Mitä jos voisit kasvattaa tilausten arvoa ja saada asiakkaat palaamaan ostoksille ilman, että heidän tarvitsee tehdä sen eteen enempää? Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä auttaa tarjoamaan oikeita tuotteita oikeaan aikaan. Se hyödyntää selaustietoja ja muita tuotekohtaisia signaaleja luodakseen asiakkaille yksilöllisemmän ja osuvamman ostokokemuksen.
Tärkeimmät huomiot
- Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä auttaa asiakkaita löytämään sopivia tuotteita nopeammin. Se voi parantaa tuotteiden löydettävyyttä, kasvattaa ostoskorin arvoa ja kannustaa asiakkaita palaamaan ostoksille.
- Sisältöpohjaiset, yhteistoiminnalliset ja hybridimallit sopivat verkkokaupan eri kehitysvaiheisiin. Sopivan mallin valintaan vaikuttavat muun muassa tuotetietojen laatu, kävijämäärät ja tilaushistoria.
- Voit aloittaa testaamalla tuotesuosituksia tuote- tai ostoskorisivuilla. Seuraa niiden toimivuutta klikkausprosentin, konversioasteen ja keskimääräisen tilausarvon avulla.
- Tulokset edellyttävät laadukkaita tuotetietoja, suositusten huolellista sijoittelua ja säännöllistä seurantaa. Näin suositukset pysyvät osuvina ja tukevat myyntitavoitteitasi.
Verkkokaupat voivat hyödyntää tekoälyä asiakastietojen analysointiin ja osuvampien tuotesuositusten tarjoamiseen. Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi auttaa myynti- ja markkinointitiimejä kasvattamaan myyntiä ja samalla automatisoida suuren osan suositusten tarjoamisesta.
Mikä on tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä?
Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä hyödyntää koneoppimisalgoritmeja ehdottaakseen asiakkaille sopivia tuotteita, palveluita tai sisältöä verkossa.
Järjestelmä kerää ja analysoi erilaisia tietoja, kuten demografisia tietoja, käyttäjien aiempaa toimintaa (arvosteluja, arvioita, hakuhistoriaa ja aiempia ostoksia) sekä tuotteiden ominaisuuksia. Näiden tietojen perusteella se tuottaa yksilöllisiä suosituksia.
Tekoälypohjaisia suosittelujärjestelmiä käytetään monilla toimialoilla, kuten:
- Viihteessä
- Rahoitusalalla
- Markkinoinnissa
- Verkkokaupassa
Verkkokauppias voi esimerkiksi hyödyntää tekoälypohjaista suosittelujärjestelmää tarjotakseen sivustonsa kävijöille dataan perustuvia tuotesuosituksia. Esimerkiksi Gymshark esittelee verkkokaupassaan suositeltuja tuotekokoelmia ja tuotteita.
Miten tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi kasvattaa myyntiäsi?
Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi kasvattaa myyntiä auttamalla asiakkaita löytämään sopivia tuotteita nopeammin, kasvattamalla keskimääräistä tilausarvoa ristiinmyynnin ja tuotepakettien avulla sekä kannustamalla asiakkaita palaamaan ostoksille yksilöllisempien ostokokemusten ansiosta.
Hyvin toimiva tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä mukauttaa verkkokaupan ostokokemusta asiakkaan kiinnostuksen kohteiden mukaan, mikä voi lisätä asiakastyytyväisyyttä ja kannustaa uusintaostoihin. Viime vuosina kuluttajatutkimukset, kuten Statistan katsaus verkkokaupan personointiin, ovat tuoneet esiin kysyntää yksilöllisemmille ostokokemuksille. Myös Statistan verkkokuluttajille tekemä kysely osoittaa, että kuluttajat ovat kiinnostuneita personoiduista tuotesuosituksista.
Ostokokemuksen personointi voi myös vahvistaa asiakasuskollisuutta ja parantaa asiakaskokemusta. Hyödyt voivat näkyä myös myyntiluvuissa: kosmetiikkayhtiö Orveon Global raportoi keskimääräisen tilausarvon kasvaneen välittömästi 10-15 % kaikissa brändeissään otettuaan käyttöön Noston tekoälypohjaiset myynninedistämis- ja tuotesuositusratkaisut.
Näimme keskimääräisen tilausarvon kasvavan välittömästi 10-15 % jokaisessa brändissämme. Uskon, että Noston avulla toteutettu ristiinmyynti kasvatti myyntiä heti.
Carney Nir, Orveon Globalin verkkokaupan ja sivustokokemuksen varatoimitusjohtaja (Lähde)
Miksi tuotesuositukset kasvattavat myyntiä?
