제품 추천을 통해 전환율을 높이는 6가지 방법

오늘날 거의 모든 온라인 상점은 특정 유형의 추천 엔진을 사용합니다. 이러한 시스템을 올바르게 구성하면 클릭률(CTR)을 크게 개선하고 수익을 높이고 전환율을 높일 수 있기 때문에 놀라운 일이 아닙니다.

추천 엔진이 웹사이트에 주는 이점

수익 증대는 모든 마케팅 전략의 궁극적인 목표이며 이것이 모든 추천 엔진의 핵심 목표이기도 합니다. 방문자가 원하는 것을 찾는 데 최대한의 도움을 받고 있는 웹사이트에서 무언가를 더 편안하게 구매하고 싶어할 것이라는 점은 분명합니다.

실제로 Invesp의 통계에 따르면 온라인 쇼핑객의 53%가 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 소매업체가 가치 있는 서비스를 제공한다고 믿습니다.

이러한 유형의 고객 경험을 구축하는 데 기여하는 다른 많은 요소가 있지만 고급 추천 엔진을 구현하는 것은 방문자에게 이러한 개인화된 여정을 제공하기 위한 기초입니다.

우리의 요점을 더 자세히 설명하기 위해 몇 가지 통계를 공유하겠습니다. VentureBeat에 따르면 디지털 네이티브의 77%는 실제로 개인화된 온라인 쇼핑 경험을 기대합니다. 이는 기본적으로 개인화 기술을 사용하는 것이 성공적인 온라인 비즈니스 운영의 전제 조건임을 의미합니다.

추천 엔진의 가장 인기 있는 두 가지 성공 사례는 Amazon과 Netflix에서 나온 것입니다. Mckinsey의 통계에 따르면 소비자가 Amazon에서 구매하는 것의 35%와 Netflix에서 보는 것의 75%가 제품 추천 엔진에서 나옵니다! 추천 엔진을 구현하여 비즈니스를 한 단계 끌어올릴 계획이라면 전자 상거래 개발자에게 문의하십시오.

이것은 이러한 제품 추천 엔진을 적절하게 설정했을 때 얼마나 많은 기능을 발휘할 수 있는지 보여줍니다.

제품 추천을 활용하여 전환율 향상

이제 제품 권장 사항이 비즈니스에 얼마나 중요한지 이해했으므로 이 개인화 도구를 사용하여 전환율을 높일 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

• 인기 상품 홍보

강력하지만 매우 간단한 추천 로직은 웹사이트에서 인기 있는 제품을 홍보하는 것입니다. 이 간단한 기술은 거의 모든 전자 상거래 웹 사이트에서 입증된 성공 기록을 가지고 있습니다. 제품이 얼마나 평판이 좋은지 결정하는 것은 쉽습니다. 단순히 구매 횟수와 사용 가능 기간을 비교하면 웹사이트에서 제품의 인기도를 정의할 수 있습니다.

그러나 더 복잡한 추천 시스템에는 장바구니에 추가, 클릭 및 논리 보기와 같은 다른 이벤트 데이터도 포함됩니다. 이는 보다 정확한 추천으로 이어지며 더 나은 전환율을 보장합니다. 뉴스 사이트와 같은 콘텐츠 웹사이트의 경우 페이지에 머문 시간이나 페이지 스크롤 비율과 같은 요소도 인기도를 계산하는 중요한 고려 사항입니다.
제품 판매의 80%가 실제로 제품의 20%에서 나온다는 파레토의 마케팅 법칙 때문에 이 특정 비트를 올바르게 맞추는 것은 본질적으로 중요합니다! 따라서 웹 사이트에서 항목의 인기도를 결정하기 위한 올바른 측정항목을 알고 있는 것이 중요합니다.

• 사회적 증거 사용

높은 사용자 평점과 고객 리뷰는 웹사이트에서 제품의 인기도를 나타내는 또 다른 중요한 지표입니다. 사회적 증거 는 고객이 제품에 대해 다른 사람들이 말하는 것을 읽을 수 있게 해주기 때문에 오늘날의 포스트모던 인터넷 세대에 효과적입니다. SmartInsights에 따르면 콘텐츠 공유는 브랜드나 가격보다 고객에게 더 많은 영향을 미칠 수 있으며 사람들이 평소보다 최대 9.5% 더 많이 지출하도록 동기를 부여할 수 있습니다.

이뿐만 아니라 사회적 증거도 방문자의 제품에 대한 신뢰를 높여줍니다. 이는 온라인 사용자의 88%가 개인적인 추천을 신뢰하는 만큼 리뷰와 평가를 신뢰한다는 BrightLocal의 통계로 설명됩니다.

사회적 증거가 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 지배적인 요소가 될 수 있다고 생각되면 기본 페이지에 "최고 평점" 제품에 대한 위젯을 추가하거나 제품에 "이 항목을 본 사람들도 본 항목" 위젯을 추가하는 것을 고려해야 합니다. 더 많은 고객의 참여를 유도하는 페이지입니다. 고객이 특정 제품이 얼마나 평판이 좋은지 정확히 알 수 있도록 제품의 평가를 강조하는 데 중점을 두어야 합니다.

eBay는 모든 제품에 대해 의미 있는 통계를 사용하여 고객에게 사회적 증거를 제공합니다. 이는 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 방문자가 최고 등급의 제품을 만났을 때 더 쉽게 전환할 수 있도록 합니다.

