¿Qué es el sistema de recomendación de comercio electrónico? ¡Todo sobre el tema!

sistema de recomendación de comercio electrónico

¿Has oído hablar de sistema de recomendación? Hoy en día, es una tecnología indispensable para cualquier comercio electrónico, ya que hace recomendaciones de productos para el consumidor, actuando como vendedor virtual. Esto facilita la navegación dentro de la tienda y aumenta la experiencia del usuario, porque hace que el viaje de compras sea mucho más agradable. 

Pero los sistemas de recomendación están presentes en nuestra vida en muchos otros canales y segmentos. Entonces, antes que nada, ¿qué tal entender qué es en general? En esta publicación obtendrás una descripción completa de esto y TODO lo que involucra un sistema de recomendación para el comercio electrónico, en los siguientes temas:

Vamos? 

¿Qué es un sistema de recomendación?

Un sistema de recomendación, o mecanismo de recomendación, es una herramienta que utiliza una serie de Algoritmos, análisis de datos e incluso inteligencia artificial (IA) para hacer recomendaciones en línea. Estas recomendaciones pueden ser costumbre para cada usuario o no, dependiendo del objetivo de cada plataforma, la cantidad de datos obtenidos e incluso el tipo de tecnología utilizada. 

Cuando el foco está en personalizar la experiencia del usuario, el sistema utiliza datos relacionados con el perfil y la navegación de ese usuario, como clics, calificaciones y búsquedas, para recomendar elementos que sean más relevantes para él.

Sobre todo, un sistema de recomendación recopila información y, con ello, facilita el proceso de toma de decisiones al mostrar y recomendar una selección de artículos. El artículo puede ser un producto, una forma de contenido o incluso una persona, en el caso de los sitios de redes sociales o en la sugerencia de amigos en una red social.

Esta información recopilada se refiere a tres elementos:

  • los elementos a recomendar; 
  • el usuario que se verá afectado por estas recomendaciones;
  • y otros usuarios que ya han interactuado con la plataforma. 

Los datos de usuario pueden ser de dos tipos: explícitos o implícitos. 

Explícito: consisten en información proporcionada por los usuarios, generalmente ante cualquier pregunta o solicitud, como comentarios y evaluaciones. 

Implícito: son producidos de forma espontánea por los usuarios y tienen que ver con su comportamiento durante la navegación, como clics, búsquedas, tiempo de permanencia en una página, etc. 

La calidad de las recomendaciones está directamente relacionada con la cantidad y calidad de los datos obtenidos. Entonces, cuantos más datos haya sobre una persona y otras personas similares a él, mejores y más personalizadas pueden ser las recomendaciones, despertando el interés de ese usuario y ayudando en la toma de decisiones. 

¿Cuándo surgió y por qué?

El término sistema de recomendación puede parecer nuevo, pero apareció en los años 1990. Sus primeros estudios se originaron en varias áreas, como las ciencias cognitivas, la teoría de la aproximación, la recuperación de información, la teoría de la previsión, la administración y el marketing, y surgieron de la dificultad de las personas para encontrar y elegir ítems frente a inmensa cantidad de información disponible en internet.

Así, además de solucionar un problema, el sistema de recomendación surgió como una oportunidad de negocio, aprovechando esta gran cantidad de datos e información para generar beneficios de forma atractiva. 

Tapestry, desarrollado en ese momento, es considerado por muchos como el primer sistema de recomendación. Dio origen al término “filtrado colaborativo”, ya que el filtrado de información que se realiza en este sistema se realiza mediante la colaboración entre personas. 

Al principio, “filtrado colaborativo” terminó siendo el nombre adoptado para abordar cualquier mecanismo de recomendación, pero luego los propios creadores comenzaron a llamarlo de manera más general “sistema de recomendación”, ya que no todos los sistemas necesitan utilizar la técnica colaborativo. 

Tapestry también motivó la creación del área de estudio enfocada solo en los sistemas de recomendación. De ella, algunos los investigadores comenzaron a dedicar sus estudios a identificar y resolver problemas de recomendación relacionados con las estructuras de evaluación. 

