Le raccomandazioni personalizzate sui prodotti del tuo eCommerce.

raccomandazioni personalizzate

in ecommerce

Quanto sono efficaci le raccomandazioni personalizzate sui prodotti per un eCommerce?
Quanto e come influiscono sulla capacità di convincere all’acquisto un visitatore, come funzionano e quanto portano in incremento sul volume delle vendite?

Poco diffusi e poco utilizzati sul mercato italiano, sono invece molto presenti in altre realtà alla vendita online con più realismo e capacità e meno paraocchi.
Diversi venditori online che seguo li usano con buon successo e con incrementi sulle prestazioni totali delle vendite online assolutamente efficaci, sia in rapporto alle vendite portate che al costo di utilizzo trattandosi di Software As A Service. Maggiore è l’utilizzo nel tempo, maggiore la loro efficacia, in funzione della capacità di apprendere e rispondere alle abitudini di navigazione di un visitatore.

In pratica si tratta di installare sul tuo eCommerce dei software che riconoscono il il visitatore che torna sullo shop online, attirano la sua attenzione presentando, in box dedicati allo scopo, i prodotti che ha visto in precedenza e che corrispondono meglio alle sue intenzioni di navigazione, al suo interesse e in definitiva alle sue intenzioni di acquisto.

Consigli personalizzati sui prodotti e ricavi.

Ad agosto 2015 Marketing Sherpa ha pubblicato una ricerca basata su 1,5 miliardi di sessioni di shopping in un periodo di tre mesi e su prodotti che vanno dall’abbigliamento, allo sport, al cibo, al vino, libri, musica, elettronica, arredamento.

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Le raccomandazioni dinamiche sono generalmente impostate sulla home page, sulla pagina della categoria, sulla pagina del prodotto, sulla pagina del carrello e sono personalizzate sui dati del visitatore, sul suo comportamenteo e sulla storia della sua navigazione.
Il grafico qui sopra presenta i 10 tipi di raccomandazione che hanno i migliori risultati per incassi portati all’eCommerce.

Dove mettere i box di raccomandazione.

Fatevi una domanda e datevi una risposta.
Se Amazon mette le raccomandazioni in evidenza al primo posto nella vista del cliente, ci può essere un motivo valido?
Le raccomandazioni personalizzate vanno messe in evidenza, in primo piano, sulla vista del visitatore nella home page e nella pagina di categoria per un motivo molto evidente: sono raccomandazioni personalizzate. 
Non sono raccomandazioni generiche del venditore, basate spesso sul nulla, quando non su ipotesi di vendita completamente errate.
La regola fondamentale che vorrei ricordare ad ogni venditore è che se un prodotto non si vende, non si vende.
E’ una realtà incontrovertibile e non è mettendo in evidenza un prodotto che nessuno vuole che si aumenteranno le vendite. L’effetto sarà sempre un detrimento generale delle vendite. 
Non si entra in un negozio, se espone in vetrina la merce invendibile. Quando un prodotto non vende si adottano altre tattiche: lo si toglie dalla vendita o si taglia drasticamente il prezzo, oppure di fa altro ancora, ma certo non si mette in evidenza tale e quale.

Invece, sono molti i venditori online lenti, che non muovono il loro inventario e che costruiscono box rigidi con “i best seller”,  i “prodotti in evidenza”, i “migliori sconti”, spesso nella speranza di gabbare il visitatore con presentazioni statiche relegate inutilmente al fondo della pagina.

I titoli dei box di raccomandazione hanno una diversa capacità di conversione.

Non si mettono titoli  a caso, non si mettono i box di raccomandazione a caso, non si fanno prove che non siano sostenute da A/B test, non si mettono i box di raccomandazione in posizione non verificate e sostenute da ipotesi non verificate.

“I visitatori che hanno visualizzato questo prodotto hanno anche visto” è la raccomandazione prodotto che genera le maggiori entrate.

“I visitatori che hanno visualizzato questo prodotto hanno anche visto” è stato il tipo di raccomandazione che ha generato la maggior parte delle entrate – più di due terzi (68,4%) di tutte le entrate.

Un altro generatore significativo di entrate è “I visitatori che hanno visto questo prodotto alla fine hanno acquistato” Questo è seguito da “Ti potrebbe anche piacere”, che è una raccomandazione prodotto fortemente personalizzata sulla base dei comportamenti attuali e passati dei visitatori sul sito.

Questi risultati non sorprendono dal momento che prova sociale, o la nostra tendenza a supporre che un’azione sia più corretta se anche gli altri la stanno facendo, è stato spesso testata, ha dimostrato di funzionare e di conseguenza è diventata una parola d’ordine nel marketing.

“I clienti hanno anche comprato” è abusato da siti di eCommerce.

Le tattiche che la maggior parte dei siti eCommerce utilizzano, sono quelle che generano la maggior parte delle entrate?

I dati della ricerca mostrano alcune discrepanze tra ciò che i venditori pensano influenzerà positivamente i loro clienti (percentuale di siti che utilizzano un tipo di raccomandazione) e ciò che i clienti realmente fanno (percentuale di entrate da un tipo di raccomandazione).

Le maggiori entrate sono sempre portate dal clienti che acquistano più oggetti o da clienti che acquistano oggetti di maggior valore.
Ed anche questa è una regola fondamentale della vendita, ovunque si svolga.

