WooCommerce: sporește-ți vânzările cu analize avansate

Recomandările de produse reprezintă o modalitate eficientă și dovedită de a vă crește vânzările WooCommerce.

Dezavantajul este că ar putea fi o activitate foarte consumatoare de timp pentru a grupa produsele manual, precum și faptul că nu întotdeauna „împerecherea” logică va genera cele mai multe vânzări.

Calea de urmat este să utilizați AI (Inteligenta Artificială) și să lăsați modelele de date analitice să facă treaba pentru dvs.

Faceți cunoștință cu Engage , un motor de recomandare de produse bazat pe inteligență artificială. Tipul de recomandare variază puțin în funcție de pagina pe care o vede vizitatorul dvs. Acest lucru se datorează în principal pentru că modelul de recomandare are nevoie de input pentru a funcționa corect (de exemplu, prima dată când un nou vizitator aterizează pe pagina ta de pornire, modelul nu știe nimic despre comportamentul lor și, prin urmare, nu poate oferi recomandări.

Dar, pe măsură ce utilizatorul interacționează cu site-ul web, modelul preia modele de comportament și este apoi capabil să ofere recomandări mai bune.

Cum funcționează Engage

Următoarele ilustrează modul în care informațiile sunt adăugate unui utilizator pentru a oferi recomandări relevante pentru fiecare pas al călătoriei.

Vizita inițială pe site permite doar utilizarea variabilelor de nivel înalt, cum ar fi timpul vizitei sau regiunea geografică etc. Acești indicatori sunt de obicei considerați slabi și, în general, nu oferă suficiente informații pentru a recomanda produse relevante pentru un utilizator individual. Totuși, ei pot depăși opțiunile de a nu recomanda niciun produs.

Când utilizatorul începe să interacționeze cu site-ul web, cum ar fi navigarea produselor sau adăugarea produselor în coș, modelul ingerează informații care pot fi folosite pentru a compara acest model de vizitatori cu vizitatorii anteriori și, prin urmare, extrage posibile produse de interes pentru utilizator pe baza acelui model.

Odată ce utilizatorul ajunge la pagina de plată, modelul are un set destul de bun de informații despre utilizator care sunt folosite pentru a recomanda upgrade-uri sau produse suplimentare.

Deoarece finalizarea achiziției necesită adesea un anumit tip de identificare a utilizatorului, achizițiile istorice ale vizitatorilor pot fi, de asemenea, utilizate aici dacă s-au făcut cumpărături înainte de aceasta.

După finalizarea comenzii, utilizatorul poate fi redirecționat cu recomandări de produse prin e-mail sau reclame bazate pe segmente specifice de clienți.

Recomandare produs design de ieșire

Această caracteristică oferă administratorilor magazinului posibilitatea de a-și proiecta propria ieșire pentru recomandarea de produse, astfel încât să se alinieze cu tema WooCommerce.

Motorul este proiectat din perspectiva că administratorul nu ar trebui să aibă nevoie de cunoștințe/experiență în design web, ceea ce înseamnă că oferă o funcționalitate „drag and drop” cu o implementare cu un singur clic în WooCommerce.

Instrumentul va conduce administratorul printr-un flux de lucru în 5 pași:

1. Selectați un șablon
2. Selectați modelele salvate anterior
3. Proiectați rezultatul cu funcționalitatea „drag and drop”.
4. Setați opțiunile de afișare, de exemplu, numărul de produse de recomandat și produsele sale „de completare” (produsele care urmează să fie afișate dacă nu este disponibilă nicio recomandare)
5. Selectați titlul și implementați în WooCommerce

De ce motoarele de recomandare funcționează atât de bine?

Există câteva motive pentru care motoarele de recomandare depășesc în general selecțiile manuale ale recomandărilor la scară.

Prima este pur și simplu amploarea și viteza cu care un motor de recomandare poate produce recomandări relevante pentru toate produsele din magazin, nu doar pentru câteva alese. Și îl poate menține în timp real, actualizându-l pe măsură ce tendințele se schimbă sau se schimbă anotimpurile.