¿Dónde está presente?

Los sistemas de recomendación están presentes hoy en la mayoría de los servicios en streamingen el redes sociales, ecommerce e incluso en tiendas de aplicaciones que usamos a diario.

A pesar de ser segmentos bastante diferenciados, tienen en común la necesidad de tratar una gran cantidad de información. Luego, el sistema ayuda a organizarlos de una manera más atractiva para el usuario, mejorando la experiencia. De esa manera, incluso si no está seguro de lo que está buscando, tiene fácil acceso a varias sugerencias y no necesita seguir buscando en categorías y haciendo clic en un elemento por elemento. 

La forma de recomendar cambios según el negocio y los artículos a recomendar. Pero, en general, todo el mundo trabaja con tres tipos de sugerencias: 

  • las que tienen en cuenta el perfil del usuario y son más relevantes para él; 
  • aquellos que tienen en cuenta la popularidad del artículo en relación con todos los usuarios; 
  • los que dan la noticia. 

Aquí hay unos ejemplos:

Netflix

sistema de recomendación Netflix es sin duda uno de los más conocidos y utilizados por la gente. Su objetivo es ayudar a los usuarios a elegir películas y series entre tantas opciones. Sin tener que buscar durante horas hasta encontrar algo que despierte su interés.

Recomendación de Netflix

Spotify

O Spotify es una de las transmisiones de audio más utilizadas en el mundo y utiliza el sistema de recomendación para sugerir podcasts, canciones e incluso armar listas de reproducción completas para sus usuarios. 

Sistema de recomendación de SpotifyRecomendación de Spotify

Facebook

O Facebook domina el mercado de las redes sociales y utiliza un sistema de recomendación para sugerir nuevos amigos, recomendar anuncios patrocinados y contenido relevante para el perfil de cada usuario.

Recomendación de anuncios de FacebookRecomendación de contenido de Facebook

Google Play Store

Google utiliza mecanismos de recomendación en muchos de sus frentes, pero aquí destacamos los Google Play Store, una tienda de aplicaciones que en la actualidad también trabaja con películas y libros y utiliza recomendaciones para sugerir artículos y optimizar la navegación.

Recomendación de juegos de Play StoreRecomendación de libros electrónicos de Play Store

Amazon

A Amazon es pionero y uno de los casos de éxito más notables y antiguos en lo que respecta al sistema de recomendación. 

Han utilizado esta tecnología desde 1999, siempre apreciando la personalización de experiencia de compra. A lo largo de los años, han ido mejorando cada vez más el sistema y hoy es la empresa más valiosa del mundo: vale casi XNUMX millones de dólares. 

Su sistema está orientado a la recomendación de productos, lo que facilita el viaje de compra de sus consumidores y ayuda a toma de decisiones e conversión de ventas.

Estos son algunos ejemplos de las recomendaciones responsables de este exitoso caso de Amazon:

Sistema de recomendación de AmazonEscaparate de recomendaciones de Amazon

La mayoría de estos servicios tienen sus propios sistemas de recomendación que utilizan inteligencia artificial (IA) para que las recomendaciones sean más personalizadas y, por tanto, más asertivas. Hay sistemas que no utilizan IA y, por tanto, no pueden ofrecer una experiencia tan personalizada. Pero hablaremos más sobre eso en los próximos temas. 

Sistema de recomendación para el comercio electrónico

En los sistemas de recomendación de comercio electrónico, el objetivo principal es la sugerencia de productos para consumidores en llamadas vitrinas inteligentes o ventanas de recomendación. Pueden aparecer en la página de inicio del sitio web, en las páginas de productos y en el carrito de compras. ¿Comprendemos mejor cómo funcionan?

Vitrinas de recomendaciones inteligentes

As vitrinas inteligentes actuar como uno vendedor virtual y recomendar productos de forma inteligente dentro de la tienda online. 

