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Aumentare le conversioni associando product recommendation e personalizzazione

Reading time
8 minuti
Autore
Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Laureline is Content Manager and is in charge of Kameleoon's content. She writes on best practice within A/B testing and personalization, based on in-depth analysis of the latest digital trends and conversations with Kameleoon's customers and consultants.

Sui siti e-commerce o retail spesso i cataloghi di prodotti sono infiniti. Per questo, la sfida maggiore per i brand è riuscire a valorizzare le loro referenze con le persone giuste. Com'è possibile garantire che ciascun visitatore possa trovare rapidamente il prodotto di cui ha bisogno, che risponda alle sue aspettative?

Per permettere agli utenti di navigare serenamente a fronte di un'offerta di prodotti pertinente, i brand hanno a loro disposizione due metodi essenziali e complementari: la product recommendation e la personalizzazione.

1 La product recommendation: dare visibilità al catalogo

Con product recommendation si intende mostrare ai visitatori prodotti complementari a quelli che ha già consultato, cioè prodotti che solitamente vengono acquistati insieme.

Si tratta di una pratica indispensabile per chi ha un catalogo con numerose referenze. Gli algoritmi di product recommendation permettono di aggregare certi tipi di prodotto e di mostrarli ai visitatori in un momento successivo.

Per esempio, se un visitatore acquista una bicicletta, gli verrà proposto di acquistare un casco, delle protezioni o dei vestiti sportivi.

Un esempio è il sito di Fnac, sul quale si può trovare uno slider di "prodotti complementari" su tutte le pagine prodotto.

Recommandation produit

Questo approccio è incentrato sui prodotti e permette ai brand di valorizzare il loro catalogo, anche se spesso non è sufficiente per rispondere completamente ai bisogni dei consumatori.

Come sfruttare la product recommendation?

La product recommendation può essere integrata nella vetrina di uno shop online sotto forma di presentazione di articoli scelti dal brand, destinati a tutti i visitatori.

Gli attori dell'e-commerce Food possono, per esempio, proporre prodotti complementari a quelli già aggiunti nel carrello durante la navigazione - come succede nei negozi fisici, dove i prodotti vengono esposti in modo strategico.

I brand retail o di lusso possono utilizzare la product recommendation per valorizzare il loro universo: si tratta di un ottimo modo per offrire una panoramica della collezione del momento.

Per i marketplace la product recommendation perfette di mostrare prodotti simili nelle pagine di altri venditori o di mostrare l'ampiezza del catalogo di un solo venditore.

2 La personalizzazione: adattare il contenuto del catalogo agli interessi dei visitatori

La personalizzazione, contrariamente alla product recommendation, è completamente customer-centric e cerca di rispondere ai bisogni dei visitatori. L'esperienza proposta dipende quindi dagli interessi dei visitatori e non dai prodotti.

Con la personalizzazione è possibile contestualizzare tutti gli elementi di un sito web, compresa la messa in primo piano di certi prodotti tramite banner, pop-in, e-mail e tanto altro.

Mettiamo caso che lo stesso utente che ha già acquistato la bicicletta visiti il tuo sito e che, questa volta, voglia prendere una lavatrice - in funzione del suo comportamento sul sito, la personalizzazione ti permetterà di mostrare elettrodomestici complementari alla sua ricerca, in real-time.

Kameleoon permette di personalizzare l'esperienza dei visitatori sulla base dei prodotti che gli interessano. Sono tanti i tanti criteri disponibili, per esempio:

  • Tipologia di prodotti visitati,
  • Riduzione o aumento del prezzo su un prodotto a seguito dell'ultima visita,
  • Prodotto più/meno caro della categoria,
  • Sensibilità dei visitatori al prezzo,
  • Colore o misure del prodotto.

Questa è la vera differenza rispetto alla product recommendation: si mostrano prodotti che interessano all'utente durante la visita e non prodotti complementari a quelli già consultati.

