Obtén Mayores Ventas con el Recomendador para Magento

Por qué las recomendaciones de productos son esenciales para las tiendas Magento

Las recomendaciones personalizadas de producto facilitan a los clientes el descubrimiento de productos relevantes. Esto se traduce en mayores conversiones para las tiendas Magento, ya que los clientes son guiados a artículos que de otro modo no habrían visto, impulsando el compromiso y la lealtad. Alrededor del 80% de los clientes consideran que la experiencia que ofrece una empresa es tan importante como los productos. Veámoslo a través de un ejemplo de cómo los motores de recomendación influyen en el recorrido del cliente.

Imagina a un cliente habitual de una tienda online. Está buscando el iPhone más nuevo que acaba de salir. Utiliza la barra de búsqueda para buscarlo en lugar de navegar por el catálogo. Una vez que encuentran la versión con el color y la capacidad de almacenamiento interno adecuados, hacen clic en ella y consultan la página de detalles del producto.

Normalmente, harían clic en añadir a la cesta de la compra y habrían terminado de comprar, pero es entonces cuando entran en juego las recomendaciones de productos. El motor de recomendación hace magia en segundo plano mientras los clientes compran.

En primer lugar, a medida que los clientes introducen la consulta de búsqueda de un iPhone en la barra de búsqueda, la parte analítica del motor de recomendación toma nota de ello y guarda los datos.

Como el recomendador se ha colocado en las páginas de detalles del producto y sigue el recorrido de compra del cliente, sabe exactamente qué mostrar al cliente que está mirando un iPhone. Las recomendaciones incluyen una funda de iPhone superventas, auriculares compatibles de Apple y otras marcas populares, un cargador portátil, un kit de limpieza de pantalla e incluso el mismo iPhone, solo que con mayor capacidad de almacenamiento y a buen precio.

Así, en lugar de limitarse a añadir el iPhone a la cesta, el cliente se siente cada vez más tentado a comprar artículos adicionales y aumentar el valor de su cesta de la compra. Sin embargo, la magia no acaba aquí, porque los artículos adicionales aparecen cuando el cliente está a punto de finalizar su recorrido de compra. La segunda ronda de recomendaciones aparece directamente en la página de pago, instando al cliente a que no se olvide de comprar artículos adicionales con descuento.

El resultado es que se ofrecen al cliente sugerencias de productos relevantes y precisas que incluyen alternativas y artículos de diferentes categorías de productos que complementan en gran medida su compra principal. Es mucho más probable que el cliente compre más productos, además de los que pretendía comprar en un principio. Así es como funcionan los motores de recomendación para mejorar las posibilidades de aumentar las conversiones, las ventas y el valor medio de la cesta de la compra de una sola vez.

Cómo aprovechan los recomendadores los datos de los clientes en las tiendas Magento

Los datos de los clientes alimentan recomendaciones más inteligentes. Al analizar los patrones de navegación y compra, las tiendas Magento pueden crear sugerencias más relevantes, mejorando la experiencia de compra e impulsando las compras repetidas.

Los datos de los clientes son la base de cualquier sistema de recomendación eficaz. Los recomendadores de Magento recopilan varios puntos de datos, incluidas las consultas de búsqueda, el comportamiento de clic, los patrones de navegación, el historial de compras e incluso el tiempo pasado en páginas específicas. Cada una de estas acciones se suma a un perfil detallado del cliente que indica al sistema qué es probable que desee el comprador a continuación.

Cuando un cliente busca un producto, como “zapatillas de correr”, el motor de recomendación toma nota. No se limita a guardar ese término de búsqueda, sino que empieza a relacionar esa consulta con productos relacionados que otros clientes también han visto o comprado tras búsquedas similares.

A medida que el cliente hace clic en los productos, el motor perfecciona su comprensión, identificando preferencias como el color, la marca o incluso el rango de precios. Cada interacción proporciona al sistema de recomendación más datos con los que trabajar, lo que le permite ofrecer mejores sugerencias.