Due le categorie hanno mostrato le più altre discrepanze tra uso ed efficacia.

  • Il 30,9% dei siti usa “I clienti hanno anche acquistato” sulla loro pagina del carrello, mentre solo il 7,9% dei ricavi è venuto da questo tipo di raccomandazione.
  • Anche se il 42,5% dei siti web usa “Potrebbe anche piacerti ” su tutto il sito, solo il 16,1% dei ricavi è venuto da questo tipo di raccomandazione.

Un’altra discrepanza notevole è  “Top Seller sul sito”:  il 22,3% dei siti dei siti coinvolti nella ricerca lo sta usando, mentre solo il 8,5% dei ricavi è venuto da questo tipo di raccomandazione.

“I visitatori che hanno visto questo prodotto hanno poi acquistato” è sottoutilizzato dagli eCommerce.

La situazione si è capovolta – una percentuale maggiore di ricavi e una percentuale inferiore di siti che utilizzano questo tipo di raccomandazione – con “I visitatori che hanno visto questo prodotto hanno poi acquistato” nella pagina del prodotto. Anche se il 25,1% dei ricavi è venuto da questa raccomandazione, solo il 7,3% dei siti la utilizzano.

Cosa significa questo per i marketer e per gli store manager?

Nel complesso, i venditori online potrebbero sovrastimare il valore dei suggerimenti come “I clienti hanno anche acquistato” sulla pagina del carrello e “potrebbe anche interessarti/piacerti” sitewide. E potrebbero sottovalutare il valore di presentare “I visitatori che hanno visto questo prodotto hanno poi acquistato” sulla pagina prodotto.

Se stai decidendo quali tipi di raccomandazioni uso, decidere quando e dove presentarle dovrebbe essere la prima domanda molto importante. L’obiettivo è rendere la navigazione del cliente ed il processo di convincimento il più semplice e gratificante possibile, aggiungendo valore senza distogliere dall’intenzione di acquisto all’origine della ricerca.

5 consigli per creare raccomandazioni prodotto efficaci.

#1 – Suggerimenti rilevanti e azionabili.

Più facili a dirsi che a farsi. Per capire cosa è rilevante per un compratore sul tuo sito, dovresti avere un sistema che misura i comportamenti e le preferenze dei compratori e reagire velocemente alle indicazioni. Un buon sistema di raccomandazioni fa esattamente questo. Un consumatore che seleziona dei prodotti nella taglia XL, non dovrebbe poi vedere raccomandazioni di prodotti che non siano nella taglia XL durante una sessione di acquisto.

#2 – Costruisci raccomandazioni coinvolgenti.

Ad esempio utilizzare immagini dinamiche come un buon modo per fare raccomandazioni di prodotto attraenti e facili da azionare. Se un cliente passa sopra l’immagine di una camicia, l’immagine potrebbe cambiare per una vista diversa senza dover cliccare sul prodotto.
Il contenuto dinamico aumenta l’impegno e richiede poco sforzo da parte del visitatore.

#3 – Capire le esigenze del cliente nel suo percorso di acquisto.

Due sono gli errori grossolani che commettono molti venditori online.

  1. Fare cross selling sulla pagina di dettaglio del prodotto.
    Il consumatore che naviga sulla pagina di dettaglio del prodotto è ancora in una fase di ricerca e sta cercando il prodotto giusto. E’ corretto presentare opzioni simili e fare upsell sulla pagina di dettaglio del prodotto per aiutare il visitatore a trovare presto il prodotto giusto.
  2. Mostrare prodotti simili sulla pagina del carrello.
    A questo punto dell’acquisto il cliente è vicono a chiudere l’acquisto e non dovrebbe essere distratto con opzioni simili. La pagina del carrello è il posto per provare il cross selling.

#4 – I clienti devono avere un senso di controllo e sicurezza.

La privacy è una preoccupazione costante dei navigatori e dei clienti online. Va spiegato che si sta usando un motore di raccomandazione, va spiegato che il cliente può cancellare la sua cronologia, e si  potrebbero chiedere commenti e usare sondaggi per avere feedback sulle raccomandazioni personalizzate.

#5 – Le raccomandazioni sul prodotto sono un servizio al cliente, non un arcano tecnologico.

Stiamo parlando di sistemi automatici per raccomandare i prodotti ai clienti. Bene. Non lasciare che la tecnologia sia l’unico metodo da usare per arrivare ad un obiettivo finale: aiutare i clienti a trovare quello che per loro è importante e prezioso.

La tecnologia automatizzata, il marketing automation, è un modo efficace per raggiungere questo obiettivo, ma bisogna che il venditore si concentri su tutti i modi che  aiutano il cliente a scoprire i prodotti, ad avere maggiori informazioni, a gestire un rapporto personalizzato con il venditore.
La vendita non si ferma alle raccomandazioni personalizzate, ma vive e prospera con tutte le azioni che facilitano le decisioni di acquisto del cliente.


Risorse utilizzate per questo post:
Ecommerce Personalization Resources (da Barilliance)


Con alcuni clienti stiamo utilizzando con successo la suite di raccomandazioni personalizzate sui prodotti di BlueKnow.   Se vuoi maggiori informazioni scrivimi.

 

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