WooCommerce: Aumente suas vendas com análises avançadas

As recomendações de produtos são uma maneira eficiente e comprovada de aumentar suas vendas no WooCommerce.

A desvantagem é que pode ser uma atividade muito demorada agrupar produtos manualmente, além do fato de que nem sempre é o “emparelhamento” lógico que gerará mais vendas.

O caminho a seguir é utilizar a IA (Inteligência Artificial) e deixar os modelos de dados analíticos fazerem o trabalho para você.

Conheça o Engage , um mecanismo de recomendação de produtos com inteligência artificial. O tipo de recomendação varia um pouco dependendo da página que seu visitante está visualizando. Isso ocorre principalmente porque o modelo de recomendação precisa de entrada para funcionar corretamente (por exemplo, na primeira vez que um novo visitante chega à sua página inicial, o modelo não sabe nada sobre seu comportamento e, portanto, não pode fornecer recomendações.

Mas, à medida que o usuário interage com o site, o modelo capta padrões comportamentais e pode fornecer melhores recomendações.

Como funciona o Engage

O seguinte ilustra como as informações são adicionadas a um usuário para fornecer recomendações relevantes para cada etapa da jornada.

A visita inicial ao site permite apenas o uso de variáveis ​​de alto nível, como tempo de visita ou região geográfica etc. Esses indicadores são geralmente considerados fracos e geralmente não fornecem informações suficientes para recomendar produtos relevantes para um usuário individual. No entanto, eles ainda podem superar as opções de não recomendar nenhum produto.

Quando o usuário começa a interagir com o site, como navegar em produtos ou adicionar produtos ao carrinho, o modelo ingere informações que podem ser usadas para comparar esse padrão de visitantes com visitantes anteriores e, assim, extrair possíveis produtos de interesse para o usuário com base nesse padrão.

Quando o usuário chega à página de checkout, o modelo tem um bom conjunto de informações sobre o usuário que são usadas para recomendar atualizações ou produtos adicionais.

Como o checkout muitas vezes exige algum tipo de identificação do usuário, o histórico de compras dos visitantes também pode ser utilizado aqui se alguma compra tiver sido feita antes desta.

Após a conclusão do pedido, o usuário pode ser redirecionado com recomendações de produtos por e-mail ou anúncios com base em segmentos específicos de clientes.

Design de saída de recomendação de produto

Esse recurso oferece aos administradores da loja a capacidade de projetar sua própria saída para recomendação de produtos para que se alinhe com o tema WooCommerce.

O mecanismo é projetado a partir da perspectiva de que o administrador não precisa de nenhum conhecimento/experiência em web design, o que significa que oferece uma funcionalidade de “arrastar e soltar” com um clique de implantação no WooCommerce.

A ferramenta levará o administrador através de um fluxo de trabalho de 5 etapas:

1. Selecione um modelo
2. Selecione designs salvos anteriormente
3. Projete a saída com a funcionalidade “arrastar e soltar”
4. Defina as opções de exibição, por exemplo, o número de produtos a recomendar e seus produtos de “preenchimento” (produtos a serem exibidos se nenhuma recomendação estiver disponível)
5. Selecione o título e implante no WooCommerce

Por que os mecanismos de recomendação funcionam tão bem?

Existem algumas razões pelas quais os mecanismos de recomendação geralmente superam as seleções manuais de recomendações em escala.

A primeira é simplesmente a escala e a velocidade com que um mecanismo de recomendação pode produzir recomendações relevantes para todos os produtos da loja, não apenas para alguns poucos selecionados. E pode mantê-lo em tempo real, atualizando-o à medida que as tendências mudam ou as estações mudam.

Em segundo lugar, o modelo introduz menos viés sobre o que deve ser recomendado ou o que “combina” bem. O modelo simplesmente analisa o que realmente foi vendido em conjunto e os padrões e comportamentos que provavelmente serão vendidos juntos na próxima vez.

Além disso, o modelo pode aprender com suas recomendações anteriores e ajustar a próxima recomendação para um determinado produto com base no resultado histórico. Tudo isso acontece automaticamente toda vez que o modelo é treinado novamente.

Segmentação de clientes orientada por dados pelo Engage

Engage também automatiza e simplifica o processo de criação e exploração de segmentos de clientes.

O administrador da loja pode definir seus próprios segmentos para explorar ou usar um dos modelos pré-criados. Os segmentos são baseados em várias características do cliente, como clientes recorrentes ou clientes que mais gastam. A partir de agora, os seguintes segmentos pré-criados estão disponíveis para você começar:

• Clientes que mais gastam – Segmento a ser usado para descobrir quem são seus clientes mais valiosos e seu comportamento em diferentes períodos de tempo.
• Clientes mais frequentes – Segmento a ser utilizado para identificar quem são seus clientes mais ativos e seu comportamento em diferentes períodos de tempo.
• Clientes que Retornam – Segmente para encontrar seus clientes mais fiéis e seu comportamento em diferentes períodos de tempo.
• Clientes Únicos – Segmento a ser utilizado para identificar quem são seus clientes desleais e seu comportamento em diferentes períodos de tempo.
• Clientes mais recentes – Segmento a ser usado para investigar diferenças no número de clientes, valor das vendas, produtos mais vendidos, etc. em diferentes períodos de tempo.

Cada segmento tem seu próprio painel onde os dados de vendas e desempenho podem ser analisados ​​detalhadamente ao longo do tempo.

Como esses segmentos devem ser usados ​​para diferentes atividades de marketing, a funcionalidade de exportação facilita para o proprietário da loja exportar o público selecionado para, por exemplo, públicos personalizados do Facebook e Google.

Além dos segmentos pré-construídos, o Engage oferece a cada proprietário de loja uma caixa de ferramentas fácil de usar para gerar e salvar seus próprios “Segmentos personalizados”.

Cada segmento criado terá seu próprio painel e os dados poderão ser atualizados por solicitação do usuário ou apenas atuar como um instantâneo no momento da criação.

Empacotando

Engage é uma poderosa extensão do WooCommerce quando se trata de análises avançadas. Ele oferece aos lojistas a capacidade de aumentar a receita, analisar e entender seus clientes e reduzir o tempo gasto anteriormente na análise e no agrupamento manual de produtos.

É agora lançado em versão beta e gratuito . Comece hoje e aproveite todo o potencial da sua loja WooCommerce.

Roteiro

O trabalho no Engage acabou de começar e temos um extenso roteiro com novas funcionalidades a serem adicionadas que melhorarão ainda mais a experiência do cliente e aumentarão sua receita.

O tema principal, é claro, continuará sendo em torno de dados e como melhor utilizar o ativo de informações que cada loja possui. Alguns exemplos de funcionalidade nos estágios posteriores de desenvolvimento são:

• Integração com Facebook e Instagram, que dará ao dono da loja a capacidade de publicar segmentos de clientes como públicos para marketing
• Relatórios de análise avançada sobre o valor da vida útil do cliente (CLV)
• Estatísticas mais granulares sobre as recomendações de produtos

Fique atento para futuras atualizações sobre o Engage em zubi.ai