Keskeisiä hyötyjä ovat:
- Tuotteiden helpompi löytäminen. Järjestelmä nostaa esiin asiakkaalle sopivia tuotteita, joten hänen ei tarvitse selata loputtomasti löytääkseen etsimänsä.
- Suurempi keskimääräinen tilausarvo. Kassasivun tuotesuositukset, kuten ”Muut ostivat myös” ja ”Usein yhdessä ostetut”, voivat kannustaa lisä- ja ristiinmyyntiin. Näin keskimääräinen tilausarvo ja liikevaihto voivat kasvaa.
- Vahvempi asiakasuskollisuus. Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi tarjota sujuvamman ja yksilöllisemmän ostokokemuksen, joka kannustaa asiakkaita tekemään uusia ostoksia.
Missä käyttää tekoälyyn perustuvaa suositusjärjestelmää kaupassasi
Voit hyödyntää tuotesuosituksia verkkokaupan eri vaiheissa:
- Tuotesivujen suositukset. Lisää tuotesivuille ”Samankaltaisia tuotteita” tai ”Saatat pitää myös näistä” -osioita, jotta asiakkaat löytävät kiinnostavia vaihtoehtoja tuotteita vertaillessaan. Seuraa klikkausprosenttia ja konversioastetta eli niiden kävijöiden osuutta, jotka tekevät halutun toiminnon. Näin näet, auttavatko suositukset asiakkaita etenemään kohti ostoa.
- Tuotepaketit ostoskorissa. Ehdota ostoskorissa täydentäviä tuotteita tai näytä ”Usein yhdessä ostetut” -suosituksia kasvattaaksesi ostoskorin arvoa ennen kassalle siirtymistä. Tämä toimii erityisen hyvin lisävarusteiden, täydennystuotteiden ja muiden helposti ostokseen lisättävien tuotteiden kohdalla. Seuraa vaikutusta keskimääräiseen tilausarvoon.
- Suositukset oston jälkeen. Ehdota täydentäviä tuotteita, aiheeseen liittyviä tuotekategorioita tai asiakkaalle sopivia seuraavia ostoksia kassalla tehdyn ostoksen jälkeen tai markkinointisähköposteissa. Tämä sopii erityisesti kulutustuotteille ja laajoille tuotevalikoimille. Mittaa vaikutusta uusintaostojen määrällä ja palaavien asiakkaiden osuudella.
Esimerkki käytännöstä: Finisterre hyödynsi Shopify-asiakasnäkemyksiä ja tekoälytyökaluja yhdessä asiakastietoalustansa kanssa kohdentaakseen asiakkaita aiemman ostokäyttäytymisen ja sijainnin perusteella. Näin asiakkaat löysivät heille sopivia tuotteita helpommin eri asiointikanavissa.
Lue Finisterren tapaustutkimus
Jos olet vasta aloittamassa, aloita yhdellä sijoittelulla ja seuraa sen toimivuutta huolellisesti ennen kuin laajennat suositukset koko asiakaspolulle.
Tekoälypohjaisten suosittelujärjestelmien tyypit
Voit luoda asiakkaille yksilöllisiä tuotesuosituksia kolmella eri tekoälypohjaisella suosittelujärjestelmällä. Sisältöpohjaiset järjestelmät sopivat erityisesti tilanteisiin, joissa käyttäytymisdataa on vähän. Yhteistoiminnalliset järjestelmät toimivat parhaiten, kun asiakasvuorovaikutuksesta on kertynyt runsaasti tietoa. Hybridijärjestelmät puolestaan sopivat usein kypsemmille verkkokaupoille, jotka tavoittelevat laajempaa kattavuutta ja tarkempia suosituksia.
