Khi nào và Làm thế nào để Triển khai Hệ thống Đề xuất Sản phẩm

Đề xuất sản phẩm ngày càng trở nên phổ biến sau khi được Amazon giới thiệu trong hệ thống bán lẻ vào năm 2008 và có thể mang lại giá trị lớn cho cả nhà bán lẻ và khách hàng của họ. Sự cường điệu đã dẫn đến sự xuất hiện của rất nhiều huyền thoại đôi khi nguy hiểm liên quan đến các đề xuất sản phẩm (hầu hết do nhóm bán hàng và tiếp thị của nhà cung cấp tạo ra). Tức là bạn vẫn có thể thấy giải pháp đề xuất sản phẩm được trình bày dưới dạng một viên đạn ma thuật hoàn toàn tự động, giúp tăng lợi nhuận của một người ngay sau khi được cài đặt trên trang web.

Trong thực tế, mọi thứ phức tạp hơn nhiều. Các đề xuất sản phẩm có thể làm cả hai việc - thúc đẩy doanh số bán hàng của bạn và hủy hoại chuyển đổi. Và thật khó để đo lường giá trị gia tăng của nó vì hầu hết các công cụ phân tích miễn phí có thể đánh lừa bạn ở đây dẫn đến tổn thất gia tăng.

Trong bài viết này, tôi sẽ cố gắng đề cập đến các chủ đề thiết yếu nhất cần được nhà bán lẻ xem xét khi xử lý các đề xuất sản phẩm và sẽ cung cấp một số mẹo & thủ thuật cụ thể về cách tận dụng tối đa bản ghi sản phẩm của bạn.

Bắt đầu với quy trình công việc và chiến dịch, không phải công cụ

Đề xuất sản phẩm là tập hợp các mặt hàng được đề xuất cho khách hàng mua. Đề xuất sản phẩm có thể khác nhau tùy thuộc vào vị trí hiển thị đề xuất sản phẩm, chẳng hạn như máy tính bảng của người quản lý bán hàng hoặc thẻ sản phẩm và mục tiêu của doanh nghiệp, chẳng hạn như tăng giá trị đơn đặt hàng trung bình hoặc tăng chuyển đổi hoặc doanh thu.

Trước khi triển khai đề xuất sản phẩm, điều quan trọng là phải hiểu quy trình công việc nào chúng sẽ hữu ích cho khách hàng. Trong kinh doanh Thương mại điện tử cổ điển, các đề xuất trông giống như thẻ sản phẩm được hiển thị trên các phần khác nhau của trang web. Ví dụ: việc chọn một chiếc áo phông trên trang web của một thương hiệu sẽ kéo theo những chiếc áo phông tương tự khác được đề xuất và hiển thị cho khách hàng.

Các đề xuất ngoại tuyến có thể được hiển thị tại POS cho nhân viên cửa hàng, người quản lý bán hàng trên máy tính bảng của họ. Đề xuất sản phẩm cũng có thể hữu ích cho một trung tâm cuộc gọi. Khi khách hàng gọi điện, tổng đài viên có thể gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và lượt xem của khách hàng.

Đồng thời, các đề xuất sản phẩm luôn có thể được tinh chỉnh để phù hợp hơn với các mục tiêu kinh doanh cụ thể hoặc nhu cầu của phân khúc đối tượng. Ví dụ: các đề xuất chỉ có thể hiển thị các sản phẩm được giảm giá (để tăng UPT, đơn vị trên mỗi giao dịch), chỉ những hàng hóa được sản xuất bởi một thương hiệu cụ thể (ví dụ: thương hiệu tạo ra nhiều lợi nhuận nhất) hoặc chỉ những sản phẩm mà bạn có rất nhiều trong kho.
Dưới đây là một số ví dụ về các đề xuất trực tuyến và ngoại tuyến có thể trông như thế nào:

kênh trực tuyến

• Trên trang chủ - các sản phẩm phổ biến;
• Trong danh mục — các sản phẩm phổ biến trong danh mục;
• Trong thẻ sản phẩm — các sản phẩm tương tự hoặc liên quan;
• Trong giỏ hàng — các sản phẩm có liên quan hoặc những sản phẩm được khách hàng mua thường xuyên nhất.