Incluso pueden recomendar artículos de una manera aún más asertiva y personalizada que un vendedor promedio, debido a la gran cantidad de datos e información que el sistema puede obtener sobre los usuarios. Todo depende de cuánto navegó el consumidor por la tienda y cuánta información puso a disposición del sistema. 

Sin embargo, si tiene poca interacción con el sitio y no hay suficientes datos, la única forma es trabajar con recomendaciones no personalizadas, que también pueden ser muy efectivas. 

A continuación, se muestran algunos ejemplos de vitrinas inteligentes: 

Personalizado

Cuando el consumidor entra en la tienda online y empieza a navegar, pinchar y buscar productos de su interés, el sistema identifica su perfil y puede realizar recomendaciones personalizadas y más relevante. Este es el caso de la Diesel a continuación, que muestra productos similares a los que ya está viendo y bastante similares entre sí.

escaparate diesel personalizado

Ellos hacen navegación más agradable, porque el consumidor puede ver diferentes artículos de interés sin tener que buscar en categorías o filtrar información.

No personalizado

Si el cliente acaba de llegar al sitio y aún no ha navegado lo suficiente, es difícil identificar sus intereses. En este caso, puede verse afectado por vitrinas no personalizadas. Son más genéricos y, en general, muestran los mismos productos a todos los clientes. 

La estrategia aquí es apostar por desencadenantes mentales, como escasez y aprobación social, mostrando las últimas ofertas o los artículos más vistos y / o vendidos. Los lanzamientos también se utilizan ampliamente.

Escaparate de recomendaciones de diésel

Es común que ambas estrategias se utilicen en sistemas de recomendación de comercio electrónico, trabajando en conjunto para todo tipo de situaciones.

Aprender más acerca de vitrinas inteligentes.

Vitrinas independientes 

Las vitrinas inteligentes también pueden ser autónomo, es decir, pueden funcionar de forma automática y sin necesidad de ajustes manuales, siendo mucho más eficientes. Esto sucede cuando el sistema usa inteligencia artificial. Cubriremos con más detalle en el tema: Sistema de recomendación con inteligencia artificial.

¿Tiene su sistema propio o subcontratado?

Como viste en el tema anterior, Amazon es una gran historia de éxito, especialmente cuando se trata de sistemas de recomendación en comercio electrónico. Trabajan con ventanas de recomendación en una propio sistema es eso cuesta mucho dinero e Se necesita mucho trabajo. Después de todo, es necesario contar con un equipo de tecnología totalmente enfocado y especializado en esto.

Pero, afortunadamente, hoy en día cualquier tienda virtual, aunque no cuente con un equipo interno para desarrollar su propio sistema, también puede tener un mecanismo de recomendación en su sitio web, ya que existen servicios de terceros totalmente centrado en eso. 

Algunos hacen un proyecto específico para cada tienda, lo que lleva más tiempo y cuesta más. Otros tienen una estructura estándar que se puede adaptar fácilmente a cualquier tienda. 

Si tu empresa no es Amazon, la mejor forma es optar por un sistema subcontratado. Al final de este texto, enumeramos algunos puntos que le ayudarán cuando se trata de elige un sistema de recomendación a tu tienda. ¡Revisa!

Tipos de sistemas de recomendación

Existen varios tipos de sistemas de recomendación, todos los cuales funcionan con datos, pero de diferentes formas. Algunos usan solo estadísticas, recuperación de información (IR) y filtrado de datos. Otros utilizan estos métodos junto con inteligencia artificial, en técnicas de aprendizaje automático. 

Un proceso que está en aumento en la actualidad y se usa ampliamente es la extracción de características, un segmento que usa inteligencia artificial para extraer características. Posteriormente, los datos extraídos se procesan mediante filtrado o se utilizan en otros AI. Y también hay sistemas que utilizan la inteligencia junto con el filtrado para hacer recomendaciones. 

En general, todos los sistemas de recomendación pasan por 4 pasos principales:

1) Colección: La recopilación de datos es el primer paso necesario para que funcione un mecanismo de recomendación, ya que son la base de todo. Como ya se mencionó, estos datos se refieren a los elementos que se pretenden recomendar y a los usuarios que interactúan con el sistema, que pueden ser implícitos o explícitos. 