Tekoälypohjaisten suosittelujärjestelmien päätyyppien vertailu
| Tyyppi | Toimintaperiaate | Sopii parhaiten | Keskeinen rajoitus | Käyttöesimerkki |
|---|---|---|---|---|
| Sisältöpohjainen | Suosittelee tuotteita, joiden ominaisuudet muistuttavat ostajan katselemia tai ostamia tuotteita | Kaupat, joilla on runsaasti tuotetietoja, mutta rajallisesti käyttäytymisdataa | Suositukset voivat jäädä liian yksipuolisiksi, jos järjestelmä ehdottaa vain samankaltaisia tuotteita. | Samankaltaisten ihonhoitotuotteiden suosittelu ainesosien tai tuotetyypin perusteella |
| Yhteistoiminnallinen | Hyödyntää useiden asiakkaiden toimintamalleja ja suosittelee tuotteita, joita samankaltaiset asiakkaat yleensä ostavat. | Verkkokaupoille, joilla on paljon kävijöitä ja runsaasti tilaushistoriaa. | Toimivuus edellyttää riittävästi tietoa asiakkaiden toiminnasta. | Muiden asiakkaiden ostamien tuotteiden suosittelu aiempien tilausten perusteella. |
| Hybridi | Yhdistää tuotteiden ominaisuudet asiakkaiden käyttäytymisestä saataviin tietoihin. | Kasvaville ja vakiintuneille verkkokaupoille, jotka tavoittelevat tarkempia suosituksia. | Voi olla monimutkaisempi ottaa käyttöön ja mukauttaa. | Samankaltaisten tuotteiden suosittelun yhdistäminen usein yhdessä ostettujen tuotteiden paketteihin. |
Sisältöpohjainen suodatus
Sisältöpohjaista suodatusta hyödyntävä suosittelujärjestelmä ehdottaa tuotteita niiden ominaisuuksien, kuten tuotetyypin, kategorian ja tuotekuvausten, perusteella. Se keskittyy tuotteisiin, joista käyttäjä on jo osoittanut kiinnostusta, eikä siihen, mitä muut asiakkaat tekevät. Analysoimalla tuotetietoja, kuten kategoriaa, materiaalia, hintaluokkaa ja tunnisteita, järjestelmä voi suositella tuotteita, jotka muistuttavat niitä, joita asiakas on aiemmin katsellut tai ostanut.
Tämä lähestymistapa toimii erityisen hyvin kapeilla markkinoilla, joilla asiakaskunta on pieni eikä selaus-, arvostelu- tai ostodataa välttämättä ole riittävästi käyttäytymiseen perustuvien suositusten tekemiseen. Tällöin suositukset perustuvat ennen kaikkea tuotteiden ominaisuuksiin. Esimerkiksi pieni erikoisteekauppa voi suositella samankaltaisia teelaatuja niiden maun, kofeiinipitoisuuden, alkuperän ja haudutustavan perusteella.
Shopify-kauppiaat voivat hyödyntää myös sovelluksia, jotka tarjoavat tekoälypohjaisia tuotesuosituksia. Yksi esimerkki on Shopcast, joka on yksi monista Shopify App Storessa saatavilla olevista sovelluksista. Se on kolmannen osapuolen ratkaisu, ei Shopifyn oma suositustyökalu.
Yhteistoiminnallinen suodatus
Yhteistoiminnallinen suodatus ennustaa asiakkaan mieltymyksiä muiden samankaltaisten asiakkaiden käyttäytymisen perusteella. Järjestelmä voi hyödyntää esimerkiksi selaushistoriaa, ostohistoriaa ja tuotearvioita. Näiden tietojen avulla se suosittelee tuotteita, joista asiakas saattaisi pitää muiden samankaltaisten asiakkaiden valintojen perusteella.
Esimerkiksi vaatekauppa voi suositella asiakkaalle uutta vaatemallistoa sen perusteella, mitä samankaltaisia tyylejä suosivat asiakkaat ovat viime aikoina ostaneet. Toisin kuin sisältöpohjainen suodatus, yhteistoiminnallinen suodatus voi nostaa esiin myös tuotteita, jotka eivät suoraan liity asiakkaan katselemiin tuotteisiin mutta joita samankaltaiset asiakkaat ovat ostaneet.
Esimerkiksi ”Yhdessä ostetut tuotteet” -sovellus voi analysoida kaupan myyntihistoriaa, uusia tilauksia ja tuotetietojen päivityksiä reaaliajassa tunnistaakseen tuotteita, joita ostetaan usein yhdessä, ja suositellakseen niitä asiakkaille.
Hybridisuodatus
Hybridisuosittelujärjestelmä yhdistää yhteistoiminnallisen ja sisältöpohjaisen suodatuksen suositellakseen käyttäjille sopivia tuotteita, palveluita ja sisältöä. Se voi esimerkiksi ennustaa, millaiset keittiövälineet kiinnostaisivat asiakasta, hyödyntämällä sekä samankaltaisten asiakkaiden valintoja että tuotteiden ominaisuuksia, kuten materiaalia ja kokoa.
Yhdistämällä tietoja asiakkaiden samankaltaisuuksista ja tuotteiden ominaisuuksista, kuten tuotekuvauksista, hybridisuosittelujärjestelmä voi tuottaa tarkempia ja yksilöllisempiä suosituksia kuin kumpikaan menetelmä yksinään.
Monet tekoälypohjaiset suosittelujärjestelmät hyödyntävät hybridimallia, jossa yhdistyvät sekä yhteistoiminnallinen että sisältöpohjainen suodatus. Esimerkiksi jotkin Shopify-sovellukset käyttävät tekoälyä ja tilaushistoriaa suositellakseen tuotteita, joita ostetaan usein yhdessä. Toiset puolestaan muodostavat tuotesuosituksia ja tuotepaketteja tilaushistorian ja myyntitietojen perusteella.
