推荐产品12个最佳实施

推荐产品的12个最佳实施

一、使用高质量的图片

要怎么样才能让用户为你推荐的产品买单?很明显,你要给你的产品拍出更美的照片。

Kate Spade’s 的推荐系统,详如下图,除了保证了每一张图片都是白底无水印的图片外,在用户鼠标点击到图片上的时候,图片会直接变更为模特背包的图片,让产品信息进一步的透出和提前传递。

这是一个最简单的策略,但他却可以成功激起人们的兴趣。因为在最小空间中,把产品的信息给透传了。

鼠标停留切换图片

二、制作一个聪明的推荐

推荐产品有很多种,我们可以创建基于流行产品的推荐系统,也可以创建类似产品的推荐系统等等,但我们更应该考虑制作一个个性化的推荐系统,基于用户的兴趣和社交数据。

通过推荐引擎,我们可以抓取用户的购物习惯,行为,付款历史和愿望清单,然后我们再给他展示一个针对每一个购物者都不一样的推荐系统。

买了还买

如果我们可以获取得社交数据,我们也可以使用社交数据。

通过社交数据,我们可以知道买家正在查找、浏览、购买什么产品。然后我们使用这些因子,我们可以识别并创建人物画像和社会群组。最终让我们可以提供给用户更智能更贴近用户的推荐系统,最终增加平均订单价。

我们也可以使用浏览过这个产品的人,也浏览了什么产品

看了又看

一个小的建议是,我们通过邮件来发送这些推荐的产品。让我们的 EDM 也变得千人千面。详如下图:

通过邮件来营销

通过邮件,我们不能随机的推荐产品,我们发送邮件的内容,要基于用户的诉求,为每一个用户都个性化推荐产品。

三、看看其他的人在购买什么

其他人在买什么,是一种最基本的推荐类型,就是排行榜或者热销榜。

但如果纯粹的只是热销榜,而没有参考用户的喜好信息,也是不够的。

但这种情况,更多时候是用于冷启动。

因为我们的热销榜,没有办法提升 商品销售覆盖度,从而导致 80%的产品销售,是来自20%的整体产品。

购买我们热销产品

四、使用看了又看

这个内容的算法因子更多,更多的展现了兴趣,For 种草。而成本也更低一些。
当我们的转化目标只是为加购,收藏时,就可以启用这个算法。因为看了又看,可以更大级别的扩散用户产品覆盖度。

因为看是廉价的。我可以看各种买不起的东西。但有些人可以买得起,大家都喜欢华为 P30,但买得起的人,不一定多,不能因为他买不起,就不给推荐吧。万一哪一天老板给发工资了呢?

看了又看

当然,我也可以使用搭配购买,比如我们买手机,下面除了推荐手机以后,更多的推荐手机对应的手机套。

五、使用猜你喜欢

You may also like 通常使用的算法逻辑就是你正在浏览的产品相似的产品。
最直接的 I2I。
但 I2I,也可以是基于描述、标题、标签、等,当然也可以基于类目、颜色、品牌或用途。

亚马逊就使用了 I2I 召回算法,但是基于用户对这个产品的评分而推荐这个产品。

就想当于,我买了 A 和 B,给 A 打了五星好评,然后新用户过来看 B 的时候,A 会被召回。

猜你喜欢

六、基于类目的热销推荐

当用户正在浏览我们的类目的时候,直接在类目上显示出这个类目最热销的产品出来,形如下图:

类目热销

七、使用对比色

颜色是设计中一个很重要的元素。

可以使你的推荐系统脱颖而出,比如我们正在浏览的产品主颜色是青色,然后我们的推荐底色也变成青色。

使用对比色

这种情况下,就会给使用都一种舒心的感觉。巴适!

八、添加引人注目的行为按钮

如果没有行动按钮(加购、加WISHLIST,查看相似),那这个推荐系统就是不完全的,因为只有添加了这些按钮,才可以让用户更简单的购买和浏览产品详情。

我们需要给这些行为按钮更醒目,但不一定是红色的样式。

添加行动点

九、考虑推荐产品的位置

这个概念来自于报纸,报纸首屏是用户最长见的部分。
所以出版商常常使用引信注目的标题和图像来吸引读者。

同理生效于我们的网站。

ETSY

上图中,ETSY 的推荐在网站最顶端放出了四个推荐产品,快速触达用户推荐。

举个现实中的例子,我们推着车走啊走啊走,然后突然想起来,刚才拿到手里的那块香皂需要购买一下,但又不想再费力再回去找,这个时候,推荐系统的作用,就是帮用户快速找到那块香皂。

十、在购物车页面增加推荐

另外一种你可以增你订单价的方式就是在购物车页面增加推荐。

研究表明,20%的顾客,点击了推荐的产品,并产生了购买。

购物车推荐

我们甚至可以添加免运费做为产品的附加属性。

比如,如果你提供 满88元,免运费,这个时候,购买车的推荐就非常重要了。

肯定可以提升你的转化。

十一、在付款成功页和订单确认邮件中使用推荐

多一个接触用户的场景。不多说了。

十二、通过推荐 建立个性化的 LP 页面

因为如果用户正在买裙子,然后当他点击到你的网站后,发现是一个网站首页,然后鞋子,裤子 都展现在用户面前,用户肯定会关掉这个页面。

所以,我们要为用户打造一个简单快捷的承接页,打造一个有产品关联或相关的承接页。

比如 Google shopping 可以把用户搜索的关键词传递进来。
我们就可以展示所有红色裙子相关的推荐。形如下图:

Google shopping
红色裙子集合

总结

最后的总结:
推荐扩展点:

  • 形态:位置、数量、样式(图片、标、颜色)、行为
  • 策略:热销、用户行为(浏览、搜索、加购、收藏、下单)

国外的内容,很少讲算法,但是学习一下外观的展示,也是不错的一种经验。


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