2) Almacenamiento: entonces, es necesario almacenar los datos de alguna manera para no “perderlos”. Puede elegir una base de datos NoSQL, una base de datos SQL estándar u otro tipo de almacenamiento. Lo importante es almacenarlos de forma organizada y estructurada y según la necesidad del sistema y la cantidad de datos. 

3) Procesamiento: otra etapa muy importante es el procesamiento de los datos, es decir, la etapa en la que se analizan y ordenan según sus características, facilitando la siguiente etapa de filtrado.

4) Filtración: es en esta etapa cuando se hace realidad la recomendación. En esta fase se filtran los datos recopilados, almacenados y procesados ​​con el fin de generar la recomendación más adecuada para cada situación. Hay varias formas de filtrar datos, todo depende del tipo de algoritmo utilizado.

Filtrado basado en contenido

En este tipo de filtrado, la atención se centra solo en usuario en cuestión y las características y similitudes entre contenido o artículos.

Esto sucede cuando se recomienda un producto en función de la última búsqueda o compra realizada. Si el consumidor compró un libro de ciencia ficción, por ejemplo, el sistema asume que otro libro de ciencia ficción, con características similares al anterior, también tiene potencial para ser comprado por él.

Algunos de los problemas con este enfoque son:

Burbujas de contenido: el sistema siempre recomienda los mismos tipos de elementos. Esta falta de diversidad, además del riesgo de aburrir la navegación para el usuario, no aumenta su patrón de consumo. 

Gran cantidad de datos: otro desafío en este tipo de enfoque es la necesidad de una gran cantidad de datos, tanto del usuario como de los elementos. 

Filtración colaborativa

En el enfoque colaborativo, el enfoque está en la relación entre todos usuarios y los artículos. En este caso, la similitud entre un elemento y otro se define en función de la opinión de los usuarios. Es como si compartieran información sobre los productos y colaboraran entre sí, de ahí el nombre. 

La esencia del filtrado colaborativo es la siguiente: a dos usuarios a los que les haya gustado el mismo elemento en algún momento, potencialmente les gustará otro elemento similar en el futuro. 

Este filtrado se utiliza en ocasiones cuando hay poca información disponible sobre un comprador específico. Por tanto, los algoritmos recogen datos, como valoraciones y compras anteriores, y combinan esta información con otros usuarios que tienen preferencias similares. Por lo tanto, asumen qué productos tienen más probabilidades de ser relevantes para él. 

Por ejemplo, si una persona ingresa a una tienda en línea y busca "zapatos", pero finalmente termina comprando un bolso, el sistema identifica una correlación entre ambas acciones y categorías. Luego, a medida que más personas repiten las mismas acciones, se crea una recomendación de producto para perfiles con comportamientos similares. 

Filtración híbrida

Filtrado híbrido combina contenido y enfoques colaborativos. Es muy eficaz, porque reúne los puntos positivos de cada filtro. 

Generalmente, las clasificaciones para cada enfoque se analizan por separado y se combinan más tarde. En otras técnicas, los dos enfoques se combinan en el mismo marco. 

Otros enfoques

En otros enfoques, se utilizan pocas o nada recomendaciones personalizadas. Este es el caso filtrado demográfico, cuyo criterio de selección se basa en atributos demográficos, como edad, sexo y ubicación. En otros casos, los algoritmos no personalizados recomiendan elementos en "lanzamientos", "más vistos", "promoción", que generalmente son los mismos para cualquier usuario. 

El objetivo es resolver el cold start. Es decir, cuando aparece un nuevo usuario o elemento en el sistema, con pocas interacciones, y se hace más difícil llegar a recomendaciones personalizadas. Así que apuesta por estos enfoques más generalizados es una forma de sugerir algo incluso sin tener tanta información.