Los datos de compras anteriores y sesiones de navegación también desempeñan un papel clave. Por ejemplo, si un cliente ha comprado artículos para actividades al aire libre en el pasado, el sistema puede sugerirle artículos como botellas de agua o mochilas que encajen con las actividades al aire libre. Estas recomendaciones no son aleatorias, sino que se basan en patrones de comportamiento de los clientes, por lo que cada sugerencia está respaldada por datos.

El sistema aprende continuamente combinando el historial de búsqueda y navegación con patrones de lo que han visto o comprado clientes similares. Con el tiempo, las recomendaciones se vuelven más relevantes, lo que aumenta la participación y la frecuencia de las compras. De este modo, los datos de los clientes convierten las sugerencias básicas en recomendaciones inteligentes y personalizadas que se adaptan a cada comprador.

Introducción a las recomendaciones de productos en Magento

La implementación de recomendaciones en Magento comienza con objetivos claros, como aumentar el valor de los pedidos o mejorar la retención. La elección de tu nueva solución de recomendación debe comenzar con la investigación.

Investigación

Debes tener en cuenta múltiples factores para elegir la solución de recomendación adecuada para tu tienda Magento. Aunque existen muchas soluciones de recomendación, no todas utilizan la misma tecnología ni ofrecen los mismos servicios. Echemos un vistazo a algunos factores clave.

1. Asegúrate de que tu nueva solución para recomendaciones utiliza aprendizaje automático y análisis que pueden trabajar eficazmente con datos de catálogos y datos de clientes. Esto es esencial para que la solución pueda emparejar correctamente las preferencias de los compradores con los datos del catálogo de productos para crear recomendaciones precisas.
2. Otra cosa a tener en cuenta son los algoritmos y tipos de recomendación utilizados para vender productos. Los recomendadores modernos se basan en recomendaciones automatizadas que funcionan según estos algoritmos para mostrar recomendaciones de productos y aprender. Lo mejor es buscar la configuración y la tecnología más avanzadas que puedan funcionar automáticamente sin necesidad de que intervengas.
3. Por último, asegúrate de que tu solución de recomendación ofrece un buen servicio de atención al cliente. Aunque las soluciones de recomendación son fiables, el servicio de atención al cliente es importante para ayudarte a resolver los problemas ocasionales o mostrarte cómo maximizar las conversiones de la venta de productos a través de recomendaciones. Siempre es bueno que los expertos te cubran las espaldas.

Implementación

La implementación e integración de recomendaciones personalizadas para tu tienda Magento es un tema extenso, ya que todo el proceso depende de la solución que elijas.

Asegúrate de que tu solución ofrece tipos de integración flexibles a través de varios medios, como la integración API, una integración sin código o incluso una integración asistida para Magento. Las opciones de integración flexibles son importantes si necesitas volver a configurarla más adelante.

La velocidad de integración es casi siempre menos importante que su dificultad. Debe mantener una buena integridad estructural y la funcionalidad de su sitio web.

Arranque en frío y recogida de datos

El arranque en frío se refiere al periodo inicial en el que las soluciones de recomendación carecen de datos para ofrecer recomendaciones precisas. En esta fase, las recomendaciones se basan en los patrones de datos existentes hasta que se recopilan suficientes datos sobre el comportamiento del cliente para personalizar las sugerencias con eficacia.

Este periodo no puede saltarse con ningún recomendador, porque los sistemas no son capaces de trabajar sin datos y aprendizaje automático para crear recomendaciones. Sin embargo, si utilizas Luigi’s Box, el periodo de arranque en frío puede acortarse.

Luigi’s Box permite a los clientes cargar en el sistema los datos existentes de soluciones analíticas anteriores. A continuación, el sistema puede configurar los datos y utilizarlos para que el Recomendador de Luigi’s Box cree recomendaciones personalizadas en un plazo mucho más breve.

Recomendaciones automatizadas

Una vez superado el periodo de arranque en frío, las recomendaciones de productos serán precisas y podrán impulsar la rentabilidad aumentando el valor medio de los pedidos y las conversiones. Las recomendaciones relevantes animan a los clientes a explorar más productos, lo que conduce a la repetición de compras y a una mayor satisfacción.

