제품 추천. 6가지 최고의 전자상거래 전략

구매자의 충성과 충성도는 모든 비즈니스의 목표이자 경쟁 우위입니다. 제품 추천은 검색을 용이하게 하며 고객 경험을 형성합니다. 이는 제품을 홍보하는 가장 인기있는 방법 중 하나입니다.

웹 사이트에 게시된 추천은 평균 주문 가격을 높이며, 리치 및 평균 고객 유지율과 같은 중요한 지표에 영향을 미칩니다.

개인화된 추천을 읽고 주문하는 고객 중 49%는 처음에 아무것도 구매할 계획이 없었습니다.
소비자의 52%는 판매자로부터 추천을 받기 위해 개인 정보를 공유하려 합니다.
리테일러의 54%는 웹 사이트에 게시된 추천이 주문 평균 가격에 직접적인 영향을 미친다고 생각합니다.
Amazon의 판매 중 35%는 추천에 따라 플랫폼에서 홍보되는 제품입니다.

추천 시스템

추천 시스템은 Shopify, WooCommerce, Magento와 같은 전자 상거래 플랫폼에서 널리 사용됩니다. 내장 CRM 시스템 및 Google Analytics를 사용하여 사용자의 행동, 행동 및 선호도를 추적하고 분석할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 구매 및 본 상품 이력을 기반으로 협력 및 콘텐츠 필터링을 수행하며 관련성 있는 제품을 검색 및 쿼리에 제안합니다. 특성, 행동 및 관심을 기반으로 한 세분화는 개인 및 그룹에 대한 맞춤형 제안을 생성하는 데 도움이 됩니다.

1. Best Sellers (베스트셀러)

베스트셀러 전략은 판매자 상점에서 인기 있는 상품을 추천하는 전략으로, 수요가 높은 제품을 추천합니다. 다양한 카테고리 및 제품 유형에 대한 베스트셀러 세트를 만들면 흥미롭고 유리합니다. 이러한 추천은 구매자 행동에 영향을 미치며, 동기 없는 행동을 강화하며 이익을 보여주고 매출을 증가시킵니다.

2. 신상품 소개

"New" - 이 전략은 최근에 출시된 상품이나 상점에 추가된 상품을 고객에게 추천합니다. 이는 대상 고객 범위를 자연스럽게 확장하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 새로운 상품 블록은 웹 사이트의 홈페이지에 배치되거나 사용자가 특별히 생성된 페이지로 이동하도록 유도됩니다. 이 전략에서는 상품을 카탈로그에 추가된 날짜를 기준으로 정렬합니다.

3. 관련 상품 (Related Products)

이 전략은 주로 교차 판매 시에 사용됩니다. 구매자가 상품을 장바구니에 넣은 후 유사한 상품이나 관련 상품을 제안합니다. 장바구니의 가치를 증가시킴으로써 판매자는 이윤을 높일 수 있습니다. 관련 상품에 대한 권장 사항을 상품 페이지와 주문 확인 페이지에 효과적으로 배치하는 것이 가장 효과적입니다.

4. 비슷한 상품 (Similar Items)

이 전략을 사용하면 주문을 생성하는 구매자에게 유사한 특성, 속성, 매개변수를 가진 상품을 보여줍니다. 이 전략은 "비슷한 상품" 섹션을 웹사이트 페이지나 온라인 상점에 배치하거나 "관련 상품" 또는 "함께 자주 구매함"이라는 필드를 장바구니에 추가하여 구현할 수 있습니다.

5. 최근 본 상품 (Recently Viewed Product)

추천 시스템은 사용자가 방문한 제품 페이지를 추적합니다. 개인화된 추천은 주로 제품 페이지 하단, 카테고리 및 홈페이지에 배치됩니다. 이 전략은 사용자의 시스템 행동이 그의 미래 관심사를 형성할 수 있다고 가정합니다.

6. 이전 이력을 기반으로 (Based On Previous History)

"이 상품을 구매한 고객들은 다음 상품도 구매했습니다..."

이는 이전 구매, 조회 및 상점과의 상호 작용에 기반한 개인화된 추천 전략입니다. 이 추천 전략은 종종 이메일에서 사용되어 이전 구매를 보완할 수 있는 상품을 제안합니다. 이러한 추천은 고객 행동과 상품 구성의 변화를 고려하여 실시간으로 업데이트되어야 합니다.

Halla Systems: 간단한 추천에서 지능적인 추천까지

제품을 추천하는 방법은 온라인에서 쇼핑 카트를 채우는 단계에서나 고객과 직접 통화하여 주문 세부 정보를 확인하는 등 여러 가지 방법이 있습니다. 경험이 풍부한 드롭쉬퍼들과 새로운 창업자들은 주문 평균 가격 및 총 가격을 높이는 방법을 계속해서 찾고 있습니다. 주문 평균 가격 (카트)은 전자 상거래에서 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 이것은 특정 기간 동안 한 고객의 평균 주문 가격을 추적하는 데 도움이 되는 메트릭스입니다.

Halla Systems는 협력 파트너와 함께 간단한 방식(예: 가장 많이 판매되는 상품 목록)뿐만 아니라 복잡한 지능형 추천(동적으로 업데이트되는 제품 세트에 대한 조정된 알고리즘)을 사용합니다. Halla Systems는 추천을 연결할 때 드롭쉬퍼가 관련된 상품을 찾도록 도와주며 다양한 검색 알고리즘, 절대 및 관계적 필터링을 적용합니다.