Es una forma de incentivar al usuario a que se inicie en la navegación para luego informar al sistema sobre sus características y perfil. También es una solución para elementos que tienen poca interacción y necesitan ser expuestos de alguna manera.

Sistemas de recomendación con inteligencia artificial

Todos los tipos de enfoques mencionados anteriormente se pueden trabajar junto con el inteligencia artificial. Los dos principales diferenciales de un sistema de recomendación con inteligencia artificial son los personalización y automatización

personalización

Por mucho que los sistemas sin IA busquen personalizar las recomendaciones, no serán tan efectivos, ya que solo cumplen reglas fijas y lineales. 

Y inteligencia artificial una de sus principales características es la no linealidad, ya que utiliza cálculos no lineales para trabajar lo más cerca posible de un cerebro humano, mediante algoritmos inteligentes. Por eso, lata personalizar aún más la experiencia.

Los sistemas sin inteligencia artificial, a su vez, utilizan algoritmos simples. Con el algoritmo matemático simple, las expectativas de recomendación son más predecibles y limitadas, ya que cumplen una regla específica, que siempre funcionará igual para cualquier usuario y artículo.

Con inteligencia, se pueden personalizar incluso vitrinas más genéricas como "lanzamientos" y "best sellers".

Automação

Um sistema de recomendación con inteligencia artificial tiene la ventaja de estar automatizado, ya que la IA hace análisis en tiempo real y no solo pruebas A / B, como ocurre en otros sistemas. Eso facilita mucho los procesos e optimiza el tiempo del equipo. 

Un ejemplo en el comercio electrónico es el vitrinas independientes, que funcionan automáticamente. Residencia en analítica en tiempo real, la inteligencia artificial identifica qué escaparates están convirtiendo más, cuál es la mejor posición y cuáles son los más relevantes para cada usuario. 

Por lo tanto, se posicionan automáticamente, sin necesidad de interferencia humana. Isso disminuye la necesidad de mano de obra para realizar cualquier tipo de configuración. 

Para obtener más información, lea esta publicación que habla de ello: Vitrina virtual independiente: cómo personalizar automáticamente.

Es debido a la personalización y la automatización que los casos más grandes de sistemas de recomendación, como Amazon y Netflix, utilizan inteligencia artificial. 

Plantillas de recomendación

En el comercio electrónico existen muchos tipos de ventanas de recomendación, para las más diversas estrategias. A continuación, seleccionamos algunos ejemplos de plantillas de recomendaciones más usado.

Mais vendidos

escaparate más vendido

Estrenos

lanzamientos de escaparate

Recomendaciones personalizadas

escaparate recomendado para ti

A menudo comprados juntos 

escaparate comprado a menudo juntos

Productos similares

mostrar productos similares

Para conocer otros modelos de recomendación y conocer más detalles sobre cada uno, lea también: 8 plantillas de recomendación de productos para tu tienda online.

¿Qué plantillas de recomendación usar y cómo?

Para saber cual plantillas de recomendaciones Para usarlo, es importante conocer bien a su audiencia, a través de investigación y análisis de resultados. Tambien es importante analizar el rendimiento de cada escaparate después de activo, para averiguar cuáles funcionan mejor con su audiencia y dónde. 

En los sistemas de recomendación en general, Pruebas A / B y, a partir de ahí, los analistas identifican y configuran vitrinas en lugares donde hay una mayor posibilidad de conversión. 

En aquellos que usan inteligencia artificial, vitrinas independientes ellos lo hacen automáticamente, ya que, como mencionamos anteriormente, la inteligencia realiza analítica en tiempo real.

Pero, además, también es necesario utilizar cada uno en el lugar correcto y para la estrategia más adecuada, consulte algunos consejos.

En la casa de la tienda

Las ventanas más extendidas, como "Lanzamientos", "Los más vendidos" y "Más vistos" generalmente funcionan bien en la página de inicio del sitio web. Además de vitrinas personalizadas, siempre que el cliente ya haya navegado lo suficiente por la tienda y haya revelado sus intereses.