  
  

Kênh ngoại tuyến

• Trong trung tâm cuộc gọi — các sản phẩm có liên quan hoặc được mua thường xuyên;
• Trên máy tính bảng của người quản lý bán hàng — bộ sưu tập sản phẩm và sách bán chạy nhất;
• Tại POS — ưu đãi liên quan hoặc khuyến mại.

  
  

Điều quan trọng trong tất cả các trường hợp sử dụng này - lý tưởng nhất là đề xuất của bạn phải nhất quán trên các điểm tiếp xúc và kênh liên lạc khác nhau. Chỉ cần tưởng tượng trải nghiệm mà khách hàng của bạn có thể nhận được khi nhận được các bộ sản phẩm được đề xuất khác nhau (hoặc thậm chí trái ngược nhau) trong email quảng cáo, danh mục Thương mại điện tử của bạn và trong khi nói chuyện với đại diện trung tâm cuộc gọi trong quá trình xác nhận đơn hàng. Nếu đúng như vậy, bạn có thể xem xét một giải pháp, cho phép bạn điều phối tập trung logic đề xuất sản phẩm của mình trên các điểm tiếp xúc - tức là Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) hoặc tương tự.

Logic tương tự cũng áp dụng cho các biến thể của thuật toán đề xuất sản phẩm ở các giai đoạn khác nhau trong hành trình của khách hàng - tức là việc quảng cáo các lựa chọn thay thế rẻ hơn trong giỏ hàng hoặc thanh toán có thể không hợp lý lắm (chúng tôi sẽ đề cập chi tiết hơn bên dưới).

Cách đánh giá hiệu quả của các đề xuất sản phẩm

Các kết hợp khác nhau giữa trạng thái và thành phần của đề xuất sản phẩm ảnh hưởng đến số liệu theo nhiều cách khác nhau. Điều này đúng cho dù bạn đang xem các chỉ số kinh doanh, chẳng hạn như giá trị đặt hàng trung bình hoặc doanh thu hay chỉ số proxy (hoặc trung gian), chẳng hạn như độ sâu của trang, tỷ lệ nhấp và số lần sản phẩm được thêm vào mục yêu thích hoặc vào giỏ hàng của khách hàng.

Các sản phẩm phổ biến được giảm giá trên trang chủ có thể làm giảm giá trị đơn hàng trung bình, nhưng thay vào đó lại tăng tỷ lệ chuyển đổi. Đề xuất các sản phẩm tương tự, đắt tiền hơn trong thẻ sản phẩm có thể làm giảm tỷ lệ chuyển đổi, nhưng làm tăng giá trị đơn hàng trung bình và lợi nhuận tổng thể.

Thông tin về số liệu proxy (chẳng hạn như lượt xem) được thu thập nhanh hơn, tuy nhiên, điều đó không phải lúc nào cũng có nghĩa là doanh nghiệp thành công. Ví dụ: một nhà bán lẻ hiệu thuốc, như một phần của thử nghiệm mà chúng tôi đã triển khai trên trang web của họ, đã thêm các đề xuất sản phẩm vào trang giỏ hàng để tăng số lượng sản phẩm trong mỗi lần mua. Trong hai ngày thử nghiệm, công ty đã mất 30.000 đô la so với nhóm kiểm soát. Hóa ra khách hàng bắt đầu từ bỏ giỏ hàng để truy cập các trang thẻ sản phẩm từ các đề xuất và quên hoàn thành đơn đặt hàng của họ. Chúng tôi đã thấy độ sâu của trang tăng lên, nhưng cuối cùng, tổng doanh thu lại giảm.

