Cross-selling y el up-selling son, sin lugar a dudas, las estrategias más eficaces para aumentar las ventas de tu comercio electrónico y aumentar el recibo medio de los pedidos realizados. Para su realización, se necesitan sistemas de recomendaciones dinámicas de productos que, en el primer caso, recomendarán a los potenciales clientes productos de una categoría diferente pero complementaria a su última compra, mientras que, en el segundo caso, mostrarán productos que empujen al usuario a gastar más por el producto que está comprando. Pero, ¿cómo se pueden realizar? Hagamos un poco de claridad.
Recomendación de productos: la base de cualquier estrategia de venta dinámica ascendente y cruzada.
Las recomendaciones de productos son, como la propia palabra indica, recomendaciones de compra en las que los productos se rellenan dinámicamente para cada usuario que navega en una página web, una app o un correo electrónico, en base a datos relacionados con su comportamiento de compra o la ocurrencia de determinados eventos, ofreciendo así una experiencia de compra personalizada.
La selección de los productos que se muestran al cliente suele estar gestionada por un motor de recomendación de productos que se encarga, en base a los datos de entrada, de elegir los productos más adecuados para mostrar. Las recomendaciones de productos deberían considerarse como la actividad básica para todas las empresas que quieran ofrecer una experiencia de compra personalizada a sus clientes.
Sabemos que personalizar la experiencia de compra del usuario es esencial en el mundo del eCommerce: basta pensar que, según un estudio realizado por Accenture, el 91% de los consumidores son más propensos a comprar productos de marcas reconocidas y recordadas y que ofrecen recomendaciones de productos relevantes.
Por lo tanto, se puede decir que los consumidores de hoy en día esperan una experiencia personalizada al utilizar la web
Las empresas que personalizan la experiencia de navegación de sus usuarios tienden a ver un aumento del 19% en las ventas, mientras que más del 56% de los usuarios optan por visitar un sitio que ofrece recomendaciones sobre productos a comprar. No es casualidad que Netflix haya declarado recientemente que su motor de recomendaciones personalizadas está valorado en al menos mil millones de dólares. El ejemplo más famoso es sin duda el caso de Amazon: según datos publicados por la misma empresa, más del 35% de los ingresos totales provienen de las compras realizadas a través de recomendaciones dinámicas de productos.
Recomendaciones de productos: ¿dónde puedo utilizarlas?
Blendee, como plataforma de automatización del marketing, pone a disposición de sus usuarios su propio motor de recomendación de productos que, combinado con la posibilidad de segmentación de la audiencia, permite personalizar las recomendaciones de productos a cualquier nivel. Las recomendaciones pueden luego insertarse en diversas secciones de su eCommerce:
- Home page
- Product Detail Page
- Category Page
- Cart Page
- Search Page
- Landing Page
- User Registration Page
- Checkout Page
- Other Page
Es posible, al crear la recomendación, seleccionar el tipo de algoritmo que se quiere utilizar para elegir los productos a mostrar al usuario.
Recomendación de productos en Blendee: algunos ejemplos de éxito
Veamos algunos ejemplos de recomendaciones que pueden servir de punto de partida para tus estrategias de marketing con Blendee.
SANINFORMA
La farmacia online ha decidido apostar por una estrategia de personalización que podemos definir como «total». Las páginas web de la tienda online están compuestas casi exclusivamente por productos recomendados. Analicemos la página de inicio:
- Tipo de recomendación: Recomendación personalizada por historial de navegación, es decir, se sugieren productos en función de lo que el usuario ha visto recientemente.
- Público: Todos los públicos
- Condiciones: El producto no debe pertenecer a la categoría de medicamentos y debe estar en stock.
La recomendación elegida permite mostrar productos que ya han sido vistos previamente por el cliente, reduciendo el tiempo que tarda el usuario en comprar.
Aquí hay otro ejemplo:
- Tipo de recomendación: recomendación de tendencias, es decir, se muestran los productos más populares por cantidad de vistas y clics.
- Público: todos los públicos
- Condiciones: El producto debe pertenecer a la categoría de Navidad y debe estar en stock.
El diseño de la recomendación, como se puede ver en el ejemplo gráfico, está perfectamente integrado con el diseño del sitio.
IMETEC
- Tipo de recomendación: recomendaciones personalizadas, es decir, los productos se muestran en función del historial reciente del usuario.
- Audiencia: Usuarios que están viendo la página de detalles de un producto de la categoría
- Condiciones: Los productos que se muestran se seleccionan de una lista predefinida proporcionada por el cliente.
Hemos enumerado anteriormente algunos ejemplos de recomendación de productos implementados con Blendee, ¿qué tal si tomas el ejemplo de ellos e impulsas las ventas de tu eCommerce?