En las páginas del producto y del carrito de la compra

Las vitrinas que sugieren una compra conjunta o productos complementarios tienen más sentido en la página del producto y en el carrito de compras. 

Si bien la exhibición de productos similares funciona bien en las páginas de productos, pero no en el carrito de compras, puede dejar al consumidor confundido e indeciso entre los productos, en lugar de realizar la compra. 

Vitrinas con la cara de tu marca

Otra cosa que puedes hacer es ser creativo en los títulos de las vitrinas, usando un lenguaje más cercano a tus clientes y más parecido a tu marca, como el ejemplo de abajo Tienda Stoned

escaparate apedreado

Beneficios de tener un sistema de referencia

El objetivo principal de un sistema de recomendación es elevar el experiencia del usuario durante la navegación y, en consecuencia, generar buenos resultados para el negocio. Por lo tanto, para que comprenda los beneficios de esta tecnología para el comercio electrónico, enumeramos primero los beneficios para el consumidor final. Compruébalo a continuación.

Beneficios para el consumidor final

1) Facilita el viaje de compra

Las vitrinas de recomendaciones optimizan la búsqueda del producto dentro de la tienda virtual, ya que el cliente puede ver varios productos mientras navega, sin tener que buscar categorías y filtros. Esto acaba facilitando la jornada de compra.

2) Ofrece compras más asertivas

Cuando el sistema sugiere productos relacionados con el gusto y perfil del consumidor, mayores son las posibilidades de una compra más asertiva y exitosa. 

3) Promueve compras productivas

La sugerencia de productos complementarios permite al cliente comprar algo que ni siquiera había pensado en comprar, pero que funcionará bien con el producto deseado inicialmente.

4) Personaliza la experiencia

Los escaparates personalizados hacen que el cliente se sienta en una tienda especialmente organizada para él. Te hace sentir importante y bien atendido. 

5) Posibilita el descubrimiento de nuevos productos

Al visualizar diferentes tipos de recomendaciones durante la compra, el cliente tiene la posibilidad de descubrir nuevos productos de una forma sencilla y relajada.

Todos estos beneficios contribuyen a una excelente experiencia de compra, haciendo que el cliente esté mucho más satisfecho.

Beneficios para la tienda online

Cuando el cliente está satisfecho, comienzan a aparecer los beneficios para la tienda:

1) mayor tasa de conversión

Esto se debe a que cuanto más fácil sea para los consumidores encontrar lo que buscan, mayores serán las posibilidades de conversión y efectuar la compra.

2) Aumento de páginas visitadas por sesión

Las recomendaciones hacen que el usuario haga clic en varios productos y, con ello, acceda a más páginas mientras navega.

3) Mejor posicionamiento en buscadores

Al acceder a más páginas por sesión, el cliente termina pasando más tiempo en su sitio. Y cuanto más suceda, mejor será su sitio clasificado por los motores de búsqueda.

4) Más tráfico al sitio

Si tu sitio está mejor posicionado en los buscadores, naturalmente recibirás más tráfico. Además, al tener una buena experiencia de compra, las posibilidades de que su cliente regrese y lo recomiende a otras personas son grandes, lo que también termina aumentando el tráfico.

5) Aumento del ticket medio

Con el incentivo de comprar por pares y sugerir artículos con mayor valor de compra, es posible incrementar el valor de alquiler medio tu tienda.

6) Competitividad

Tener un sistema de recomendación es casi una consigna para las tiendas online, ya que la mayoría cuenta con esta tecnología. Entonces, para ganar competitividad en el mercado, es necesario contar con un buen sistema de recomendación y ofrecer la mejor experiencia posible al cliente.

7) Mayor compromiso del cliente

Teniendo un buen experiencia de compra Dentro de la tienda, el cliente se compromete más y, con esto, quiere promocionar su marca y decirle a todo el mundo lo bien que ha sido atendida.

8) Lealtad

Cuando el cliente tiene una buena experiencia y está más comprometido con tu tienda, la fidelidad es una consecuencia natural, ya que confía en tu marca y querrá repetir la dosis siempre que sea posible. 

