Para cualquiera que esté lanzando un sitio de comercio electrónico hoy, las recomendaciones de producto son una funcionalidad básica a incluir. Sin embargo, estas experiencias automatizadas no son tan simples como muchas veces los líderes de e-commerce hacen que parezcan.
Una vez que se introducen los datos reales de los clientes, una compañía dispone de una docena de maneras de hacerles recomendaciones. En el caso de los empresarios B2B, existen tres tipos de recomendaciones que garantizan el éxito en la mejora de la experiencia de cliente; todas se encuentran disponibles listas para usar en Liferay Commerce.
Tipos de Recomendaciones de Producto disponibles en Liferay Commerce
Liferay Commerce ofrece modelos de machine learning para implementar recomendaciones de productos personalizadas en tres niveles diferentes.
Recomendaciones de producto basadas en el contenido
Esto quiere decir ayudar a los clientes a encontrar lo que buscan recomendando productos relacionados en base a los contenidos de producto como especificaciones y categorización. A medida que se sincroniza el catálogo desde su ERP o PIM, Liferay Commerce actualiza su motor de recomendaciones para asegurar que sus clientes puedan descubrir los productos relacionados adecuados.
Recomendaciones de “otros usuarios también compraron”
Lo que significa fomentar la venta cruzada recomendando productos que otros clientes también han comprado, basándose en el producto que el cliente esté mirando en el momento. Los “productos comprados juntos habitualmente” son una forma común de ayudar a los consumidores a hacer la mejor elección cuando compran un producto, ya que pueden ver fácilmente qué les gustó a otros y evaluar si también les puede interesar sin tener que volver al catálogo y buscar a través de palabras clave o filtros.
Recomendaciones de producto basados en el usuario
Esta funcionalidad permite ofrecer recomendaciones personalizadas mostrando a los clientes lo que otros consumidores, con un perfil similar, también compraron. Además, permita añadir a datos del perfil del cliente las recomendaciones de “otros productos también comprados”, para una experiencia aún más personalizada ofreciendo a sus clientes información sobre el comportamiento de otros usuarios de empresas similares.
Por dónde empezar
Dependiendo de su estrategia, puede ser una buena idea empezar por un tipo de recomendación que vaya a tener más impacto directo en sus objetivos de ventas. A continuación se presentan algunas estrategias interesantes que empresas B2B pueden utilizar para abordar los puntos de dolor más comunes.
Aumentar la visibilidad de productos menos vendidos
Muchos catálogos tienen productos que están clasificados como “otros” o en una área de poca visibilidad dentro del sitio. Implementando la recomendación de productos basada en contenidos puedes hacer que los clientes accedan y conozcan estos productos con más frecuencia aumentando su visibilidad y, con suerte, resultando en un aumento de las ventas.
Reducir el número de devoluciones
Muchas devoluciones de productos pueden evitarse, especialmente si su línea de negocio implica requisitos de compatibilidad (por ejemplo, repuestos para automóviles, equipos de A/V, software, etc). Combina las recomendaciones de producto basadas en contenido con relaciones entre productos añadidas manualmente para asegurar que sus clientes están encontrando el producto correcto que necesitan. Algo que en última instancia, va a reducir el número de devoluciones.
Acelerar las decisiones de compra
Los ciclos de compra del B2B pueden ser particularmente largos ya que la compra suele implicar una alta inversión y productos más complejos. Facilite la decisión (y por lo tanto, acelere) combinando las recomendaciones basadas en el perfil del usuario con las de “productos también comprados”. Además de asegurar que los clientes están encontrando el producto más relevante para su necesidad, puedes añadir una capa de credibilidad al tiempo que aportas la información de comportamientos de compra de compañías similares.
Up-selling para nuevas cuentas
Si sabe que es probable que uno de sus segmentos de clientes compren productos de una gama más alta, puede implementar una recomendación de productos basada en el usuario para asegurar que sus clientes más nuevos dentro de este mismo segmento vean estos productos inmediatamente. Cuando incorpore un nuevo cliente, utilice la recomendación basada en el perfil de usuario en lugar de solamente las de “también comprados”, para que el nuevo cliente pueda ver antes los productos con un ticket medio más alto. Es más probable que ciertos públicos y perfiles de compradores opten por las opciones premium si saben que los otros players de su sector están haciendo lo mismo. Y puedes fomentar esta práctica a través de la recomendación adecuada durante el proceso de compra.
Y aún hay mucho más
Estos son solo algunos de los tipos de recomendaciones de producto que puede crear con los datos de sus clientes. Una vez que recopile información específica de los usuarios, tales como: ubicación, tamaño de la empresa, dispositivo, puesto de trabajo y más, podrá crear recomendaciones personalizadas para satisfacer muchas de las necesidades dentro de su estrategia. La clave es pensar más allá de la personalización de marketing - banners, cupones y anuncios - hacia una que aporte más valor a los clientes y que esté alineada con la forma con la que les gusta comprar sus productos.