În al doilea rând, modelul introduce mai puțină părtinire asupra a ceea ce ar trebui recomandat sau a ceea ce „merg” bine împreună. Modelul se uită pur și simplu la ceea ce a fost vândut împreună și la tiparele și comportamentele care ar putea fi vândute împreună data viitoare.

În plus, modelul poate învăța din recomandările anterioare și poate ajusta următoarea recomandare pentru un anumit produs în funcție de rezultatul istoric. Toate acestea se întâmplă automat de fiecare dată când modelul este reantrenat.

Segmentarea clienților bazată pe date de către Engage

De asemenea, Engage automatizează și simplifică procesul de creare și explorare a segmentelor de clienți.

Administratorul magazinului poate fie să-și definească propriile segmente de explorat, fie să folosească unul dintre șabloanele predefinite. Segmentele se bazează pe diverse trăsături ale clienților, cum ar fi clienții care revin sau clienții cu cele mai mari cheltuieli. Începând de acum, următoarele segmente preconstruite sunt disponibile în engage pentru a vă ajuta să începeți:

• Clienți cei mai cheltuitori – Segment care va fi folosit pentru a afla care sunt clienții dvs. cei mai valoroși și comportamentul acestora în diferite perioade de timp.
• Clienții cei mai frecvenți – Segmentul care trebuie utilizat pentru a identifica cine sunt clienții tăi cei mai activi și comportamentul acestora în diferite perioade de timp.
• Clienți care revin – Segmentați pentru a vă găsi cei mai fideli clienți și comportamentul acestora în diferite perioade de timp.
• Clienți unici – Segment care trebuie utilizat pentru a identifica cine sunt clienții tăi neloiali și comportamentul acestora în diferite perioade de timp.
• Cei mai recenti Clienți – Segment care va fi utilizat pentru a investiga diferența în numărul de clienți, valoarea vânzărilor, produsele cele mai vândute etc. în diferite perioade de timp.

Fiecare segment are propriul tablou de bord unde datele de vânzări și performanță pot fi analizate în detaliu în timp.

Deoarece aceste segmente sunt destinate a fi utilizate pentru diferite activități de marketing, funcționalitatea de export facilitează ca proprietarul magazinului să exporte publicul selectat către, de exemplu, publicul personalizat Facebook și Google.

Pe lângă segmentele pre-construite, Engage oferă fiecărui proprietar de magazin o cutie de instrumente ușor de utilizat pentru generarea și salvarea propriilor „segmente personalizate”.

Fiecare segment creat va avea propriul tablou de bord, iar datele pot fi actualizate la cererea utilizatorului sau pur și simplu acționează ca un instantaneu în momentul creării.

Încheierea

Engage este o extensie WooCommerce puternică când vine vorba de analiză avansată. Oferă proprietarilor de magazine posibilitatea de a crește veniturile, de a-și analiza și înțelege clienții și de a reduce timpul petrecut anterior pentru analiză și gruparea manuală a produselor.

Este lansat chiar acum în versiune beta și gratuit . Începeți azi și profitați de întregul potențial din magazinul dvs. WooCommerce.

Foaia de parcurs

Lucrarea la Engage tocmai a început și avem o foaie de parcurs extinsă cu noi funcționalități care trebuie adăugate, care vor îmbunătăți și mai mult experiența clienților, precum și veniturile.

Tema principală va continua, desigur, să fie în jurul datelor și al modului de utilizare optimă a resurselor de informații pe care le deține fiecare magazin. Câteva exemple de funcționalitate în etapele ulterioare de dezvoltare sunt:

• Integrare cu Facebook și Instagram, care va oferi proprietarului magazinului posibilitatea de a publica segmente de clienți ca audiențe pentru marketing
• Rapoarte de analiză avansată privind valoarea de viață a clientului (CLV)
• Mai multe statistici granulare în jurul recomandărilor de produse

Rămâneți la curent cu actualizările viitoare cu privire la Engage pe zubi.ai