Sistemas de recomendación junto con otras herramientas

Para un rendimiento aún mejor, un sistema de recomendación puede funcionar junto con otras herramientas, elevando aún más la experiencia de compra y garantizando resultados aún mejores para su comercio electrónico. Conoce a algunos de ellos.

Búsqueda inteligente

A búsqueda inteligente es una herramienta que usa inteligencia artificial para  optimizar búsquedas en línea. En el comercio electrónico se utiliza mucho junto con el sistema de recomendación. 

Aunque los escaparates facilitan la navegación y el viaje de compra, hay clientes que prefieren ir directamente al campo de búsqueda para buscar lo que buscan. Estos son los clientes más decisivos, por lo que es importante aprovechar la oportunidad y mostrar los productos adecuados de forma rápida y eficaz. Y eso es lo que hace la búsqueda inteligente.

Generalmente, una búsqueda inteligente incluye:

Como la inteligencia artificial es una tecnología en constante evolución y desarrollo, cuanto más tiempo pasa, más capacidades puede tener la búsqueda inteligente. 

SmartHint es un ejemplo de un sistema de recomendación que funciona junto con la búsqueda inteligente. Para obtener más información sobre esta tecnología, lea la publicación: ¿Qué es la búsqueda inteligente y por qué tenerla en mi comercio electrónico?

Pop-ups de retención 

Os pop-ups de retención son otra herramienta capaz de mejorar aún más los sistemas de recomendación. Su principal estrategia es evite abandonar el carrito de la compra durante el calor de la emoción, en lugar de esperar a que se produzca el abandono y luego intentar revertir la situación.

SmartHint también trabaja con esta solución y tiene ventanas emergentes que apuestan por disparador mental urgente: muestra una venta flash con un temporizador de cuenta regresiva para el producto que se está viendo. Esto capta la atención del cliente y le hace querer cerrar la compra para no perderse la oferta. 

¿Quiere comprender mejor cómo funcionan las ventanas emergentes de retención? Entonces acceda a este contenido: Ventanas emergentes de retención para el comercio electrónico: qué son y cómo funcionan.

Recuperación del carrito 

La recuperación del carrito a través del email marketing es una opción de una herramienta complementaria muy utilizada en conjunto con el sistema de recomendación, en caso de que no sea posible evitar el abandono del carrito. 

O Enviaste es una gran alternativa y muy completa, ya que monitorea en tiempo real y envía correos electrónicos automáticamente tan pronto como la persona abandona la página de pago. También reúne otras soluciones interesantes, como el cobro de facturación y el cashback.

Colección de palanquilla

Tener una herramienta de cobro de palanquilla es importante, ya que muchos clientes, incluso después de haber cerrado la compra, acaban sin pagar sus facturas por puro olvido, por no tener todos los datos necesarios a mano o simplemente por haberse rendido. 

Por lo tanto, incluso si el sistema de recomendaciones ha funcionado y facilitado el viaje de compra de su cliente, estos pequeños detalles pueden desperdiciarlo todo. Entonces, si puede, cuente también con esta herramienta.

Automatización de ventas y posventa

El sistema de recomendación garantiza una buena experiencia durante la compra, pero recuerda que el experiencia de compra también involucra todo lo que viene antes y después. Debe ser coherente y brindar a su cliente un servicio impecable en todas las etapas. 

Para eso, un buen pedido es contar con herramientas de automatización de ventas y postventa que den más alternativas a los clientes, agilicen los procesos y optimicen el trabajo de su equipo. 

A OmniChat es una plataforma de venta omnicanal, con la que el cliente puede realizar el pago directamente a través de WhatsApp o mediante aplicación de chat. Y también es posible integrar catálogos, precios, inventario y productos con el comercio electrónico.

Y Después de la venta trabaja con la automatización de todo el proceso post-venta, con ello la operación de cambio es mucho más sencilla y rápida, ya que el cliente puede acceder, dentro de su e-commerce, a una interfaz disponible para realizar el cambio solo, sin e correos electrónicos y llamadas largas.

