Webshop Personalisatie2022-03-05T11:58:27+01:00

Betere customer experience en conversie? Webshop personalisatie.

Personalisatiesoftware kiezen is als bergbeklimmen zonder gids….
In onze adviezen, specificaties en selectiesupport ligt de focus op betere resultaten.

Direct sparren met experts, zonder verplichtingen!

WEBSHOP PERSONALISATIE

Webshop personalisatie is een onmisbare techniek in Ecommerce. Door de customer journey te personaliseren, met verschillende soorten aanbiedingen, verhoog je de kans op conversie. ‘Klassieke’ aanbevelingen verschijnen meestal op de productpagina’s, meestal voorzien van microcontent als Klanten die dit product kochten, kochten ook… of U bent wellicht ook geïnteresseerd in… Deze aanbevelingen komen doorgaans uit de webshop pltaformtechniek zelf en hebben doorgaans een lage conversie omdat ze minder relevant voor de bezoeker zijn.

‘Geavanceerde’ aanbevelingen daarentegen zijn beter afgestemd op het gedrag van bezoekers en hun eventuele aankoophistorie. Deze aanbevelingen worden gepresenteerd in bijvoorbeeld een aparte webwinkelsectie, mijn winkelomgeving,  of in de volgorde van getoonde producten op een listerpagina, op basis van vooraf ingestelde filters. Inloggen en/of cookies maken dit mogelijk. Deze vorm van webshop personalisatie biedt gebruikers geen algemene, maar gepersonaliseerde suggesties.  Naast aanbevolen producten, kunnen ook gepersonaliseerde banners en promoties getoond worden, bijvoorbeeld op basis van een zoekterm die in Google is ingetikt. Niet alleen producten, maar bijvoorbeeld ook categorieën, catalogi, auteurs in in online boekhandels kunnen worden gepersonaliseerd. Het ultieme doel van webshop personalisatie oplossingen is een totale personalisatie van de online customer experience. Met gepersonaliseerde navigatie, advertenties, prijzen, mails en andere berichten.

Bij het toepassen van online personalisatie, is koppeling met een klant data systeem of Customer Data Platform essentieel.

PERSONALISATION ENGINEERING

Webshop personalisatie is een technologie die volop in ontwikkeling is.  Honderden dataspecialisten zijn permanent bezig met het bedenken van nieuwe theorieën en methoden voor de ontwikkeling van verbeterde aanbevelingsalgoritmes. Het belangrijkste doel van personalisatie is het creëren van de ultieme customer experience. Dat resulteert op zijn beurt in meer omzet en winst. De uitdaging bestaat eruit producten aan te bevelen die voor klanten op het juiste moment relevant en van toegevoegde waarde zijn. Hoe persoonlijker het aanbod, hoe groter de kans dat klanten je producten bekijken en kopen. Tegelijkertijd wil je voorkomen dat er down-selling plaatsvindt door het aanbevelen van vervangende, goedkopere producten.

Veel webshops hebben inmiddels honderdduizenden, vaak zelfs miljoenen verschillende producten in het assortiment. Het is de kunst om uit deze gigantische hoeveelheid de meest geschikte en relevante aanbevelingen aan klanten te presenteren. Hierbij is permanente updating essentieel, want speciale aanbiedingen, assortimentssamenstellingen en prijzen veranderen snel. Dat stelt hoge eisen aan de ‘intelligentie’ en het zelflerend vermogen van toegepaste algoritmes. Goede personalisatietechnologie moet in staat zijn om te acteren in een zeer dynamische omgeving. Hiermee is de belangrijkste uitdaging van personalisatietechnologie benoemd: het kunnen vertonen van adaptief gedrag.

VALKUILEN?

Wat zijn de zwakke punten van webshop personalisatie technologie?

Webshop personalisatie technologie wordt soms nog ten onrechte gezien als klassieke data mining. Veel data mining-gerichte aanbieders leggen zich bij gebrek aan een eigen Recommendation Engine toe op clusteringtechnieken. Dit reduceert het onderwerp van personalisatie tot een statistische analyse en modellering van het gedrag van gebruikers. Dit verdient een kritische blik omdat dit niet alle facetten van een zuivere gedragsanalyse dekt, zoals hieronder in beeld gebracht.

1. Het effect van de personalisatie is niet in beschouwing genomen: als de gebruiker naar alle waarschijnlijk toch naar een specifiek product gaat kijken, wat is dan het nut van aanbevelen? Is het niet logischer een product aan te bevelen dat het gedrag van de gebruiker verandert?

2. Personalisaties zijn zelfversterkend: als alleen eerdere ‘beste’ aanbevelingen worden weergegeven, bestaat het risico dat ze zichzelf versterken, zelfs als er betere alternatieven bestaan. Mogen er geen nieuwe aanbevelingen worden uitgeprobeerd?

3. Gebruikersgedrag verandert: zelfs als eerder gedrag perfect gemodelleerd is, resteert de vraag wat er gebeurt als het gedrag van gebruikers plotseling verandert door aanbiedingen, veranderingen in assortiment of andere wijzigingen in de webshop. Zou het niet beter zijn als de personalisatietechnologie in staat is om voortdurend te leren en zich flexibel aan te passen aan het nieuwe gebruikersgedrag?

SAMENSPEL VAN DATA, ANALYSE EN ACTIE

Door het verzamelen van klantdata en -patronen in klantgedrag in bijvoorbeeld een Customer Data Platform of CDP, kun je vrij eenvoudig klantprofielen bouwen. Elke klant heeft vele kenmerken die hem of haar uniek maken. Klanten kunnen hierdoor één-op-één benaderd worden, maar bijvoorbeeld ook worden geclusterd in specifieke klantsegmenten (audiences). Met deze segmenten kun je aparte campagnes opzetten, zowel in webshop personalisatie als daarbuiten. Denk onder meer aan social media, Google Adds, en -mail marketing. Data driven marketing is de sleutel tot succes en groei. Er zijn vele mogelijkheden en nog meer oplossingen. We helpen je graag verder.

Ecommerce vacatures of projecten?

Binnen 10 minuten een helder beeld

Ga naar boven