Laajan tuotevalikoiman verkkokaupat voivat hyötyä myös siitä, että tuotesuositukset yhdistetään älykkäämpään hakuun. Otettuaan käyttöön Shopifyn Google Cloud Discovery AI -integraation Rainbow Shops raportoi sivustohakujen määrän kasvaneen 48 %. Esimerkki havainnollistaa, miten tekoälyyn perustuvat tuotteiden löytämistä helpottavat työkalut voivat täydentää suosittelujärjestelmiä.
Ota tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä käyttöön
Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi helpottaa tuotteiden löytämistä, kasvattaa keskimääräistä tilausarvoa ja luoda yksilöllisemmän ostokokemuksen, joka kannustaa asiakkaita palaamaan. Suurimmat hyödyt saavutetaan yleensä valitsemalla kaupan dataan sopiva suosittelutapa ja sijoittamalla suositukset kohtiin, joissa asiakkaat ovat valmiita ostamaan.
Voit lisätä tuotesuosituksia verkkokauppaasi Search & Discovery -sovelluksen tuotesuositusten avulla. Sovelluksella voit mukauttaa yksittäisten tuotesivujen suosituksia. Voit valita kullekin tuotteelle enintään 10 täydentävää tuotetta ja 10 aiheeseen liittyvää tuotetta. Voit myös päättää, näytetäänkö sivulla vain itse valitsemasi tuotteet vai yhdistetäänkö ne automaattisesti luotuihin suosituksiin.
Aloita yhdellä sijoittelulla, mittaa tulokset ja kehitä suosituksia niiden perusteella. Jos haluat luoda entistä älykkäämpiä ostokokemuksia verkkokauppaasi, tutustu Shopifyyn ja aloita tuotesuositusten testaaminen jo tänään.
Tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä – Usein kysytyt kysymykset
Mikä on tekoälypohjainen suositusjärjestelmä verkkokaupassa?
Tekoälypohjainen suositusjärjestelmä käyttää ostajan käyttäytymistä ja tuotetietoja ehdottaakseen tuotteita, joita asiakas todennäköisemmin haluaa. Verkkokaupassa se näkyy usein etusivuilla, tuotesivuilla, ostoskorisivuilla, kassaprosesseissa ja oston jälkeisissä viesteissä.
Miten tekoälypohjainen suosittelujärjestelmä voi kasvattaa myyntiä?
Se voi helpottaa tuotteiden löytämistä, kasvattaa keskimääräistä tilausarvoa ristiinmyynnin ja tuotepakettien avulla sekä kannustaa uusintaostoihin osuvampien suositusten avulla. Aloita testaamalla suosituksia yhdessä kohdassa, jossa asiakkaiden ostohalukkuus on suuri. Seuraa klikkausprosenttia, konversioastetta ja keskimääräistä tilausarvoa, jotta voit arvioida suositusten vaikutusta.
Kuinka paljon dataa tuotesuosituksiin tarvitaan?
Tarvittavan datan määrä riippuu käytetystä menetelmästä. Sisältöpohjainen suosittelujärjestelmä voi toimia pelkkien kattavien tuotetietojen perusteella, kun taas yhteistoiminnallinen suodatus vaatii yleensä enemmän liikenne-, selaus- ja tilaushistoriatietoja, jotta suosituksista tulee luotettavia.
Mitä yleisiä haittoja suositusjärjestelmissä on?
Suositusjärjestelmät voivat herättää huolta yksityisyydestä ja tietoturvasta, jos ne hyödyntävät suuria määriä asiakasdataa. Niillä voi olla myös vaikeuksia niin sanotussa kylmäkäynnistystilanteessa, kun kaupalla tai tuotteella ei vielä ole riittävästi tietoa suositusten muodostamiseen. Voit vähentää riskejä kertomalla selkeästi, miten dataa käytetään, pyytämällä suostumuksen tarvittaessa ja noudattamalla tietosuojalakeja, kuten GDPR:ää. Tarkista suositukset säännöllisesti varmistaaksesi, että ne ovat osuvia ja monipuolisia.
Mikä on hyvä ensimmäinen askel pienelle verkkokaupalle?
Aloita yhdellä yksinkertaisella suositussijoittelulla, kuten aiheeseen liittyvillä tuotteilla tuotesivuilla tai tuotepaketeilla ostoskorissa. Pienet verkkokaupat voivat usein saada tuloksia nopeasti yhdistämällä laadukkaat tuotetiedot yksinkertaisiin sääntöihin. Kehitä suosituksia sen jälkeen niiden toimivuudesta saatujen tulosten perusteella.
