Tänk om du kunde öka ordervärdet och andelen återkommande köp utan att kräva mer av dina kunder? Ett AI-baserat rekommendationssystem kan göra just detta genom att hjälpa din butik att lyfta fram rätt produkter i rätt ögonblick och omvandla surfdata och produktsignaler till mer relevanta shoppingupplevelser.
Viktiga slutsatser
- Ett AI-baserat rekommendationssystem hjälper kunder att snabbare hitta relevanta produkter, vilket kan förbättra upptäckten av produkter, öka antalet produkter i varukorgen och stödja återkommande köp.
- Innehållsbaserade, kollaborativa och hybrida modeller passar butiker i olika faser beroende på dina produktdata, din trafikvolym och din orderhistorik.
- Du kan börja i liten skala genom att testa rekommendationer på produktsidor eller varukorgssidor och mäta klickfrekvens, konverteringsgrad och genomsnittligt ordervärde.
- Starka resultat bygger på rena produktdata, genomtänkt placering och regelbunden översyn så att rekommendationerna förblir relevanta och i linje med dina mål för varuexponering.
E-handelsbutiker kan använda artificiell intelligens för att analysera kunddata och leverera mer relevanta rekommendationer. För många företag kan ett AI-baserat rekommendationssystem ge dina team inom försäljning och marknadsföring den skjuts de behöver – och det kan automatisera en stor del av rekommendationsprocessen.
Vad är ett AI-rekommendationssystem?
Ett AI-baserat rekommendationssystem, även kallat rekommendationsmotor, använder algoritmer för maskininlärning för att föreslå relevanta produkter, tjänster eller innehåll till potentiella kunder online.
AI-baserade rekommendationssystem samlar in och analyserar datapunkter som demografi, användarnas tidigare beteende (recensioner, betyg, sökhistorik, tidigare köp) samt produktattribut, och skapar med hjälp av detta anpassade rekommendationer.
Ett brett spektrum av branscher använder AI-drivna rekommendationsmotorer:
- Underhållning
- Finans
- Marknadsföring
- E-handel
En e-handlare kan till exempel förlita sig på ett AI-baserat rekommendationssystem för att visa datadrivna förslag till besökare. I sin butik lyfter Gymshark ofta fram rekommenderade kollektioner och produktförslag.
Så kan ett AI-rekommendationssystem öka din försäljning
AI-baserade rekommendationssystem kan öka försäljningen genom att hjälpa kunder att snabbare upptäcka relevanta produkter, höja det genomsnittliga ordervärdet med korsförsäljning och paket samt uppmuntra återkommande köp genom mer anpassade upplevelser.
Ett bra AI-drivet rekommendationssystem kan anpassa upplevelsen i din nätbutik, vilket kan bidra till återkommande köp och ökad nöjdhet. Under de senaste åren har konsumentundersökningar från Statistas material om anpassning inom e-handel fortsatt att visa en stark efterfrågan på mer relevanta shoppingupplevelser. En Statista-undersökning bland onlinekonsumenter visade att många kunder ville ha anpassade produktrekommendationer, vilket understryker efterfrågan på mer skräddarsydda e-handelsupplevelser.
Genom att anpassa shoppingupplevelsen kan AI-baserade rekommendationssystem även stödja kundlojalitet och förbättra den övergripande kundupplevelsen. I praktiken kan detta ge mätbara vinster: skönhetsföretaget Orveon Global rapporterade en omedelbar ökning på 10 till 15 procent av det genomsnittliga ordervärdet efter att ha lanserat AI-driven varuexponering och produktrekommendationer i sina varumärken.
”Omedelbart – och detta var konsekvent för varje varumärke – såg vi en ökning av ordervärdet på mellan 10 och 15 procent för varje varumärke. Så jag tror att vår förmåga att korsförsälja med Nosto direkt drev upp försäljningen.”
– Carney Nir, VP för e-handel och webbupplevelse på Orveon Global
Varför rekommendationer driver intäkter
Några av de viktigaste fördelarna:
- Enklare produktupptäckt. Systemet kan lyfta fram mer relevanta alternativ, så att kunder slipper skrolla i timmar för att hitta det de vill ha.
- Högre genomsnittligt ordervärde. Sektioner som ”andra köpte” eller ”köps ofta tillsammans” på din kassasida kan uppmuntra merförsäljning och korsförsäljning, vilket höjer det genomsnittliga ordervärdet och ökar intäkterna.
- Starkare kundlojalitet. En snabbare och mer anpassad upplevelse som resultat av ett AI-baserat rekommendationssystem kan bidra till fler återkommande köp.
