WooCommerce: Tingkatkan Penjualan Anda Dengan Analisis Tingkat Lanjut

Rekomendasi produk adalah cara yang efisien dan terbukti untuk meningkatkan penjualan WooCommerce Anda.

Kelemahannya adalah bahwa itu bisa menjadi kegiatan yang sangat memakan waktu untuk menggabungkan produk secara manual, serta fakta bahwa tidak selalu "penyandingan" logis yang akan menghasilkan penjualan terbanyak.

Jalan ke depan adalah dengan memanfaatkan AI (Kecerdasan Buatan) dan biarkan model data analitik bekerja untuk Anda.

Temui Engage , mesin rekomendasi produk yang didukung AI. Jenis rekomendasi sedikit berbeda tergantung pada halaman yang dilihat pengunjung Anda. Hal ini terutama karena model rekomendasi memerlukan masukan agar berfungsi dengan baik (mis. pertama kali pengunjung baru tiba di beranda Anda, model tidak tahu apa-apa tentang perilaku mereka dan oleh karena itu model tidak dapat memberikan rekomendasi.

Tetapi saat pengguna berinteraksi dengan situs web, model tersebut menangkap pola perilaku dan kemudian dapat memberikan rekomendasi yang lebih baik.

Cara kerja Engage

Berikut ini mengilustrasikan bagaimana informasi ditambahkan ke pengguna untuk memberikan rekomendasi yang relevan dengan setiap langkah perjalanan.

Kunjungan awal ke situs web hanya memungkinkan penggunaan variabel tingkat tinggi seperti waktu kunjungan atau wilayah geografis, dll. Indikator ini biasanya dianggap lemah dan umumnya tidak memberikan informasi yang cukup untuk merekomendasikan produk yang relevan bagi pengguna individu. Namun mereka mungkin masih mengungguli opsi untuk tidak merekomendasikan produk apa pun.

Saat pengguna mulai berinteraksi dengan situs web, seperti menelusuri produk atau menambahkan produk ke keranjang, model menyerap informasi yang dapat digunakan untuk membandingkan pola pengunjung ini dengan pengunjung sebelumnya dan dengan demikian mengekstrak kemungkinan produk yang menarik bagi pengguna berdasarkan pola tersebut.

Setelah pengguna mencapai halaman checkout, model memiliki kumpulan informasi yang cukup bagus tentang pengguna yang digunakan untuk merekomendasikan peningkatan atau produk tambahan.

Karena checkout seringkali memerlukan semacam identifikasi pengguna, pembelian historis pengunjung juga dapat digunakan di sini jika ada pembelian yang dilakukan sebelum pembelian ini.

Setelah penyelesaian pesanan, pengguna dapat ditarget ulang dengan rekomendasi produk melalui email atau iklan berdasarkan segmen pelanggan tertentu.

Desain keluaran rekomendasi produk

Fitur ini memberi admin toko kemampuan untuk merancang output mereka sendiri untuk rekomendasi produk sehingga selaras dengan tema WooCommerce.

Mesin dirancang dari perspektif bahwa admin tidak memerlukan pengetahuan/pengalaman desain web, artinya ia menawarkan fungsionalitas "seret dan lepas" dengan penyebaran satu klik ke WooCommerce.

Alat ini akan membawa admin melalui alur kerja 5 langkah:

1. Pilih template
2. Pilih desain yang disimpan sebelumnya
3. Rancang output dengan fungsionalitas "seret dan lepas"
4. Mengatur opsi tampilan, misalnya jumlah produk yang akan direkomendasikan dan produk “isi ulang” (produk yang akan ditampilkan jika tidak ada rekomendasi yang tersedia)
5. Pilih heading dan terapkan ke WooCommerce

Mengapa mesin rekomendasi bekerja dengan sangat baik?

Ada beberapa alasan mengapa mesin rekomendasi umumnya mengungguli pemilihan rekomendasi manual dalam skala besar.

Yang pertama hanyalah skala dan kecepatan di mana mesin rekomendasi dapat menghasilkan rekomendasi yang relevan untuk semua produk di toko, tidak hanya beberapa pilihan. Dan itu dapat mempertahankannya secara real-time memperbaruinya saat tren berubah atau musim bergeser.