Sul sito di Fnac è possibile, per esempio, vedere che la homepage è personalizzata in funzione dei prodotti che interessano al visitatore e che non si tratta soltanto di una selezione complementare.

personnnalisation

Personalizzazione in real-time con l'ai

 

La personalizzazione AI basata su algoritmi predittivi permette di identificare le probabilità di conversione o l'interesse di un visitatore (anche se anonimo) per una data categoria di prodotti, e quindi di personalizzare l'esperienza in real-time.

Con Kameleoon è possibile inoltre personalizzare l'esperienza di qualsiasi visitatore dopo i primi 15 secondi di visita sul sito, in funzione del contesto di navigazione (categoria di prodotti consultati, sensibilità al prezzo, momento della giornata, meteo, ecc.).

Kameleoon interpreta l'attrazione di un visitatore per una determinata categoria di prodotti attraverso il Kameleoon Predict Score™(KCS), che indica su una scala da 0 a 100 le probabilità di conversione del visitatore per una data categoria.

In questo modo si possono riorganizzare le categorie del menù o le diverse aree della homepage in funzione del KCS calcolato da Kameleoon in real-time. Un visitatore che ha un KCS elevato per gli elettrodomestici, l'informatica o i videogiochi vedrà queste categorie per prime nel menù di navigazione o nella homepage, per esempio al di sotto della linea di galleggiamento.

Come utilizzare la personalizzazione?

Se riprendiamo il confronto con i negozi fisici, la personalizzazione può essere paragonata ai consigli di un venditore in negozio che individua l'articolo migliore per il cliente, basandosi sulle necessità che è riuscito a cogliere durante la conversazione.

I brand devono quindi imparare a conoscere meglio la loro audience per proporre esperienze e prodotti conformi alle attese e ai bisogni di ciascuno di essi. Basarsi sui dati dei visitatori è il modo migliore per proporre loro un'esperienza idonea, che non è però possibile ottenere con la product recommendation.

È inoltre possibile, in funzione delle preferenze di ciascun visitatore, adattare i prodotti proposti e il modo in cui questi sono presentati.

In effetti con la personalizzazione è possibile rendere unica l'esperienza dei visitatori, non soltanto attraverso i prodotti che gli vengono mostrati. Si può, per esempio:

  • Adattare la homepage, i box dei prodotti in evidenza sulla base delle categorie di prodotti che interessano ai visitatori,
  • Mostrare il numero di visualizzazioni di un prodotto durante la giornata e quanto resta in stock,
  • Mostrare i messaggi di social proof per mettere in primo piano i prodotti popolari,
  • Proporre delle offerte personalizzate su certe categorie di prodotti,
  • Offrire un codice sconto per una categoria di prodotti sulla base del valore del carrello del visitatore (per esempio, se questo è di 50€, offrire un codice sconto su 60€ di acquisto).

3 La personalizzazione e la product recommendation: due metodi complementari

La personalizzazione e la product recommendation sono due metodi complementari: come in un negozio, la vetrina è importante tanto quanto i consigli di un venditore.

L'ideale è combinare gli algoritmi di product recommendation per coprire l'intero catalogo e quelli di personalizzazione per assicurarsi che i prodotti proposti corrispondano alle aspettative dei visitatori.

La personalizzazione permette di aumentare le azioni di marketing e la product recommendation, di fatto, ne fa parte.

Da un lato, i visitatori convertono più in fretta grazie ad azioni più mirate, mentre, dall'altro, è possibile ottimizzare i costi concentrandosi su azioni a forte valore aggiunto. Infine, l'automazione dà tempo ai team di focalizzarsi su altre attività strategiche.

Su grande scala, la personalizzazione permette anche di aumentare l'efficacia delle spese marketing del 10-30% e di aumentare la revenue del 5-10%. Unire la personalizzazione e la product recommendation è la chiave per ottenere una performance migliore in termini di conversioni e User eXperience.

Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Laureline is Content Manager and is in charge of Kameleoon's content. She writes on best practice within A/B testing and personalization, based on in-depth analysis of the latest digital trends and conversations with Kameleoon's customers and consultants.