Los minoristas de comercio electrónico experimentaron un enorme aumento de la tracción durante la pandemia y ahora se enfrentan a vientos en contra a medida que disminuyen las ventas. En tiempos como estos, tienen que hacer un esfuerzo adicional para aumentar las ventas en línea y retener a sus clientes a largo plazo.
Ofrecer a los compradores una experiencia de compra en línea personalizada es una excelente manera de alcanzar este objetivo. Las principales plataformas de comercio electrónico, como Amazon y Walmart, están invirtiendo en la creación de funciones que proporcionen una experiencia personalizada a los usuarios, y este tipo de funciones también pueden ser utilizadas por minoristas de comercio electrónico de todos los tamaños.
He aquí cuatro formas en que un sitio web de comercio electrónico puede utilizar señales a largo y corto plazo para ofrecer una experiencia de compra personalizada a sus usuarios. Para que la personalización sea eficaz, también es importante que los sitios web dispongan de una forma sólida de rastrear y almacenar la actividad de los usuarios.
Mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda
El orden en que se muestran los productos en los resultados de búsqueda desempeña un papel clave a la hora de determinar si es probable que un usuario convierta la consulta. Las señales históricas a largo plazo, como los clics y las conversiones, ayudan a los algoritmos de búsqueda a comprender cuáles son los productos más populares para una consulta de búsqueda determinada y qué mostrar. Las grandes empresas, como Amazon, cuentan con grandes equipos de ciencia de datos que crean potentes modelos de aprendizaje automático que utilizan estas señales para mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda. Sin embargo, los minoristas en línea más pequeños pueden lograr una gran mejora a través de modelos heurísticos simples que agregan el número de veces que un producto se convierte para una consulta de búsqueda dada y muestran los productos en orden descendente de conversiones.
Presentar un sitio web personalizado al usuario
La UX - experiencia de usuario - de muchos sitios web de comercio electrónico está diseñada para que los usuarios exploren y descubran productos, en lugar de buscarlos directamente. Por ejemplo, muchos sitios web de ropa tienen una página de inicio para que los usuarios naveguen a varios departamentos, pasillos o colecciones especiales como "Trending Now". Elementos de UX como los menús de navegación desplegables, los filtros para limitar las opciones, las imágenes de alta calidad para crear el atractivo visual adecuado y las páginas de detalles de los artículos desempeñan un papel fundamental para garantizar una experiencia de compra fluida.
El historial de navegación y compras anteriores, combinado con el perfil de gustos del usuario, puede ayudar a cambiar dinámicamente el diseño del sitio web y presentarlo de forma personalizada al usuario. Por ejemplo, los minoristas de comercio electrónico pueden destacar los departamentos más relevantes en función del sexo del usuario y de los productos en los que haya hecho clic anteriormente. Del mismo modo, pueden implementar fácilmente un carrusel similar al de Amazon "Continúa donde lo dejaste" basado en productos en los que un usuario hizo clic o vio pero no compró.
Los sitios web de comercio electrónico también pueden proporcionar pruebas sociales en las páginas de productos, como reseñas, número de personas que han visto el producto o lo han comprado en la última semana, insignias que indican que un producto es un "Top Seller" en una categoría determinada, etc. Puedes ampliar esta idea para generar señales personalizadas que capten la atención del usuario. Por ejemplo, muestre una insignia de "Mejor oferta" a un usuario que previamente haya comprado o navegado por productos con ofertas.
O cree colecciones personalizadas de productos basadas en el historial del usuario, similares a las "Ofertas inspiradas en su historial reciente" de Amazon. Por ejemplo, si un usuario busca "platos de papel'' en su sesión de compra actual, recomendarle una colección de productos de vajilla desechable, aumentando la probabilidad de que los usuarios compren productos que antes no habían pensado en comprar.
Los grandes players del comercio electrónico emplean modelos de aprendizaje automático que pueden inferir estas tareas y crear colecciones muy personalizadas. Los minoristas más pequeños pueden lograr en parte el mismo objetivo con métodos más sencillos: examinando las señales históricas a corto plazo, como los productos en los que un usuario ha hecho clic en la sesión actual, y recomendar una colección de productos que pertenezcan al mismo departamento y se ajusten a los atributos del perfil de gustos del usuario.
Yendo un paso más allá, la construcción de un perfil bruto de los gustos del usuario basado en los atributos de los productos que ha comprado o en los que ha hecho clic es muy potente. Por ejemplo, esto puede revelar que un usuario es vegano (o tiene una fuerte preferencia) si compra una determinada marca de productos. Este perfil de gustos puede utilizarse para mejorar el orden de los resultados de búsqueda e impulsar los productos por los que el usuario tiene preferencia.
Ofrecer más valor a los anunciantes
Grandes plataformas Walmart y Amazon incluyen contenido patrocinado en sus sitios web para generar muchos ingresos adicionales. Los minoristas de comercio electrónico pueden trabajar con soluciones de terceros para habilitar esta capacidad también en su sitio web. Los anunciantes y los minoristas de comercio electrónico pueden utilizar eficazmente las señales históricas de interacción, como búsquedas y compras anteriores, para vincular marcas y usuarios de forma muy específica. Esto aumentará el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) para las marcas anunciantes y generará muchos ingresos adicionales para la plataforma de comercio electrónico.
Mejorar la calidad del inventario utilizando datos históricos de búsqueda
La previsión de la demanda de inventario es muy importante para maximizar las ventas y los beneficios. Los minoristas necesitan emplear con éxito múltiples técnicas basadas en datos históricos de compra para comprender la demanda de productos. Analizar las tendencias en las búsquedas de los usuarios es una excelente forma de comprender lo que los clientes buscan y no encuentran en su tienda. Aquellos minoristas de comercio electrónico que ofrezcan una experiencia de compra realmente personalizada impulsarán las ventas online incrementales y retendrán a sus clientes; serán los grandes ganadores en 2023.