El marketing de recomendaciones es una herramienta poderosa para el marketing en línea. Las revisiones dadas por los clientes son sinceras y las opiniones son naturales. Sin embargo, no debe dejar esta estrategia de marketing al azar. Es un método probado que ofrece resultados, y si lo hace correctamente, se convertirá en una parte integral de su estrategia de marketing general. Aquí hay algunas cosas clave a considerar al configurar su campaña de marketing de referencia. Siga leyendo para aprender a comenzar.
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Módulo de clúster de clientes
En el módulo de clúster de clientes, se muestra el nombre del usuario que actualizó más recientemente el clúster. También indica el número de productos de mercancías y ubicación asociadas con el clúster. Al pasar el tiempo sobre el recuento, puede ver una lista de los atributos asociados con cada clúster. Luego, puede modificar o crear un nuevo clúster ingresando un nuevo nombre. También puede ingresar el número de grupos que desea usar estableciendo valores mínimos y máximos.
Los atributos de la tienda asociados con cada tienda se analizan para determinar su importancia relativa y contribución a las ventas. Luego se muestran en un gráfico. La pantalla puede mostrar métricas de ventas de tiendas, perfiles de clientes, perfiles de atributos de productos y unidades de ventas. En la vista de los grupos, puede ver los porcentajes asociados con cada atributo y qué atributos contribuyen a las ventas generales de esa tienda. Esta característica también es útil para determinar qué atributos están impulsando un producto en particular.
Módulo de perfil de producto
Un módulo de perfil del cliente integra un enfoque de recomendación de filtrado colaborativo para identificar a los clientes con patrones de compra similares. Analiza los registros de compra de clúster y recomienda los productos más apropiados para los grupos de clientes específicos. Este enfoque es aplicable a los perfiles individuales y de clúster. El resultado es que la precisión promedio de las recomendaciones es 0.6 y 0.8, respectivamente. Esto da como resultado una precisión general del 83% y el 92%, respectivamente.
Este experimento compara los perfiles de clúster de clientes y los perfiles de productos. Encuentra las características de un producto y las coincide con los registros de compras anteriores de los clientes. Luego, según estos perfiles, compara los perfiles del producto y los clientes para identificar las similitudes y diferencias. Esto permite a una empresa recomendar productos a los clientes, incluso si no los han comprado. El comportamiento del usuario se rastrea del 11 al 18 de mayo de 2003.
Estrategia de similitud
Cuando se trata de comercialización de recomendaciones, la similitud del producto es clave. Al usar datos y tecnología de aprendizaje automático, los motores de recomendación pueden predecir mejor sus intereses en función de lo que ha visto anteriormente. A menudo, esto se puede hacer utilizando datos implícitos de su historial de búsqueda web, eventos de carritos e historial de pedidos, y datos explícitos como me gusta o revisiones de productos. En la lógica de los motores de recomendación, la similitud del producto es una combinación de atributos del producto que coinciden con sus intereses.
Módulo de recomendación fuera de línea
El módulo de recomendación fuera de línea para el marketing de recomendaciones permite a las empresas ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes. Target ya ha implementado dicho sistema para predecir el embarazo antes de que la futura madre se haya dado cuenta de que está embarazada. Estos sistemas también permiten a los usuarios ver la demografía y habilitar ciertas funciones publicitarias. Pero cuando se trata del mercado fuera de línea, hay varios obstáculos que superar. Aquí hay tres razones por las cuales el marketing de recomendación fuera de línea es una parte vital de un negocio minorista.
El filtrado basado en contenido se centra en las propiedades descriptivas y de atributos de los elementos. Este tipo de marketing de recomendación se basa en palabras clave para describir elementos y luego construye un perfil de usuario, suponiendo que el usuario tenga interés en elementos similares. Este método generalmente se usa con artículos y documentos de texto. Sin embargo, no siempre es posible proporcionar una descripción detallada de las características de los elementos. También es difícil representar el contenido con precisión. Si tiene una gran selección de contenido, es difícil generar una recomendación personalizada para cada usuario.
Modelos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático, también conocido como IA, ayuda a los especialistas en marketing a tomar decisiones rápidas basadas en Big Data. Sin el aprendizaje automático, los especialistas en marketing tendrían que pasar muchas horas analizando datos, generando hipótesis y probándolos. En contraste, el aprendizaje automático les permite responder más rápido a los cambios en la calidad del tráfico. Con ML, los especialistas en marketing pueden construir hipótesis y enviar mensajes específicos a segmentos que han mostrado una alta probabilidad de responder. Es posible enviar publicidad altamente específica a los clientes en solo unos minutos en lugar de pasar horas estudiando datos de marketing.
Recomendación AI hace recomendaciones mediante el uso de aprendizaje automático. Utiliza inteligencia artificial para generar recomendaciones personalizadas en todos los puntos de contacto. Maneja automáticamente picos de tráfico impredecibles e incorpora metadatos no estructurados para producir recomendaciones. También está diseñado para escalar con volumen y cambio. Además de su enfoque de marketing basado en IA, su GDPR compleja. A pesar de su complejidad, el marketing de recomendaciones es un campo emocionante.
Impacto en las tasas de conversión
Un nuevo estudio muestra el impacto del marketing de recomendaciones en las tasas de conversión. Según un estudio reciente, más del 86% de los compradores en línea no comprarán un producto sin leer una revisión. Los consumidores confían en las revisiones y calificaciones más que el precio, con el poder cada vez mayor de las revisiones que indican que los compradores confían en las revisiones más que el precio. De hecho, los consumidores gastarán casi el doble para un producto después de leer una revisión que si se anuncia el producto.
Un estudio de monetato cuantificó el impacto de las recomendaciones de productos en las ventas. En comparación con los productos no recomendados, los compradores que participaron con recomendaciones tenían una tasa de conversión 70 por ciento más alta. También tenían más probabilidades de regresar a un sitio más tarde. Esto significa que las recomendaciones personalizadas mejoran las ventas generales. Por ejemplo, las recomendaciones personalizadas de los principales vendedores aumentaron una probabilidad de compras en un 75%. Pero el estudio no se limitó a las recomendaciones de productos. Mostró cómo el marketing de recomendación puede beneficiar tanto a los minoristas como a los consumidores.