Ako zvýšiť konverziu a priemernú hodnotu objednávky na webe
Automatizované odporúčania od ui42 sú založené na špičkovej AI technológii. V ui42 využívame najnovšie AI algoritmy a techniky na vývoj odporúčacích systémov, a tým pádom sú naše riešenia vysoko prispôsobiteľné, aby spĺňali špecifické potreby každého jedného eshopu. To zaručuje, že eshopy môžu zo svojej investície vyťažiť maximum. Odporúčacie systémy od ui42 sú navrhnuté tak, aby boli jednoduché na používanie a integráciu s existujúcimi platformami v e-commerce svete. To umožňuje eshopom ľahko začať využívať odporúčania podporované AI.
Pomohli sme eshopom zvýšiť mieru konverzie až o 15 % a priemernú hodnotu objednávky až o 6 %. Pridáte sa k nim aj vy?
1. Ako vo všeobecnosti funguje AI recommender?
AI recommendery sú algoritmy, ktoré využívajú strojové učenie na odporúčanie produktov alebo služieb zákazníkom na báze umelej inteligencie. Tieto algoritmy sa učia na základe údajov o zákazníkoch, ako sú ich nákupné histórie, záujmy a správanie na webe.
Existuje niekoľko rôznych typov AI recommenderov. Najbežnejšie typy používané v eshopoch sú:
- Image distance AI model: Tento typ recommendera využíva podobnosť obrázkov na identifikáciu produktov, ktoré by mohli byť pre zákazníka zaujímavé.
- Graph neural network (GNN) AI model: Tento typ recommendera využíva vzťahy medzi produktmi na identifikáciu produktov, ktoré sú navzájom kompatibilné.
- Soft max AI model: kontexte odporúčacích systémov sa soft max môže použiť na výpočet pravdepodobnosti, že zákazník kúpi určitý produkt. Napríklad, ak máme vstupy, ktoré predstavujú produkty, ktoré si zákazník už pridal do košíka, soft max môže byť použitý na výpočet pravdepodobnosti, že zákazník zakúpi ďalší produkt.
2. Čo všetko môžeme zbierať a následne používať na trénovanie AI modelov
Kúpna história zákazníkov
Táto história zahŕňa produkty, ktoré si zákazníci v minulosti kúpili, ako aj ceny, za ktoré ich kúpili. Kúpna história je jedným z najdôležitejších zdrojov údajov pre odporúčacie systémy, pretože poskytuje informácie o tom, čo zákazníci v minulosti preferovali.
Správanie zákazníkov na webe
Zahŕňa rôzne údaje o tom, ako zákazníci interagujú s webovou stránkou. Tieto údaje môžu byť užitočné pri porozumení záujmom zákazníkov a pri odporúčaní relevantných produktov.
- Produkty, ktoré zákazníci prezreli.
- Produkty, na ktoré zákazníci klikli.
- Z akého zariadenia zákazník prišiel.
- Koľko času strávili na jednotlivých stránkach.
- Z ktorej stránky zákazníci prišli.
- Kamm následne klikli.
- Prvá návšteva (first visit).
- Začatie nákupu (begin purchase).
- Vloženie do košíka (add to cart)
- Odstránenie z košíka (remove from cart).
- Hodnota objednávky (purchase value)
- A mnoho iných podľa individuálnych požiadaviek zákazníka.
Demografické údaje zákazníkov
Tieto údaje zahŕňajú vek, pohlavie, lokalitu a záujmy zákazníkov. Demografické údaje môžu byť užitočné pri odporúčaní produktov, ktoré sú relevantné pre určitú demografickú skupinu.
3. Ako fungujú AI recommendery na eshopoch našich zákazníkov?
V ui42 využívame kombináciu image distance a GNN AI modely. Image distance AI model je aktívny, kým sa nezhromaždí dostatočný počet údajov zo stránky o návštevníkoch. Keď je na konkrétnej stránke aspoň 5000 ľudí, spustí sa priamo GNN model. Týmto spôsobom zabezpečujeme, aby bol recommender spustený okamžite, a zároveň máme možnosť automaticky pridať GNN model, keď sa na stránke nazhromaždí dostatok údajov.
Výsledky našich testov ukazujú, že AI recommendery nám pomáhajú zvýšiť konverziu v priemere o 4,8 %.
