С развитием цифровой коммерции независимые веб-сайты стали важнейшим каналом для продвижения бренда, привлечения клиентов и стимулирования продаж. В сфере внешней торговли клиенты представляют различные мировые рынки, их интересы и потребности значительно различаются. Традиционные, унифицированные методы отображения информации часто не отвечают этим разнообразным потребностям, что влияет на показатели конверсии. Поэтому персонализированные рекомендации на независимых веб-сайтах стали важнейшим инструментом для улучшения пользовательского опыта и повышения эффективности бизнеса.

Согласно исследованию Nielsen Norman Group (NNG) , персонализированные рекомендации на веб-сайтах могут значительно повысить удержание пользователей и частоту повторных покупок. Более того, отчёт Forrester Research по цифровому маркетингу также указывает на то, что персонализированные рекомендации могут эффективно повышать лояльность клиентов и расширять возможности продаж. В сфере международной электронной коммерции и работы независимых веб-сайтов руководство по стандартам данных W3C (Консорциум Всемирной паутины) также содержит технические спецификации и справочники по совместимости данных для персонализированных рекомендаций.

Сбор данных: основа персонализированных рекомендаций

Необходимым условием для получения персонализированных рекомендаций на независимых веб-сайтах является точный сбор данных. Компаниям необходимо собирать такую информацию, как поведение пользователей в браузере, история покупок, история поиска и теги предпочтений, а также обеспечивать соответствие процесса сбора данных правилам защиты конфиденциальности.

Используя инструменты аналитики поведения пользователей, независимые веб-сайты могут анализировать интересы посетителей в режиме реального времени и передавать эти данные в рекомендательные системы, обеспечивая более целевую аудиторию контента или презентаций продуктов. Собранные данные включают не только данные о посещениях страниц, но и внешние источники, такие как активность в социальных сетях и показатели кликов по электронной почте, что обеспечивает ценную информацию для алгоритмов рекомендаций и в конечном итоге позволяет добиться по-настоящему персонализированного пользовательского опыта.

Рекомендательные алгоритмы: персонализированный подход к управлению

На основе этих данных независимые веб-сайты используют рекомендательные алгоритмы для персонализированного отображения информации. К распространённым методам относятся коллаборативная фильтрация, рекомендации по контенту и гибридные рекомендации.

Коллаборативная фильтрация рекомендует продукты на основе истории поведения пользователей и схожих моделей поведения, что делает её подходящей для выявления потенциальных интересов. Рекомендации по контенту учитывают интересы пользователей на основе характеристик продукта или контента, что делает её подходящей для точного соответствия конкретным потребностям. Гибридные рекомендации сочетают в себе несколько стратегий для повышения разнообразия и точности рекомендаций. При внедрении можно использовать соответствующие исследования алгоритмов Института инженеров электротехники и электроники (IEEE), чтобы гарантировать эффективность и стабильность системы рекомендаций при обработке больших объёмов данных.

Сценарий применения: повышение конверсии и удержания пользователей

Персонализированные рекомендации на независимых сайтах не ограничиваются главными страницами или страницами товаров; они также могут применяться к рекомендациям для корзины покупок, email-маркетингу и социальным сетям. Предоставляя персонализированную информацию в различных точках контакта, компании могут значительно повысить количество покупок и повторных покупок.

Например, списки рекомендаций, основанные на истории просмотров пользователем, могут помочь клиентам быстро находить интересующие их продукты; рекомендации по электронной почте в сочетании с предпочтениями пользователей могут повысить показатели открытия и переходов по ссылкам; а рекомендации по контенту на социальных платформах могут помочь повысить узнаваемость бренда и лояльность пользователей.

Благодаря этим многоточечным приложениям независимые сайты могут сформировать замкнутый цикл персонализированного маркетинга, обеспечивая предприятиям более высокую ценность для пользователей и коммерческие преимущества.

Внедрение технологий и будущее развитие

Реализация персонализированных рекомендаций на независимых веб-сайтах требует сочетания технологий отображения на фронтенде, анализа данных на бэкенде и алгоритмических моделей. Компании могут выбрать облачные сервисы рекомендаций или создать собственные системы рекомендаций, гибко настраивая их в соответствии с реальными потребностями.

С развитием технологий искусственного интеллекта персонализированные рекомендации на независимых веб-сайтах станут ещё более интеллектуальными. Например, машинное обучение можно использовать для оптимизации рекомендаций в режиме реального времени и даже для прогнозирования потенциальных потребностей пользователей, обеспечивая по-настоящему точный маркетинг. При планировании создания независимых веб-сайтов компаниям следует сделать персонализированные рекомендации одной из ключевых функций для улучшения качества обслуживания клиентов и повышения конкурентоспособности на рынке.

CTA

Если вы хотите внедрить эффективные персонализированные рекомендации и повысить конверсию клиентов на своём независимом сайте, Pinshop предлагает профессиональные решения для создания сайтов и анализа данных, которые помогут компаниям легко создавать интеллектуальные независимые сайты. Узнайте больше о платформе для создания сайтов Pinshop прямо сейчас.

Рекомендуемые статьи по теме: Стратегия многоязычной независимой станции: баланс между локализацией и интернационализацией