先進的な顧客重視の企業はすべて、次の価値を理解しています。 パーソナライズ。顧客が競合に流出するのを防ぐには、製品とサービスを調整することが重要です。パーソナライズされた製品レコメンデーションの使用は、現代のビジネス実践においてパーソナライゼーションを使用する革新的な方法のもう 1 つの例です。統計によると、online の買い物客全員のうち 56% は製品推奨 Web サイトに再度アクセスする可能性が高いことが示されています。消費者を中心に据えているため、online ショッピング、デジタル広告キャンペーン、電子メール マーケティングなどを含む、ビジネス アウトリーチのあらゆる側面に適用されます。その結果、統計によると、90% 以上の eコマース サイトではパーソナライズされた推奨事項が使用されます。したがって、ビジネスの規模に関係なく、今すぐこれらのパーソナライズされた製品の推奨事項を使用することを検討してください。
カスタマイズされた製品の推奨事項とは何ですか?
パーソナライズされた製品レコメンデーションでは、ソフトウェアとアルゴリズムを使用して、特定の購入者に固有の製品を提示します。文脈上、製品のパーソナライゼーション基準には、顧客の閲覧履歴、場所、人口統計、ショッピング カートの内容、購入履歴、検索パターン、およびソーシャル メディアの習慣が含まれます。基本的に、レコメンデーション エンジンは利用可能な情報をくまなく調べて、個々の顧客専用のバイヤー ペルソナを作成します。
さまざまな購入者向けに推奨事項をカスタマイズすることで、ショッピング エクスペリエンスが向上します。その結果、売上が増加し、平均注文額 (AOV) が促進され、カートの放棄が最小限に抑えられ、マーケティング費用が節約されます。 Slideshare によると、80% の消費者は、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供する会社から購入する可能性が高くなります。さらに、パーソナライゼーションにより、顧客獲得コストが 50% も削減されます。したがって、企業向けにパーソナライズされた製品レコメンデーションを導入すると、すべての KPI の向上につながります。
パーソナライズされた製品特性の効率を改善する方法VELINGEN
社会的証明の使用
88% の消費者は、パーソナライズされた製品のレコメンデーションと同じくらいユーザー レビューを信頼しています。製品の推奨とともにレビューを追加すると、自動的に興味が生まれ、購入が促進されます。さらに、「ベストセラー」や「トレンド」などのスローガンは、製品の認知度を高める傾向があります。これにより、顧客は、他の人がその製品を有用だと考え、ブランドを信頼できるものとして位置付けているという印象を与えます。
POSITIONINGRECOMMENDATIONSVELINGEN OVER VERウェブサイトの優れたポイント
Web サイトに推奨事項を掲載することで、カスタマー ジャーニー全体で関心を高める機会がたくさんあります。ただし、製品の推奨事項はバランスが取れている必要があります。これは購入を促すための試みであり、顧客を思いとどまらせるためのものではありません。したがって、ベスト プラクティスとして、次の点に推奨事項を含める必要があります。
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- ホームページ : これは、顧客がビジネス Web サイトで行う最初の連絡先です。理想的には、第一印象を良くすることが目標です。 SERP ランキングを向上させるために必要なことは、ページに顧客を引き付け続けることだけです。統計によると、パーソナライズされたホームページのプロモーション 85% が消費者の購入に影響を与えています。そのため、顧客が購入する可能性が高い製品をホームページに掲載するのは賢明な方法です。
- エラーページ : デッド リンクは避けられません。404 ページでパーソナライズされた製品レコメンデーションを使用すると、サービスを提供する機会が生まれます。たとえば、追加の商品を購入する際に配送料の割引を提供します。
- 商品ページ : この時点に到達した顧客は、購入に関心があることを示しています。顧客に関連する商品を配置すると、購入を完了する可能性が高くなります。
- カートページ: このページには、関連する製品を推奨するオプションがまだあります。製品をクロスセルおよびアップセルする絶好の機会です。ショッピング カートに類似または補完する商品のクーポンを含めると、コンテンツは正常に機能します。
電子メールの推奨事項を使用するVELINGEN
HubSpot によると、パーソナライゼーションにより、メールの平均開封率は 17.6% になります。メーリングリストに顧客がいるということは、会社がその顧客についてより良い情報を持っていることを意味します。したがって、レコメンデーション生成ツールがバイヤー ペルソナのデータを最適化できることを意味します。電子メールのパーソナライズが容易になり、購入が保証されます。
A/B テスト
通常、すべてのマーケティング担当者は、使用前のテストと戦略の最適化を使用します。製品の推奨事項も例外ではありません。エンジンがアルゴリズムを使用する限り、人間の助けが必要です。したがって、 A/B テスト 製品の推奨事項で成功を収めるために不可欠です。パーソナライズされた製品レコメンデーションのさまざまなモデルを顧客に対してテストし、その結果を分析ツールと比較します。次に、より優れた KPI を持つバリアントを大規模に展開します。
OVERBOARDに行かないでください
Adventure によると、消費者の 41% は、店の前を歩いているときに、ブランドからパーソナライズされたテキスト メッセージを受け取るのが怖いと感じています。推奨事項は侵略的であってはなりません。これは、顧客に影響を与えるどころか、遠ざけてしまう可能性があります。したがって、簡単にするために、最適な量を維持するのが最善です。
要するに、 パーソナライズされた 製品の推奨事項は、あらゆるビジネスに不可欠です。顧客は単なる数字であるという考えを排除します。さらに、苦労して稼いだお金を使っているブランドに理解されているという印象を顧客に与えます。上記の戦略は、今日のレコメンデーション エンジンをさらに活用するのに役立ちます。