4. Ponúknite zákazníkom to, čo by mohli chcieť, ešte skôr, ako to chcú
Kategórie
Kategórie sú dôležitou súčasťou každého e-shopu zo SEO pohľadu a tiež z UX hľadiska. Umožňujú zákazníkom rýchlo a jednoducho nájsť produkty, ktoré hľadajú. V minulosti sa produkty na stránkach kategórii zvyčajne triedili podľa najnižšej ceny alebo obľúbenosti. To však nemusí byť vždy najrelevantnejšie pre zákazníkov.
Personalizované odporúčania
S využitím odporúčacích systémov možno produkty na kategóriách triediť personalizovane. To znamená, že sa odporúčajú produkty, ktoré sú relevantné pre konkrétneho zákazníka.Personalizované odporúčania môžu pomôcť zvýšiť konverziu a priemernú hodnotu objednávky.
Rýchlosť
Najväčším problémom pri implementácii odporúčacích systémov na kategóriách je rýchlosť. Ak má e-shop veľký traffic, môže byť náročné každému návštevníkovi individualne zobraziť produkty v danej kategórii. Z tohto dôvodu sme UI42 vyvinuli API, ktoré pomáha riešiť tento problém. API umožňuje e-shopom rýchlo a efektívne generovať personalizované odporúčania na kategóriach.
Personalizované odporúčania na kategóriách môžu byť efektívnym spôsobom, ako zvýšiť konverziu a priemernú hodnotu objednávky. Spoločnosť UI42 ponúka API, ktoré pomáha e-shopom implementovať odporúčacie systémy na kategóriách rýchlo a efektívne.
5. Ako zvýšiť priemernú hodnotu objednávky?
V košíku sme zistili, že image distance a GNN modely nie sú dostatočne účinné. Naši zákazníci totiž v košíku nechceli vidieť produkty, ktoré už mali v úmysle kúpiť. Keďže klasický AI model nedokázal generovať dostatočne presné odporúčania, rozhodli sme sa použiť iný model, soft max.
Soft max pracuje s pravdepodobnosťou, preto je vhodnejší na tento účel. Na jeho trénovanie sme použili údaje zo všetkých objednávok z daného e-shopu.
Soft max model je účinný spôsob, ako zvýšiť priemernú hodnotu objednávky v košíku. Ak chcete zvýšiť obrat svojho eshopu, odporúčame vám zvážiť implementáciu soft max modelu do svojho košíka.
Soft max model pomohol zvýšiť obsah košíka o 5 %, čo malo za následok nárast obratu e-shopu. AI recommendery sú účinný spôsob, ako zlepšiť konverziu a priemernú hodnotu objednávky. Odporúčame ich implementovať na zvýšenie výkonu webu.
6. Koľko stojí AI personalizácia bežný eshop?
Cena AI recommenderov je závislá od počtu produktov, ktoré odporúčajú. Priemerný eshop platí za odporúčania 1,6 % z obratu, ktorý dokázatelne sprostredkoval. Táto cena sa môže líšiť v závislosti od rôznych faktorov, ako sú:
- Odporúčacie modely od ui42 môžu odporučiť produkty na rôznych úrovniach, napríklad na kategóriovej stránke, detailnej stránke produktu alebo v košíku. Cena odporúčaní sa zvyšuje so zvyšujúcim sa rozsahom odporúčaní.
- Kvalita odporúčaní sa môže líšiť v závislosti od modelu, ktorý sa používa na ich generovanie. Odporúčacie systémy, ktoré generujú presnejšie odporúčania, sú zvyčajne drahšie.
- Náklady na prevádzku odporúčacích systémov: Tieto náklady zahŕňajú náklady na hosting, údržbu a aktualizáciu odporúčacích systémov.
- Prispôsobenie odporúčacích systémov pre konkrétny e-shop je jednorazová investícia, ktorá môže pomôcť zvýšiť presnosť odporúčaní, zlepšiť používateľskú skúsenosť a zvýšiť konkurencieschopnosť e-shopu.
Celkové náklady na odporúčacie systémy môžu byť významnou investíciou, ale oplatia sa, ak prispejú k zvýšeniu obratu a konverzie.
Záverom teda môžeme povedať, že každý eshop by mal poskytovať personalizovaný obsah pomocou recommendrov. Je to efektívny spôsob, ako zvýšiť obrat a nemusieť márniť čas s tým, aby v eshope nastavoval produkty, ktoré sa budú kde zobrazovať.
