На сайтах внешней торговли, где представлен огромный объём информации о товарах и разнообразные потребности клиентов, ключевым фактором повышения конверсии является возможность быстрого поиска целевых товаров. Интеллектуальные рекомендательные системы анализируют поведение пользователей и данные, предоставляя персонализированные рекомендации каждому посетителю, тем самым увеличивая глубину просмотра и количество запросов. Согласно исследованию Международной группы электронной коммерции (IMRG) , персонализированные рекомендации могут повысить конверсию сайта примерно на 15–25%. В этой статье будут представлены основные стратегии внедрения интеллектуальных рекомендательных систем на сайтах внешней торговли, помогающие компаниям повысить ценность своих сайтов.
1. Сбор данных и анализ поведения пользователей
Основа интеллектуальных рекомендательных систем — данные. Только полное понимание поведения пользователей и особенностей продукта позволяет получать точные рекомендации.
Данные о поведении пользователя : включая записи о доступе, время просмотра, поведение при нажатии, ключевые слова для поиска и историю покупок и т. д.
Данные о характеристиках продукта : охватывают категории продукта, диапазоны цен, технические характеристики, объем продаж и другие атрибуты.
Сторонние источники данных : объединяйте отраслевые данные, информацию о выставках или отзывы в социальных сетях, чтобы обогатить модель рекомендаций.
Основываясь на опыте анализа данных Международного торгового центра (МТЦ) , комплексная стратегия сбора данных может предоставить точную основу для интеллектуальных рекомендаций по веб-сайтам внешней торговли.
2. Выбор и реализация рекомендательных алгоритмов
Рекомендательный алгоритм — это ядро системы, которое влияет на эффективность рекомендаций и удобство использования. К распространённым алгоритмам относятся:
Алгоритм коллаборативной фильтрации : основываясь на истории поведения пользователей, рекомендует товары, которые нравятся похожим пользователям. Подходит для сайтов внешней торговли с определённым объёмом трафика.
Алгоритм рекомендации контента : подходит для рекомендации новых продуктов или новых пользователей на основе соответствия характеристик продукта интересам пользователей.
Гибридный алгоритм : сочетает совместную фильтрацию с рекомендациями по содержанию для достижения более точных и разнообразных рекомендаций.
Исследование Nielsen Norman Group показывает, что гибридные алгоритмы рекомендаций хорошо работают на трансграничных сайтах электронной коммерции и B2B-сайтах, увеличивая время пребывания пользователя на сайте и показатели переходов по ссылкам на продукты.
3. Обработка данных и обучение модели
Обработка данных и обучение модели являются ключевыми этапами в получении интеллектуальных рекомендаций.
Очистка данных : удаление ненормальных данных, дублирующихся записей и недействительной информации для обеспечения качества обучения модели.
Проектирование характеристик : преобразование поведения пользователя и атрибутов продукта в характеристики, которые может обрабатывать модель, такие как активность пользователя, частота покупок, вес категории продукта и т. д.
Обучение и оптимизация модели : используйте фреймворки машинного обучения (например, TensorFlow или PyTorch) для обучения модели рекомендаций и выполняйте регулярную итеративную оптимизацию для повышения точности прогнозов.
Согласно отчету Internet Society (ISOC) , высококачественные данные и непрерывная итеративная оптимизация являются основными элементами для улучшения рекомендательного эффекта веб-сайтов внешней торговли.
4. Отображение персонализированных рекомендаций и дизайн пользовательского интерфейса
Рекомендательная система — это не только алгоритмы, она также должна фокусироваться на методах отображения и пользовательском опыте.
Рекомендуемая позиция дизайна : разместите рекомендательные модули на главной странице, странице списка продуктов и странице оформления заказа, чтобы увеличить возможности показа.
Динамические рекомендации в режиме реального времени : корректируйте рекомендуемый контент на основе последнего поведения пользователя, чтобы повысить его релевантность.
Управляемость и прозрачность : предоставьте такие модули, как «Угадай, что тебе понравилось» и «Недавно просмотрено», чтобы пользователи могли понять логику рекомендаций и повысить их чувство доверия.
Данные показывают, что разумный дизайн отображения может повысить кликабельность рекомендаций примерно на 20%, эффективно увеличивая конверсию потенциальных клиентов.
5. Обратная связь по данным и оптимизация системы
Интеллектуальные рекомендательные системы требуют постоянного мониторинга и оптимизации для поддержания своей эффективности.
Мониторинг коэффициента конверсии : отслеживайте показатель кликов, время просмотра и коэффициент конверсии заказов рекомендательного модуля.
A/B-тестирование : тестируйте различные стратегии рекомендаций, макеты модулей и копирайтинг, чтобы определить оптимальное поведение пользователей.
Регулярные обновления : мы корректируем алгоритмы рекомендаций на основе обновлений продукта, изменений в предпочтениях пользователей и рыночных тенденций, чтобы обеспечить долгосрочную эффективность системы.
Благодаря итерациям на основе данных компании могут устойчиво повышать эффективность интеллектуальных рекомендаций на сайтах внешней торговли и удовлетворенность клиентов.
Подвести итог
Интеллектуальные системы рекомендаций играют важнейшую роль на сайтах внешнеэкономической деятельности, помогая улучшить пользовательский опыт и показатели конверсии. Благодаря комплексному сбору данных, рациональному выбору алгоритмов, научному обучению моделей и тщательному дизайну отображения, компании могут предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам каждому посетителю, увеличивая количество запросов и количество бизнес-транзакций.
С помощью платформы для создания сайтов Pinshop компании могут легко интегрировать интеллектуальные рекомендательные модули, анализировать данные и демонстрировать товары на различных платформах, повышая пользовательский опыт и бизнес-ценность своих сайтов для внешней торговли. Попробуйте платформу для создания сайтов Pinshop прямо сейчас и позвольте интеллектуальным рекомендациям вашего сайта для внешней торговли стимулировать рост бизнеса!
Рекомендуемая статья: Разработка формы веб-сайта внешней торговли для повышения коэффициента конверсии