Var du kan använda ett AI-rekommendationssystem i din butik
Här är några praktiska sätt att tillämpa rekommendationer i din butik:
- Rekommendationer på produktsidan. Använd moduler för ”liknande produkter” eller ”du kanske också gillar” för att förbättra produktupptäckten medan en kund fortfarande jämför alternativ. Följ klickfrekvens och konverteringsgrad, alltså andelen besökare som slutför en önskad handling, för att se om placeringen hjälper kunderna vidare i tratten.
- Paket på varukorgssidan. Visa kompletterande tillbehör eller paket i stil med ”köps ofta tillsammans” i kundkorgen för att öka antalet varor i kundkorgen precis före kassan. Denna placering passar bäst för tillbehör, påfyllningsprodukter och enkla tilläggsköp, och det viktigaste måttet att bevaka är det genomsnittliga ordervärdet.
- Förslag efter köp. Rekommendera påfyllningsvaror, relaterade kategorier eller nästa lämpliga produkt efter kassan eller i uppföljande e-postmeddelanden. Detta fungerar bra för förbrukningsvaror och sortiment med många produkter och du kan mäta effekten genom andelen återkommande köp och andelen återvändande kunder.
Verkligt exempel: Finisterre använde Shopifys kundinsikter och AI-verktyg tillsammans med sin kunddataplattform för att rikta sig till kunder utifrån tidigare köpbeteende och plats, vilket hjälpte kunder att snabbare hitta relevanta produkter i alla kontaktpunkter. Det är en nyttig påminnelse om att rekommendationernas kvalitet ofta förbättras när du kombinerar produktsignaler med sammanhang som geografi och köphistorik.
Om du precis har kommit igång rekommenderas att du börjar med en enda placering och mäter den noggrant innan du utökar till hela kundresan.
Typer av AI-rekommendationssystem
Du kan skapa anpassade rekommendationer för potentiella kunder med hjälp av en av tre huvudtyper av AI-baserade rekommendationssystem. Generellt sett är innehållsbaserade system användbara när du har begränsad data om användarbeteende, kollaborativa system bäst när du har en större volym kundinteraktioner och ett hybridsystem passar ofta bäst för butiker som kommit längre som vill ha bredare täckning och högre precision.
Jämförelse av de huvudsakliga typerna av AI-baserade rekommendationssystem
|
Typ |
Så fungerar det |
Bäst för |
Främsta begränsning |
Exempel på användningsområde |
|---|---|---|---|---|
|
Innehållsbaserad |
Rekommenderar produkter med attribut som liknar produkter en kund har tittat på eller köpt |
Butiker med rika produktdata och begränsad beteendedata |
Kan bli för snäv om den bara föreslår liknande produkter |
Visa liknande hudvårdsprodukter utifrån ingredienser eller produkttyp |
|
Kollaborativ |
Använder mönster från många kunders handlingar för att föreslå vad liknande användare brukar köpa |
Butiker med högre trafik och mer orderhistorik |
Behöver tillräckligt med användaraktivitet för att fungera bra |
Visa förslag i stil med ”andra köpte också” utifrån tidigare beställningar |
|
Hybrid |
Kombinerar produktattribut med signaler om kundbeteende |
Växande eller mogna butiker som vill ha högre precision |
Kan vara mer komplex att sätta upp och finjustera |
Kombinera förslag på relaterade produkter med paket som ”köps ofta tillsammans” |
Innehållsbaserad filtrering
En rekommendationsmotor som använder algoritmer för innehållsbaserad filtrering ger rekommendationer utifrån de specifika egenskaperna (funktioner, kategorier, beskrivningar) hos produkter som en användare redan gillar, snarare än utifrån vad andra användare gör. Genom att analysera produktdetaljer som kategori, material, prisintervall och taggar kan systemet rekommendera produkter med liknande attribut som en kund tidigare visat intresse för.
Detta fungerar särskilt bra för nischmarknader med en begränsad kundbas, eftersom det kanske ännu inte finns tillräckligt med data om surfande, recensioner eller köp för att driva starka beteendebaserade rekommendationer. I dessa fall gör produktattributen mer av jobbet. En specialiserad tebutik med en liten publik kan till exempel ändå rekommendera liknande blandningar av te i lösvikt utifrån smakprofil, koffeinhalt, ursprung och bryggstil.
Handlare i Shopifys appekosystem kan till exempel använda verktyg som erbjuder AI-baserade produktrekommendationer, som Shopcast. Det är bara ett exempel bland många appar i Shopify App Store, inte någon direkt rekommendation från Shopify.
Kollaborativ filtrering
Kollaborativ filtrering förutspår en användares preferenser utifrån beteendet hos liknande användare. Kollaborativa filtreringssystem kan väga in surfhistorik, köphistorik eller betyg. Denna typ av rekommendationsmotor föreslår produkter som den tror att en kund kommer att gilla, baserat på kunddata från användare med liknande tendenser.
