WooCommerce: 고급 분석으로 매출 증대

제품 추천 은 WooCommerce 매출을 높이는 효율적이고 입증된 방법입니다.

단점은 제품을 수동으로 번들링하는 데 매우 시간이 많이 소요될 수 있으며 가장 많은 매출을 발생시키는 것이 항상 논리적인 "페어링"이 아니라는 사실입니다.

앞으로 나아갈 길은 AI(인공 지능)를 활용하고 분석 데이터 모델이 작업을 수행하도록 하는 것입니다.

AI 기반 제품 추천 엔진인 Engage 를 만나보세요. 추천 유형은 방문자가 보고 있는 페이지에 따라 약간 다릅니다. 이는 주로 추천 모델이 제대로 작동하기 위해 입력이 필요하기 때문입니다(예: 새로운 방문자가 귀하의 홈페이지에 처음 방문할 때 모델은 그들의 행동에 대해 아무것도 알지 못하므로 추천을 제공할 수 없습니다.

그러나 사용자가 웹사이트와 상호 작용할 때 모델은 행동 패턴을 파악하고 더 나은 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

참여 작동 방식

다음은 여정의 각 단계와 관련된 권장 사항을 제공하기 위해 정보가 사용자에게 추가되는 방법을 보여줍니다.

웹사이트를 처음 방문할 때 방문 시간이나 지리적 지역 등과 같은 높은 수준의 변수만 사용할 수 있습니다. 이러한 지표는 일반적으로 약한 것으로 간주되며 일반적으로 개별 사용자에게 관련 제품을 추천하기에 충분한 정보를 제공하지 않습니다. 그러나 그들은 여전히 ​​어떤 제품도 추천하지 않는 옵션을 능가할 수 있습니다.

사용자가 제품을 탐색하거나 장바구니에 제품을 추가하는 것과 같이 웹 사이트와 상호 작용하기 시작하면 모델은 이 방문자 패턴을 이전 방문자와 비교하는 데 사용할 수 있는 정보를 수집하여 해당 패턴을 기반으로 사용자가 관심을 가질 수 있는 제품을 추출합니다.

사용자가 체크아웃 페이지에 도달하면 모델에는 업그레이드 또는 추가 제품을 권장하는 데 사용되는 사용자에 대한 꽤 좋은 정보 세트가 있습니다.

체크아웃에는 사용자의 신원이 필요한 경우가 많으므로 이전에 구매한 경우 방문자의 과거 구매 내역을 여기에서 사용할 수도 있습니다.

주문 완료 후 사용자는 특정 고객 세그먼트를 기반으로 하는 이메일이나 광고를 통해 제품 추천으로 리타게팅될 수 있습니다.

상품 추천 출력 디자인

이 기능은 상점 관리자가 WooCommerce 테마와 일치하도록 제품 추천을 위한 자체 출력을 디자인할 수 있는 기능을 제공합니다.

엔진은 관리자가 웹 디자인 지식/경험이 필요하지 않아야 한다는 관점에서 설계되었습니다. 즉, 한 번의 클릭으로 WooCommerce에 배포하는 "드래그 앤 드롭" 기능을 제공합니다.

이 도구는 관리자에게 5단계 워크플로를 안내합니다.

1. 템플릿 선택
2. 이전에 저장한 디자인 선택
3. "드래그 앤 드롭" 기능으로 출력 디자인
4. 표시 옵션 설정(예: 추천할 제품 수 및 해당 "백필" 제품(권장 사항이 없는 경우 표시할 제품))
5. 제목을 선택하고 WooCommerce에 배포

추천 엔진이 잘 작동하는 이유는 무엇입니까?

추천 엔진 이 일반적으로 대규모 추천을 수동으로 선택하는 것보다 성능이 뛰어난 몇 가지 이유가 있습니다.

첫 번째는 추천 엔진이 일부 제품뿐만 아니라 매장의 모든 제품에 대해 관련 추천을 생성할 수 있는 규모와 속도입니다. 그리고 트렌드가 바뀌거나 계절이 바뀌면 실시간으로 업데이트하여 유지 관리할 수 있습니다.