En este punto, puedes dejar que el recomendador haga su trabajo para influir en las decisiones de compra de los compradores. Sin embargo, si decides utilizar Luigi’s Box, puedes influir en los artículos recomendados a través de las opciones de Merchandising del panel de administración.

Los comerciantes pueden utilizar pines en los recomendadores para aumentar las visitas a la tienda de determinados productos, influir en qué artículos pueden o no verse en los recomendadores seleccionados, y mucho más.

Estrategias para mejorar las conversiones de los recomendadores en las tiendas Magento

Los recomendadores se basan en una serie de estrategias para aumentar las conversiones ofreciendo sugerencias de productos específicas y relevantes. Veamos algunas de las principales tácticas:

Segmentación por comportamiento

La segmentación por comportamiento muestra a los clientes productos basados en sus acciones en el sitio web, como visitas, búsquedas y clics recientes. Al analizar estos patrones, el sistema adapta las recomendaciones a los intereses actuales, haciendo que cada sugerencia resulte oportuna y relevante. Por ejemplo, el 89% de los millennials están interesados en recibir ofertas personalizadas, por lo que la segmentación por edad puede ser un buen punto de partida.

Recomendaciones personalizadas

La personalización utiliza los datos del cliente para ofrecer sugerencias que se ajusten a las preferencias individuales. Por ejemplo, si un usuario suele comprar ropa deportiva, es más probable que vea las novedades o los artículos más populares de esa categoría. Este enfoque aumenta la probabilidad de conversión al aprovechar intereses conocidos.

Prueba social

Incorporar pruebas sociales, como reseñas y valoraciones, ayuda a generar confianza y credibilidad en torno a las recomendaciones. Cuando un producto tiene valoraciones altas o comentarios positivos recientes, los clientes se sienten más seguros a la hora de considerarlo.

Sin embargo, esto también se aplica a tu negocio, ya que el 26% de los clientes británicos no gastarán dinero en empresas en las que no confían con sus datos. Mantener buenas críticas boca a boca puede ayudarte.

Venta cruzada y venta adicional

La venta cruzada sugiere productos complementarios, como recomendar una bolsa de ordenador portátil a alguien que compra un ordenador portátil, mientras que la venta adicional anima a los clientes a considerar artículos de mayor valor dentro de la misma categoría. Ambas tácticas aumentan el valor del carrito y a menudo llevan a los clientes a explorar artículos que no habían considerado inicialmente.

Segmentación de clientes

Segmentar las recomendaciones en función de los perfiles de los clientes, como los nuevos visitantes frente a los clientes habituales, ayuda a que cada sugerencia tenga más impacto. Por ejemplo, los visitantes primerizos pueden ver productos populares para explorar, mientras que los clientes habituales ven artículos basados en compras anteriores, lo que aumenta la relevancia y el compromiso.

Tendencias y recomendaciones estacionales

Destacar los artículos de moda o de temporada es otra forma de captar el interés del cliente. Al destacar lo que es popular o relevante estacionalmente, los recomendadores crean una sensación de urgencia que anima a los clientes a actuar, mejorando el potencial de conversión.

Cada una de estas estrategias trabaja conjuntamente para mejorar la experiencia del cliente, haciendo que cada recomendación tenga sentido y, en última instancia, aumentando las conversiones y las ventas.

Conclusión

Las recomendaciones de productos son herramientas poderosas para las tiendas Magento, ya que impulsan las conversiones y mejoran la experiencia del cliente. Al aprovechar los datos detallados de los clientes, los recomendadores inteligentes guían a los compradores sin problemas a través de su recorrido de compra, creando una experiencia de compra personalizada e intuitiva.

Desde la segmentación por comportamiento hasta la prueba social y las recomendaciones segmentadas, cada estrategia funciona conjuntamente para mostrar los productos adecuados en el momento oportuno. Al final, estos esfuerzos no solo aumentan las ventas, sino que generan lealtad y satisfacción a largo plazo al mostrar a los clientes que cada recomendación se elabora teniendo en cuenta sus necesidades.

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