Consejos sobre recomendaciones de productos y su uso por tipo de página

Sugerir al cliente el producto más próximo a sus gustos e intereses, en el momento en que es más probable que lo compre: este es el secreto de una estrategia de éxito. Con Blendee es posible crear experiencias personalizadas para los clientes gracias a sofisticados sistemas de seguimiento y a la contribución de la inteligencia artificial. La plataforma proporciona múltiples algoritmos sobre los que personalizar la experiencia de compra del usuario gracias a la propuesta de productos y ofertas adaptadas a la recomendación de productos y así personalizar su estrategia de marketing. Eataly, marca líder en la venta y distribución de excelencia italiana de pequeños y medianos productores, ha optado por personalizar la experiencia de compra en sus tiendas mediante diferentes tipos de recomendación de productos:

Productos recomendados en la página de inicio

Se han insertado dos tipos diferentes de recomendación de productos en las páginas de inicio de las distintas tiendas dedicadas a la compra a domicilio. Para el bloque «Para ti» se seleccionó el algoritmo «Recomendaciones personalizadas por ventas», que sugiere productos basados en las experiencias de usuarios con un historial de compras reciente similar al del usuario que está navegando. Para el bloque «Los más vendidos» se seleccionó el algoritmo «Trending products», que muestra la lista de los productos más populares de un catálogo en función de la cantidad de vistas y clics.

Productos recomendados en la página de productos

En la página de productos, con el objetivo de aumentar el valor del carrito del usuario estimulando la compra de otros productos, se ha insertado un bloque de Recomendación de productos que sugiere, a través del algoritmo «Frequently Bought Together», productos que se compran a menudo junto con el producto al que se refiere la página actual.

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Productos recomendados en la página de la categoria

En la tienda Eataly.it, se decidió insertar la Recomendación de productos dentro de las páginas de categorías y subcategorías principales. En este caso, el algoritmo identificado fue «Personalized Trending Recommendation», que muestra una mezcla entre los productos más populares y los productos basados en el historial de navegación reciente del usuario. Gracias a la contribución de Adabra, Eataly ha podido explotar la información sobre el comportamiento de compra de los usuarios para proponerles productos acordes con sus gustos y necesidades. De este modo, se han implementado estrategias de personalización del marketing en todas las tiendas online, que han permitido mostrar a los usuarios productos potencialmente más interesantes en función del segmento al que pertenecen.