• Udostępnij
• drukuj prześlij dalej komentarze (0)

Systemy personalizowanej rekomendacji podpowiadają automatycznie klientowi sklepu produkty, które mogą go zainteresować i odpowiadają jego potrzebom. Profesjonalne systemy rekomendacji rejestrują i analizują ruch użytkowników na stronie - to jakie produkty oglądają, kupują lub oceniają - następnie dzięki zastosowaniu zaawansowanej analizy danych, przewidywane są potrzeby użytkownika i w czasie rzeczywistym z obszernego katalogu produktów sklepu, wybierane są te pozycje, które dany użytkownik najchętniej by kupił. W Polsce najbardziej popularne są rekomendacje cross-selling.

Są to w większości proste rekomendacje, które bazują na statystyce sprzedawanych razem produktów niewykorzystującej w pełni potencjału informacji o zachowaniach klientów. Tak budowane rekomendacje ograniczają się tylko do katalogu produktów, który aktualnie sprzedaje się w sklepie - zazwyczaj jest to 20 proc. całego katalogu, ponadto często w rekomendacjach pojawiają się bestsellery. W efekcie cross-selling obejmuje tylko niewielką gamę produktów i często z tej samej kategorii.

Sklepom internetowym zależy przede wszystkim na tym, aby rekomendacja produktów obejmowała cały asortyment, oraz aby dostosowała ofertę do potrzeb konkretnego użytkownika - co jest rzadkością w polskich sklepach internetowych. Dobrej jakości rekomendacje przekładają się na realne zyski finansowe, oraz mniejszą ilość porzucanych koszyków. Ponadto istotnym jest, że dzięki wdrożeniu systemów personalizowanej rekomendacji mamy szansę przedstawić całą gamę dostępnych produktów, w szybki sposób. Dzięki takim rozwiązaniom zaoszczędzamy czas specjalistów ds. sprzedaży oraz nasze finanse.

W Polsce świadomość istnienia i korzyści płynących z wykorzystania systemów personalizowanej rekomendacji z roku na rok rośnie. Przedsiębiorcy stają się świadomi, jaką wartością jest dla nich klient i wiedza o jego preferencjach. Jak wskazują badania przeprowadzone przez Gemius w 2010 roku, aż 60 proc. właścicieli sklepów internetowych stwierdziło, że na ich witrynie przedstawiane są użytkownikom rekomendacje zakupowe. 54 proc. stosowanych rekomendacji to automatycznie generowane podpowiedzi do produktów powiązanych, tylko 12 proc. to podpowiedzi personalizowane dedykowane konkretnemu użytkownikowi, opierające się na różnych informacjach na temat zakupów z przeszłości i zachowań klientów. 8 proc. to podpowiedzi personalizowane, oparte o typowe zakupy określonej grupy klientów na podstawie opracowanych profili klientów.