¿Mejor experiencia de cliente y conversión? Personalización de la tienda web.
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La personalización de la tienda web es una técnica indispensable en Ecommerce. Al personalizar el recorrido del cliente, con diferentes tipos de ofertas, aumentas las posibilidades de conversión. 'krecomendaciones clásicas suelen aparecer en las páginas de productos, normalmente con microcontenido como Los clientes que compraron este producto también compraron... o También te puede interesar… Estas recomendaciones suelen provenir de la propia tecnología de la plataforma de la tienda web y suelen tener una baja conversión porque son menos relevantes para el visitante.
Recomendaciones 'avanzadas' por otro lado, están mejor sintonizados con el comportamiento de los visitantes y su posible historial de compras. Estas recomendaciones se presentan, por ejemplo, en una sección separada de la tienda web, mi entorno de compras, o en el orden de los productos mostrados en una página de listado, basado en filtros preestablecidos. El inicio de sesión y/o las cookies lo hacen posible. Esta forma de personalización de la tienda web no ofrece a los usuarios sugerencias generales, sino personalizadas. Además de los productos recomendados, también se pueden mostrar banners y promociones personalizados, por ejemplo, en función de un término de búsqueda ingresado en Google. No solo se pueden personalizar productos, sino también categorías, catálogos, autores en librerías online. El objetivo final de las soluciones de personalización de tiendas web es una personalización total de la experiencia del cliente en línea. Con navegación personalizada, anuncios, precios, mails y otros mensajes.
Al aplicar en línea personalización, es la conexión con un sistema de datos del cliente o Plataforma de datos del cliente esencial.
Personalización ingeniería
La personalización de la tienda web es una tecnología que está en pleno desarrollo. Cientos de especialistas en datos están constantemente inventando nuevas teorías y métodos para desarrollar algoritmos de recomendación mejorados. El objetivo principal de la personalización es crear la mejor experiencia para el cliente. Esto, a su vez, se traduce en mayores ventas y ganancias. El desafío es recomendar productos que sean relevantes y de valor agregado para los clientes en el momento adecuado. Cuanto más personal sea la oferta, mayores serán las posibilidades de que los clientes vean y compren sus productos. Al mismo tiempo, desea evitar abajo vendiendo ocurre al recomendar productos de reemplazo más baratos.
Muchas tiendas online tienen ahora cientos de miles, a menudo incluso millones, de productos diferentes en su gama. El truco consiste en presentar a los clientes las recomendaciones más adecuadas y relevantes entre esta enorme cantidad. La actualización permanente es fundamental, porque las ofertas especiales, la composición de la gama y los precios cambian rápidamente. Esto impone grandes exigencias a la "inteligencia" y la capacidad de autoaprendizaje de los algoritmos aplicados. Una buena tecnología de personalización debe poder operar en un entorno muy dinámico. Esto identifica el desafío más importante de la tecnología de personalización: ser capaz de exhibir un comportamiento adaptativo.
Personalización ingeniería
La personalización de tiendas web es una tecnología en constante desarrollo. Cientos de especialistas en datos trabajan constantemente en nuevas teorías y métodos para desarrollar algoritmos de recomendación mejorados. El objetivo principal de la personalización es crear la mejor experiencia para el cliente. Esto, a su vez, se traduce en una mayor facturación y beneficios. El desafío es recomendar productos que sean relevantes y de valor agregado a los clientes en el momento adecuado. Cuanto más personal sea la oferta, mayores serán las posibilidades de que los clientes vean y compren sus productos. Al mismo tiempo quieres evitar que eso suceda. abajo vendiendo ocurre al recomendar productos de reemplazo más baratos.
Muchas tiendas online tienen ahora cientos de miles, a menudo incluso millones, de productos diferentes en su gama. El truco consiste en presentar a los clientes las recomendaciones más adecuadas y relevantes entre esta enorme cantidad. La actualización permanente es fundamental, porque las ofertas especiales, la composición de la gama y los precios cambian rápidamente. Esto impone grandes exigencias a la "inteligencia" y la capacidad de autoaprendizaje de los algoritmos aplicados. Una buena tecnología de personalización debe poder operar en un entorno muy dinámico. Esto identifica el desafío más importante de la tecnología de personalización: ser capaz de exhibir un comportamiento adaptativo.
¿Errores?
- 1. No se ha tenido en cuenta el efecto de la personalización: si de todos modos es probable que el usuario mire un producto específico, ¿qué sentido tiene recomendarlo? ¿No tiene más sentido recomendar un producto que cambie el comportamiento del usuario?
- 2. Personalización que se refuerza a sí misma: mostrar solo las "mejores" recomendaciones anteriores corre el riesgo de reforzarse, incluso si existen mejores alternativas. ¿No deberían probarse nuevas recomendaciones?
- 3. Cambios en el comportamiento del usuario: incluso si el comportamiento anterior se ha modelado perfectamente, la pregunta sigue siendo qué sucede si el comportamiento del usuario cambia repentinamente debido a ofertas, cambios en el surtido u otros cambios en la tienda web. ¿No sería mejor si la tecnología de personalización fuera capaz de aprender continuamente y adaptarse de manera flexible al nuevo comportamiento de los usuarios?
Interacción de datos, análisis y acción
Falta de conocimiento
Puede resultar frustrante que su equipo no tenga la experiencia adecuada. Mientras tanto, los proveedores de software quieren venderle todo tipo de cosas, pero ¿está tomando la decisión correcta?
Falta de conocimientos
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