Kedua, model ini memperkenalkan lebih sedikit bias pada apa yang harus direkomendasikan atau apa yang "berjalan" dengan baik. Model hanya melihat apa yang sebenarnya dijual bersama dan pola serta perilaku yang kemungkinan akan dijual bersama di lain waktu.

Selanjutnya, model dapat belajar dari rekomendasi sebelumnya dan menyesuaikan rekomendasi berikutnya untuk produk tertentu berdasarkan hasil historis. Semuanya terjadi secara otomatis setiap kali model dilatih ulang.

Segmentasi pelanggan berdasarkan data oleh Engage

Engage juga mengotomatiskan dan menyederhanakan proses pembuatan dan penjelajahan segmen pelanggan.

Admin toko dapat menentukan segmen mereka sendiri untuk dijelajahi, atau menggunakan salah satu templat yang dibuat sebelumnya. Segmen didasarkan pada berbagai ciri pelanggan seperti pelanggan yang kembali atau pelanggan yang menghabiskan banyak uang. Sampai saat ini, segmen pra-bangun berikut tersedia dalam interaksi untuk membantu Anda memulai:

• Pelanggan Berbelanja Teratas – Segmen yang akan digunakan untuk menemukan siapa pelanggan Anda yang paling berharga dan perilaku mereka dalam periode waktu yang berbeda.
• Pelanggan Paling Sering – Segmen yang akan digunakan untuk mengidentifikasi siapa pelanggan Anda yang paling aktif dan perilaku mereka dalam periode waktu yang berbeda.
• Pelanggan yang Kembali – Segmen untuk menemukan pelanggan Anda yang paling setia dan perilaku mereka dalam periode waktu yang berbeda.
• Pelanggan Satu Kali – Segmen yang akan digunakan untuk mengidentifikasi siapa pelanggan Anda yang tidak setia dan perilaku mereka dalam periode waktu yang berbeda.
• Pelanggan Terbaru – Segmen yang akan digunakan untuk menyelidiki perbedaan jumlah pelanggan, nilai penjualan, produk terlaris, dll dalam periode waktu yang berbeda.

Setiap segmen memiliki dasbornya sendiri di mana data penjualan dan kinerja dapat dianalisis secara mendetail dari waktu ke waktu.

Karena segmen ini dimaksudkan untuk digunakan untuk aktivitas pemasaran yang berbeda, fungsi ekspor memudahkan pemilik toko untuk mengekspor audiens yang dipilih ke misalnya audiens kustom Facebook dan Google.

Selain segmen yang dibuat sebelumnya, Engage menawarkan kepada setiap pemilik toko kotak alat yang mudah digunakan untuk membuat dan menyimpan "Segmen Kustom" mereka sendiri.

Setiap segmen yang dibuat akan memiliki dasbornya sendiri dan data dapat diperbarui berdasarkan permintaan pengguna atau hanya bertindak sebagai snapshot pada saat pembuatan.

Membungkus

Engage adalah ekstensi WooCommerce yang kuat dalam hal analitik tingkat lanjut. Ini memberi pemilik toko kemampuan untuk meningkatkan pendapatan, menganalisis dan memahami pelanggan mereka dan mengurangi waktu yang sebelumnya dihabiskan untuk analisis dan bundling produk manual.

Ini sekarang dirilis dalam versi beta dan gratis . Mulailah hari ini, dan dapatkan potensi penuh dari toko WooCommerce Anda.

Peta jalan

Pekerjaan di Engage baru saja dimulai dan kami memiliki peta jalan yang luas dengan fungsionalitas baru yang akan ditambahkan yang akan semakin meningkatkan pengalaman pelanggan serta meningkatkan pendapatan Anda.

Tema utama tentu saja akan terus seputar data, dan bagaimana memanfaatkan aset informasi yang dimiliki setiap toko dengan sebaik-baiknya. Beberapa contoh fungsionalitas pada tahap pengembangan selanjutnya adalah:

• Integrasi dengan Facebook dan Instagram, yang akan memberikan pemilik toko kemampuan untuk mempublikasikan segmen pelanggan sebagai audiens untuk pemasaran
• Laporan analitik tingkat lanjut tentang Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV)
• Statistik yang lebih terperinci seputar rekomendasi produk

Nantikan pembaruan di masa mendatang mengenai Terlibat di zubi.ai