Đây là những số liệu bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các đề xuất sản phẩm:

Số liệu kinh doanh

• Doanh thu
• Lợi nhuận
• Chuyển đổi thành đơn đặt hàng
• Giá trị đơn hàng trung bình
• Số lượng sản phẩm trong đơn hàng

Chỉ số proxy

• thăm độ sâu
• Thời lượng phiên
• Tỷ lệ thoát
• lượt xem thẻ sản phẩm
• Mặt hàng được thêm vào giỏ hàng, danh sách mong muốn hoặc danh sách so sánh

Để đơn giản hóa nhiệm vụ biên soạn danh sách các chiến dịch đề xuất sản phẩm, tôi khuyên bạn nên nhân bản điều này và các giải pháp động não sẽ hữu ích cho doanh nghiệp của bạn. Tôi đã thêm một vài tùy chọn ở đó làm ví dụ.

Cách cá nhân hóa đề xuất sản phẩm

Sau khi xác định danh sách đề xuất sản phẩm và đặt chỉ số mục tiêu, bạn cần suy nghĩ về cách tối ưu hóa chất lượng đề xuất sản phẩm của mình. Đề xuất sản phẩm sẽ giúp đề xuất các mặt hàng hữu ích nhất cho khách hàng. Để làm được điều này, các gợi ý về sản phẩm phải dựa trên các yếu tố sau:

• Mục tiêu kinh doanh — tăng trưởng doanh thu, lợi nhuận, giá trị đặt hàng trung bình, UPT và khối lượng bán hàng;
• Hành vi của khách hàng — lịch sử duyệt web, các mặt hàng được thêm vào giỏ hàng và mục yêu thích, lịch sử mua hàng trực tuyến và ngoại tuyến;
• Hành vi khách hàng của các khách hàng tương tự khác.

  
  

Bằng cách này, các đề xuất sản phẩm sẽ được hình thành có tính đến lợi ích của doanh nghiệp và khách hàng. Càng nhiều dữ liệu được tính đến, các đề xuất sẽ càng chính xác. Nếu khách hàng mua một chiếc áo sơ mi ngoại tuyến, ứng dụng di động sẽ giới thiệu cho họ những chiếc quần phù hợp, bởi vì những khách hàng khác đã mua chiếc áo sơ mi tương tự yêu thích những chiếc quần này.

Như thường xảy ra, lịch sử tương tác của khách hàng với thương hiệu và dòng sản phẩm được lưu trữ trong một số hệ thống: bán hàng ngoại tuyến trong phần mềm ERP, bán hàng trực tuyến trong một số thứ như Shopify và hành động của khách hàng (ví dụ: thêm mặt hàng vào danh sách yêu thích) trên hệ thống khác nền tảng. Trong trường hợp này, chúng tôi có thể không biết rằng khách hàng vừa quay lại trang web đã thực hiện mua hàng ngoại tuyến một giờ trước. , ví dụ: được sử dụng để gửi các đợt email tới toàn bộ khán giả của họ hàng tuần. Lịch sử mua hàng trực tuyến, mua hàng ngoại tuyến, email, SMS và thông báo đẩy trên web đều được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau.

Do đó, các nhà tiếp thị của họ không có quyền truy cập vào một nguồn dữ liệu duy nhất cho phép họ gửi các chiến dịch có tính đến lịch sử mua hàng. Ví dụ, khách hàng có thể nhận được email đề xuất Crocs mà họ đã mua ngày hôm trước. Một trong những quy tắc vàng của phân tích nghe có vẻ giống như “Garbade in - Garbade out”, nghĩa là nếu bạn cung cấp cho thuật toán của mình dữ liệu không nhất quán hoặc không đầy đủ, rất có thể bạn cũng sẽ nhận được kết quả không hài lòng. Không có phép thuật nào ở đây (chưa).

Để giải quyết vấn đề này, dữ liệu phải được tập trung trong một hệ thống duy nhất. Có thể phát triển một kho lưu trữ cho phép dữ liệu tích lũy được sử dụng trong các hoạt động tiếp thị, nhưng điều này rất tốn kém. Cách gần đây nhất để giải quyết nút cổ chai đó là lớp công nghệ có tên Nền tảng dữ liệu khách hàng. Họ cung cấp đầy đủ các giải pháp sẵn sàng sử dụng cho các ngành công nghiệp khác nhau.