• 베스트 셀러:

소셜 프루프와 판매 데이터를 결합하여 최신 제품을 찾는 고객에게 탑 셀러를 홍보하는 추천 로직입니다.

웹사이트의 실제 판매 데이터를 이러한 제품 추천에 통합하여 '사회적 증거'의 요소를 추가하십시오. 이 데이터를 사용하여 '다른 사람들이 구매하고 있으며 당신도 구매해야 합니다'라고 제안할 수 있습니다. 그러나 베스트셀러를 특정 제품 범주로 분류하는 것도 중요합니다. 이는 올바른 청중이 올바른 권장 사항을 볼 수 있기를 원하기 때문에 필수적입니다.

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이 추천 로직을 사용하면 청중이 이전에 구매하지 않은 새로운 카테고리에서 구매하도록 유도하여 방문자에게 광범위한 상향 판매 및 교차 판매 기회를 열 수 있습니다.

작동 중인 이 추천 로직의 예는 분류되고 사용자 정의된 베스트 셀러를 사용하는 Amazon의 베스트 셀러 추천에서 가져올 수 있습니다.

• 유사 제품:

유사한 제품을 결정하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 다른 논리가 있습니다. 예를 들어 카테고리를 기반으로 한 필터링을 간단히 사용할 수 있습니다(제품 추천 엔진 없이 적용할 수 있는 것).

그러나 이러한 접근 방식은 고객이 어쨌든 사용할 수있는 기능이기 때문에 효율성과 성능에서 뒤떨어집니다. 당신이 해야 할 일은 당신의 추천 엔진이 같은 유형의 제품(즉, 같은 브랜드, 같은 색상, 또는 같은 가격 그룹).

말할 필요도 없이, 이를 위해서는 웹사이트에 정교한 추천 엔진 설정이 필요합니다. 아이템 간 협업 필터링 은 유사도 기반 로직(세계 굴지의 전자상거래 기업 아마존이 개척한 방식) 중 가장 성능이 좋은 것으로 간주된다. 이 추천 로직에서는 두 제품이 사용자의 구매 내역 또는 검색 내역에 얼마나 자주 표시되는지 확인하여 두 제품이 얼마나 유사한지를 판단합니다.

이러한 논리를 사용하는 위젯을 "유사 제품" 또는 "이를 본 방문자, 또한 본 방문자"라고 하며 기본 아이디어를 대략적으로 설명합니다. 데이터가 충분하면 이러한 논리를 사용하여 자동 액세서리 추천과 같은 문제를 합리적인 정확도로 해결할 수 있습니다.

이미지 출처 – WooCommerce

• 자주 함께 구입:

이것은 웹사이트의 장바구니나 결제 페이지에 자주 표시되는 또 다른 효과적인 권장 사항입니다. 이는 데이터가 많은 기술이며 이 추천 로직의 주요 목표는 평균 주문 가치를 높이는 것입니다.

당신이해야 할 일은 쇼핑 카트에있는 항목을 기반으로 방문자에게 제안을 제공하여 제품을 교차 판매하는 것을 목표로하는 것입니다. 또는 Amazon처럼 방문자가 보고 있는 제품 아래에 이 권장 사항을 표시할 수도 있습니다.

이것은 웹사이트 방문자에게 서로 연계된 제품, 즉 하나가 아닌 두 개의 제품, 두 개 대신 세 개 등의 제품을 구매하도록 촉구하는 설득력 있는 방법입니다.

이 추천 로직을 적용하기 위해서는 페이지 레이아웃이 필수 요소입니다. 제품 페이지나 장바구니 페이지(또는 둘 다)에서 이 추천 위젯에 대한 다양한 디자인을 A/B 테스트하려면 시간과 리소스를 사용해야 합니다. A/B 테스트는 우수한 결과를 산출하고 이 추천 논리에 대한 유용한 통찰력을 수집하는 데 도움이 됩니다.

다시 말하지만, Amazon의 'Frequently Bought Together'는 웹사이트에서 이 추천 전략을 구현하는 방법의 대표적인 예입니다.

• 주요 품목:

이것은 우리가 설명한 다른 전략과 달리 주로 고객의 검색 기록(구매 기록이 아닌)에 의존하는 추천 논리입니다.

이 추천 전략을 통해 고객이 이전에 본 제품의 속성(예: 브랜드, 카테고리, 크기 또는 모양)을 기반으로 상황에 맞는 관련 제품을 추천합니다. 이 추천 로직의 목표는 제품을 교차 판매하거나 상향 판매하는 것이 아니라 각 방문자의 전환 가능성을 높이는 것입니다.

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본질적으로 고객이 본 제품의 색상, 브랜드, 모양 및 크기 중 하나가 방문자가 특정 제품에 관심을 보였기 때문에 전환을 유도할 수 있기를 바라는 마음으로 제품을 던지고 있습니다.

이미지 출처 – 엔터프라이즈스토어

결론

이 기사에 소개된 아이디어, 전술 및 기술은 전자 상거래 및 마케팅의 제품 권장 사항에 대한 전부가 아닙니다. 그러나 전환율을 한 단계 끌어올리기 위해 제품 추천 시스템을 사용할 계획인 마케팅 담당자에게 생각할 거리를 제공하기 위한 것입니다.

오늘날 시장에서 사용할 수 있는 SaaS 추천 엔진의 수를 통해 웹 사이트에서 제품 추천을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 결과를 직접 경험할 수 있도록 이러한 도구를 사용하기 위한 몇 가지 중요한 논리와 전술을 강조합니다.