos e tipos de recomendação usados ​​para vender produtos. Os recomendadores modernos dependem de recomendações automatizadas que são executadas de acordo com esses algoritmos para mostrar recomendações de produtos e aprender. A melhor coisa a procurar é a configuração e tecnologia mais avançadas que podem funcionar automaticamente sem sua entrada.
3. Por fim, certifique-se de que sua solução de recomendação ofereça um bom atendimento ao cliente. Embora as soluções de recomendação sejam confiáveis, o atendimento ao cliente é importante para ajudar você a resolver problemas ocasionais ou mostrar como maximizar as conversões da venda de produtos por meio de recomendações. É sempre bom ter os especialistas ao seu lado.

Implementação

A implementação e integração de recomendações personalizadas para sua loja Magento é um tópico extenso, pois todo o processo depende da solução que você escolher.

Certifique-se de que sua solução ofereça tipos de integração flexíveis por vários meios, como integração de API, integração sem código ou até mesmo uma integração assistida para Magento. Opções de integração flexíveis são importantes se você precisar configurá-la novamente mais tarde.

A velocidade da integração é quase sempre menos importante do que sua dificuldade. Ele deve manter boa integridade estrutural e funcionalidade do seu site.

Início a frio e coleta de dados

Início a frio se refere ao período inicial quando as soluções de recomendação não têm dados para fornecer recomendações precisas. Nesta fase, as recomendações dependem de padrões de dados existentes até que dados de comportamento do cliente suficientes sejam coletados para personalizar as sugestões de forma eficaz.

Este período não pode ser ignorado com nenhum recomendador, porque os sistemas não conseguem trabalhar sem dados e aprendizado de máquina para criar recomendações. No entanto, se você estiver usando o Luigi’s Box, o período de início a frio pode ser encurtado.

O Luigi’s Box permite que os clientes carreguem dados existentes de soluções analíticas anteriores no sistema. O sistema pode então configurar os dados e usá-los para o Luigi’s Box Recommender para criar recomendações personalizadas em um período de tempo muito menor.

Recomendações automatizadas

Depois que o período de início a frio terminar, as recomendações do produto serão precisas e podem impulsionar a lucratividade aumentando o valor médio do pedido e as conversões. Recomendações relevantes incentivam os clientes a explorar mais produtos, levando a compras repetidas e maior satisfação.

Neste ponto, você pode deixar o recomendador fazer seu trabalho para influenciar as decisões de compra dos compradores. No entanto, se você decidir usar a Luigi’s Box, você pode influenciar quais itens recomendados serão exibidos por meio das opções de Merchandising no painel de administração do painel.

Os comerciantes podem usar pins em recomendadores para aumentar as visualizações da loja de certos produtos, influenciar quais itens podem ou não ser vistos em recomendadores selecionados e muito mais.

Estratégias para melhorar as conversões de recomendadores em lojas Magento

Os recomendadores contam com uma variedade de estratégias para aumentar as conversões, fornecendo sugestões de produtos relevantes e direcionadas. Vejamos algumas das principais táticas:

Segmentação comportamental

A segmentação comportamental mostra aos clientes produtos com base em suas ações no site, como visualizações, pesquisas e cliques recentes. Ao analisar esses padrões, o sistema adapta as recomendações para alinhá-las aos interesses atuais, fazendo com que cada sugestão pareça oportuna e relevante. Por exemplo, 89% dos millennials estão interessados ​​em receber ofertas personalizadas, então a segmentação com base na idade pode ser um bom ponto de partida.

Recomendações personalizadas

A personalização usa dados do cliente para oferecer sugestões que se encaixam nas preferências individuais. Por exemplo, se um usuário compra frequentemente roupas esportivas, é mais provável que ele veja novidades ou itens populares dentro dessa categoria. Essa abordagem aumenta a probabilidade de conversão ao explorar interesses conhecidos.

Prova social

A incorporação de prova social, como avaliações e classificações, ajuda a construir confiança e credibilidade em torno das recomendações. Quando um produto tem altas classificações ou avaliações positivas recentes, os clientes se sentem mais confiantes em considerá-lo, tornando a prova social uma maneira sutil, mas eficaz, de aumentar o engajamento.

No entanto, isso também se aplica ao seu negócio, pois 26% dos clientes do Reino Unido não gastam dinheiro em empresas nas quais não confiam seus dados. Manter boas avaliações boca a boca pode ajudar você.

Venda cruzada e upselling

Venda cruzada sugere produtos complementares, como recomendar uma bolsa para laptop para alguém que está comprando um laptop, enquanto upselling incentiva os clientes a considerar itens de maior valor dentro da mesma categoria. Ambas as táticas aumentam o valor do carrinho e geralmente levam os clientes a explorar itens que não haviam considerado inicialmente.

Segmentação de clientes

Segmentar recomendações com base em perfis de clientes, como novos visitantes versus clientes recorrentes, ajuda a tornar cada sugestão mais impactante. Por exemplo, visitantes de primeira viagem podem ver produtos populares para explorar, enquanto clientes recorrentes veem itens com base em compras anteriores, aumentando a relevância e o engajamento.

Recomendações sazonais e de tendências

Destacar itens sazonais ou de tendências é outra maneira de capturar o interesse do cliente. Ao destacar o que é popular ou sazonalmente relevante, os recomendadores criam um senso de urgência que incentiva os clientes a agir, melhorando o potencial de conversão.

Cada uma dessas estratégias trabalha em conjunto para refinar a experiência do cliente, fazendo com que cada recomendação pareça significativa e, por fim, levando a maiores conversões e mais vendas.

Conclusão

Recomendações de produtos são ferramentas poderosas para lojas Magento, impulsionando conversões e elevando a experiência do cliente. Ao alavancar dados detalhados do cliente, os recomendadores inteligentes guiam os compradores perfeitamente por sua jornada de compra, criando uma experiência de compra que parece personalizada e intuitiva.

Da segmentação comportamental à prova social e recomendações segmentadas, cada estratégia trabalha em conjunto para mostrar os produtos certos na hora certa. No final, esses esforços fazem mais do que impulsionar as vendas — eles criam fidelidade e satisfação de longo prazo, mostrando aos clientes que cada recomendação é elaborada com suas necessidades em mente.

Perguntas frequentes