둘째, 이 모델은 권장해야 하는 항목이나 잘 어울리는 항목에 대한 편향이 적습니다. 모델은 단순히 실제로 함께 판매된 항목과 다음에 함께 판매될 가능성이 있는 패턴 및 행동을 살펴봅니다.

또한 모델은 이전 권장 사항에서 학습하고 과거 결과를 기반으로 특정 제품에 대한 다음 권장 사항을 조정할 수 있습니다. 이 모든 것은 모델이 재학습될 때마다 자동으로 발생합니다.

Engage에 의한 데이터 기반 고객 세분화

또한 Engage 는 고객 세그먼트를 생성하고 탐색하는 프로세스를 자동화하고 단순화합니다.

상점 관리자는 탐색할 고유한 세그먼트를 정의하거나 사전 빌드된 템플릿 중 하나를 사용할 수 있습니다. 세그먼트는 재방문 고객 또는 최고 지출 고객과 같은 다양한 고객 특성을 기반으로 합니다. 현재 다음과 같은 사전 구축된 세그먼트를 사용하여 시작할 수 있습니다.

• 최고 지출 고객 – 가장 가치 있는 고객과 다양한 기간 동안의 행동을 찾는 데 사용되는 세그먼트입니다.
• 가장 빈번한 고객 – 가장 활동적인 고객이 누구이고 다양한 기간 동안의 행동을 식별하는 데 사용되는 세그먼트입니다.
• 재방문 고객 - 가장 충성도가 높은 고객과 다양한 기간 동안의 행동을 찾기 위해 분류합니다.
• 일회성 고객 – 충성도가 낮은 고객이 누구이며 다양한 기간 동안의 행동을 식별하는 데 사용되는 세그먼트입니다.
• 가장 최근 고객 – 다양한 기간 내 고객 수, 판매 가치, 최고 판매 제품 등의 차이를 조사하는 데 사용되는 세그먼트입니다.

각 세그먼트에는 판매 및 실적 데이터를 시간 경과에 따라 자세히 분석할 수 있는 자체 대시보드가 ​​있습니다.

이러한 세그먼트는 다양한 마케팅 활동에 사용하기 위한 것이므로 내보내기 기능을 사용하면 매장 소유자가 선택한 대상을 Facebook 및 Google 맞춤 대상으로 쉽게 내보낼 수 있습니다.

사전 구축된 세그먼트 외에도 Engage 는 각 상점 소유자에게 자체 "커스텀 세그먼트"를 생성하고 저장하기 위한 사용하기 쉬운 도구 상자를 제공합니다.

생성된 각 세그먼트에는 자체 대시보드가 ​​있으며 데이터는 사용자 요청에 따라 업데이트되거나 생성 시 스냅샷 역할을 할 수 있습니다.

마무리

Engage 는 고급 분석과 관련하여 강력한 WooCommerce 확장입니다. 이를 통해 매장 소유자는 수익을 늘리고 고객을 분석 및 이해하며 이전에 분석 및 수동 제품 번들링에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

현재 베타 버전이며 무료입니다 . 지금 시작하고 WooCommerce 스토어의 잠재력을 최대한 활용하십시오.

로드맵

Engage 에 대한 작업이 막 시작되었으며 고객 경험을 더욱 개선하고 수익을 증대할 새로운 기능이 추가된 광범위한 로드맵이 있습니다.

물론 주요 주제는 데이터와 모든 매장이 보유하고 있는 정보 자산을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 것입니다. 개발 후기 단계의 기능에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• Facebook 및 Instagram과의 통합을 통해 매장 소유자는 고객 세그먼트를 마케팅 대상으로 게시할 수 있습니다.
• CLV(고객 평생 가치)에 관한 고급 분석 보고서
• 제품 권장 사항에 대한 보다 세부적인 통계

zubi.ai에서 Engage 에 대한 향후 업데이트를 기대해 주십시오.