Ett klädmärke kan till exempel rekommendera en ny klädkollektion till en viss användare utifrån de senaste modeköpen bland användare med liknande smak. Till skillnad från innehållsbaserad filtrering är kollaborativ filtrering användbar för att föreslå produkter som inte är direkt relaterade till produkter som användaren har tittat på, men som liknande kunder har köpt.
En app för ”köps ofta tillsammans” kan till exempel analysera butikens försäljningshistorik, nya beställningar och produktuppdateringar i realtid för att rekommendera produkter som ofta köps ihop.
Hybridfiltrering
Hybrida rekommendationssystem kombinerar kollaborativ och innehållsbaserad filtrering för att rekommendera relevant innehåll, produkter och tjänster till användare. Hybridsystem kan till exempel förutspå vilken typ av köksredskap som kan intressera en kund utifrån vad andra användare med liknande preferenser har valt, samt specifika innehållsbaserade kopplingar i produktegenskaper, material eller storlekar.
Genom att samla in data om likheter mellan användare och innehållsbaserade faktorer som produktbeskrivningar kombinerar ett hybrid-rekommendationssystem flera filtreringsmetoder för att nå en mycket välinformerad och anpassad rekommendation.
Många AI-baserade rekommendationsmotorer bygger på ett hybridupplägg och tillämpar både kollaborativ och innehållsbaserad filtrering, ett mönster som diskuteras i ny forskning om rekommendationssystem. Vissa Shopify-appar använder till exempel AI och orderhistorik för att skapa rekommendationer i stil med ”köps ofta tillsammans”, medan andra skapar rekommendationer och paket utifrån orderhistorik och försäljningsdata. Stora sortiment kan också dra nytta av att kombinera rekommendationer med smartare sök: efter att ha infört Shopifys integration med Google Cloud Discovery AI rapporterade Rainbow Shops en ökning på 48 procent i antalet sökningar på webbplatsen, vilket understryker hur AI-drivna upptäcktsverktyg kan komplettera rekommendationssystem.
Sätt ditt AI-rekommendationssystem i verket
Ett AI-baserat rekommendationssystem kan hjälpa dig att göra produktupptäckten enklare, höja det genomsnittliga ordervärdet och skapa en mer anpassad upplevelse som får kunderna att återvända. De största vinsterna kommer vanligtvis av att matcha rätt rekommendationstyp med butikens data och att placera förslagen där köpviljan är starkast.
Handlare kan bygga in detta direkt i en nätbutik med produktrekommendationerna i appen Search & Discovery, som låter butiksägare anpassa förslagen på enskilda produktsidor. För varje produkt kan handlare välja upp till 10 kompletterande produkter och upp till 10 relaterade produkter, och sedan avgöra om sidan bara ska visa dessa egna val eller blanda dem med de automatiskt genererade rekommendationerna.
Börja med en placering, mät resultaten och förfina därifrån. Om du är redo att bygga smartare shoppingupplevelser med verktyg utformade för handel, utforska Shopify och börja testa AI-drivna rekommendationer i din butik redan idag.
Vanliga frågor om AI-rekommendationssystem
Vad är ett AI-baserat rekommendationssystem inom e-handel?
Ett AI-baserat rekommendationssystem använder kundbeteende och produktdata för att föreslå produkter som en kund sannolikt vill ha. Inom e-handel dyker det ofta upp på startsidor, produktsidor, varukorgssidor, kassaflöden och meddelanden efter köp.
Hur kan ett AI-rekommendationssystem öka försäljningen?
Det kan förbättra produktupptäckten, öka det genomsnittliga ordervärdet genom korsförsäljning och paket samt uppmuntra återkommande köp med mer relevanta förslag. Börja med att testa en placering med hög köpvilja och följ sedan klickfrekvens, konverteringsgrad och genomsnittligt ordervärde för att bekräfta effekten.
Hur mycket data behöver du för produktrekommendationer?
Mängden beror på vilken metod du använder. Innehållsbaserade system kan fungera med enbart starka produktdata, medan kollaborativa system vanligtvis behöver mer trafik, surfaktivitet och orderhistorik innan rekommendationerna blir tillförlitliga.
Vilka är vanliga nackdelar med AI-rekommendationssystem?
Rekommendationssystem kan väcka frågor om integritet och säkerhet när de bygger på stora mängder kunddata, och de kan brottas med så kallade cold start-problem för nya butiker eller nya produkter. För att minska riskerna bör du tydligt informera om hur data används, inhämta samtycke där det krävs, följa lagar som GDPR och regelbundet granska rekommendationerna för relevans och variation.
Vad är ett bra första steg för en liten butik?
Börja med en enkel rekommendationsplacering, till exempel relaterade produkter på produktsidor eller paket i varukorgen. Små butiker får ofta snabbast resultat genom att kombinera rena produktdata med enkla regler och sedan förbättra upplägget utifrån hur det hela presterar.
