AI-संचालित उत्पाद अनुशंसाएं जो वास्तव में कन्वर्ट करती हैं
Amazon पर उत्पाद अनुशंसाएं राजस्व का 35% तक हिस्सा बनाती हैं। अधिकांश अन्य ईकॉमर्स साइटों के लिए यह 5-15% है। यह अंतर अनुशंसा गुणवत्ता के बारे में है। अधिकांश इंजन ग्राहकों को वही दिखाते रहते हैं जो उन्होंने पहले देखा था।
बुनियादी अनुशंसाएं क्यों विफल होती हैं
हाल ही में देखा गया कोई अनुशंसा नहीं है। यह बेहतर स्टाइलिंग वाला ब्राउज़र इतिहास है।
श्रेणी-आधारित सुझाव बहुत व्यापक होते हैं। आपने एक लैपटॉप खरीदा, तो यहां और लैपटॉप हैं। आपको दूसरे लैपटॉप की जरूरत नहीं है। आपको एक बैग, USB हब, या मॉनिटर चाहिए।
बेस्ट-सेलर्स सामान्य होते हैं। सभी को एक जैसे टॉप सेलर्स दिखाना एक लोकप्रियता प्रतियोगिता है, पर्सनलाइज़ेशन नहीं।
अच्छे सिस्टम क्या करते हैं
कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग। जिन लोगों ने X खरीदा उन्होंने Y भी खरीदा। सबसे शक्तिशाली सिग्नल। अच्छी तरह काम करने के लिए 50,000+ ऑर्डर चाहिए।
सीक्वेंशियल पैटर्न माइनिंग। कैमरा खरीदने के बाद, अगली खरीदारी आमतौर पर मेमोरी कार्ड (1 दिन), फिर कैमरा बैग (1 सप्ताह), फिर लेंस (1 महीना) होती है। खरीदारी यात्रा के अनुसार अनुशंसाओं का समय निर्धारित करना प्रासंगिकता में सुधार करता है।
संदर्भ-जागरूक अनुशंसाएं। उत्पाद पृष्ठ पर: पूरक आइटम। कार्ट में: एक्सेसरीज़। होमपेज पर: प्रोफ़ाइल-आधारित। खरीदारी के बाद ईमेल में: तार्किक अगली खरीदारी।
इंटेंट डिटेक्शन। उच्च-इंटेंट खरीदार (कार्ट में जोड़ना, तुलना करना, रिव्यू पढ़ना) निर्णय-सहायक अनुशंसाओं से लाभान्वित होते हैं। कम-इंटेंट ब्राउज़र खोज अनुशंसाओं से लाभान्वित होते हैं।
प्लेसमेंट मायने रखता है
- कार्ट पेज: पूरक एक्सेसरीज़। सबसे अधिक खरीदारी इंटेंट का क्षण।
- उत्पाद पेज: पूरक उत्पाद और विभिन्न मूल्य बिंदुओं पर विकल्प।
- खरीदारी के बाद: तार्किक अगली खरीदारी।
- होमपेज: लौटने वाले विज़िटर्स के लिए पर्सनलाइज़्ड, नए विज़िटर्स के लिए ट्रेंडिंग।
प्रदर्शन मापना
क्लिक-थ्रू रेट, ऐड-टू-कार्ट रेट, राजस्व एट्रिब्यूशन (अच्छे इंजनों के लिए कुल का 10-30%), और AOV लिफ्ट (10-15%)।
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