Cashback

Una herramienta de cashback es interesante porque ofrece una oportunidad más para el cliente, que va más allá de la compra y acaba superando sus expectativas. El cashback convencional devuelve al cliente parte de la inversión realizada en la compra. Es una forma de animarte a consumir

Enviou aprovecha esta oportunidad y ofrece devolución de efectivo en momentos estratégicos, como la recuperación del carrito y la recogida de billetes. 

Ya Polonia Trabajar como reembolso social: permite al cliente elegir entre dos causas sociales para que su empresa realice una donación. Como aparece en el momento de finalizar la compra, también es una excelente manera de evitar el abandono del carrito, ya que deleita al cliente a través de empatía y compromiso social

¿Qué analizar al elegir un sistema de recomendación?

Tener un sistema de recomendación dentro de la tienda virtual es sin duda una necesidad. Pero entre tantas opciones, ¿cómo elegir? Hemos separado algunos puntos importantes de atención para que los observe al tomar esta decisión.

Integración con su plataforma

En primer lugar, compruebe si el sistema de recomendación analizado tiene integración con su plataforma. En caso contrario, consulta la posibilidad de realizar la integración, cuál es el trámite necesario y si merece la pena esperar. 

Tiempo de implementación

Puede ser que incluso con la integración con su plataforma, el sistema tarda mucho en implementarse en su tienda virtual. Hay jugadores que llevan meses, porque utilizan tecnologías antiguas que necesitan un proyecto específico para cada tienda. Por otro lado, otros sistemas utilizan tecnologías más avanzadas que pueden escalar, ya que tienen una estructura preparada. Por lo tanto, la implementación puede tardar unos minutos. Este es un punto muy importante a analizar, porque el tiempo es dinero. Por lo tanto, cuanto antes su sistema esté en funcionamiento, más rápido obtendrá resultados su tienda. 

Costo beneficio

Por la misma razón mencionada en el ítem anterior, algunos sistemas de recomendación son muy costosos debido a la baja tecnología, que requiere más tiempo y más trabajo para su implementación. Las tecnologías más modernas, como las que utilizan inteligencia artificial y computación en la nube, pueden ser mucho más accesibles en términos de costo y aún tener un rendimiento mucho mayor. 

Casos de éxito y resultados

Verifique los casos de éxito de los sistemas que está analizando, quiénes son los clientes que utilizan la herramienta y cuáles fueron sus resultados. Punta: ingrese a dos tiendas (o más) que utilicen sistemas diferentes y navegue por sus sitios web. Simula una compra online, pincha en productos, busca y analiza cómo se comportan los escaparates. De esa forma podrás ver en la práctica más o menos cómo funcionará el sistema de recomendación en tu tienda. 

Análisis de resultados

También asegúrate de que el sistema a contratar cuente con un mecanismo de análisis de resultados, con el cual podrás monitorear el desempeño y evolución de la herramienta dentro de tu tienda virtual diariamente y de una manera simple y clara. Solo entonces sabrá si la inversión está dando sus frutos y / o si necesita apostar por alguna otra estrategia.

Herramientas complementarias

Observa si el sistema que estás analizando funciona con herramientas complementarias, como las mencionadas en uno de los temas anteriores. Se cobra más y cuánto por eso. O si tiene una asociación con otros jugadores que le permiten usarlos. Pero, además, compruebe si estas herramientas realmente funcionan, porque no tiene sentido tener acceso a herramientas que funcionan mal. 

Mantenimiento

Otro factor importante a analizar es cuánto el sistema de recomendación contratado generará la necesidad de mantenimiento y configuraciones manuales. Algunos sistemas son 100% automatizados, esto genera menos trabajo y menos costos laborales.

Esperamos que este contenido te ayude y te sirva de guía en la elección de esta tecnología para tu tienda online. ¡Buenas ventas!

Si quieres conocer el sistema de recomendación SmartHint, haga clic aquí.

Escrito por: Tania d'Arc

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2021-09-13T19:21:47+00:00
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