Công nghệ này cho phép các công ty tự động tải lên dữ liệu về hành vi của khách hàng từ vô số nguồn, làm sạch và thống nhất dữ liệu, đồng thời có được toàn bộ lịch sử tương tác của khách hàng với thương hiệu, trên cơ sở đó bạn có thể khởi chạy các chiến dịch tiếp thị, bao gồm cả đề xuất sản phẩm.

Dữ liệu tích lũy cũng có thể được sử dụng để huấn luyện các thuật toán học máy. Ngay cả những doanh nghiệp có hàng chục nghìn khách hàng cũng tích lũy đủ dữ liệu trong 3-4 tháng (với khoảng một triệu bản ghi hành động của khách hàng được tạo trong thời gian này) để hưởng lợi từ máy học. Các thuật toán tạo hồ sơ về sở thích của khách hàng, tìm những người dùng tương tự và dựa trên những gì họ đã mua, giới thiệu cho khách hàng những sản phẩm khác mà họ có thể muốn mua. Đây chính xác là cách .

Một phần thưởng khác của việc tập trung hóa là tiếp thị đa kênh gắn kết. Đây là khi các kênh trực tuyến tính đến mức độ phổ biến của các mặt hàng ngoại tuyến và các đề xuất sản phẩm trên trang web và trong các chiến dịch được đồng bộ hóa. Do đó, tập trung hóa dữ liệu làm tăng đáng kể chất lượng của các đề xuất sản phẩm.

Có rất nhiều dịch vụ cung cấp khuyến nghị sản phẩm. Khả năng của chúng khác nhau về số lượng thuật toán, liệu chúng có cho phép bạn tùy chỉnh đề xuất sản phẩm hay không, công cụ họ cung cấp để đo lường hiệu quả của đề xuất và các nguồn có sẵn để tải dữ liệu lên nhằm xây dựng ma trận đề xuất. , , Và cung cấp cho các công ty công nghệ cho phép họ tinh chỉnh các đề xuất sản phẩm bằng các giải pháp ML và tính đến dữ liệu từ các ứng dụng trực tuyến, ngoại tuyến và di động.

Cách đánh giá hiệu quả của các đề xuất sản phẩm

Các công cụ đo lường hiệu suất khác nhau tùy thuộc vào kênh mà các đề xuất được sử dụng. Đồng thời, bất kể kênh nào, nguyên tắc là như nhau. Khách hàng được chia thành hai nhóm. Một nhóm nhận được khuyến nghị, trong khi nhóm thứ hai thì không. Nếu doanh số bán hàng cao hơn trong nhóm nhận được đề xuất, thì khách hàng thấy các đề xuất đó hữu ích.

Kênh trực tuyến

Khi kiểm tra trực tuyến, tôi khuyên bạn nên sử dụng Google's dụng cụ. Nó miễn phí, chỉ cần vài bước để thiết lập thử nghiệm và không yêu cầu kỹ năng lập trình để tạo thử nghiệm.

Nếu bạn đã làm việc với Google Analytics, thì Optimize có thể sử dụng dữ liệu thương mại điện tử để đánh giá hiệu quả thử nghiệm. Một biến thể của trang web sẽ là phiên bản gốc không có bất kỳ thay đổi nào, trong khi biến thể còn lại sẽ hiển thị các đề xuất sản phẩm cho khách hàng. Đối với từng tiện ích riêng lẻ, bạn cần thiết lập thử nghiệm của mình, đảm bảo rằng dữ liệu không bị trộn lẫn, nếu không, bạn sẽ không biết tiện ích đề xuất cụ thể nào hữu ích và tiện ích nào không. , đã nhận được doanh thu tăng 5,5% sau khi thực hiện các đề xuất sản phẩm.

Các thử nghiệm trong chiến dịch email được định cấu hình theo cách tương tự. Một phần người nhận nhận được email có đề xuất và phần còn lại không có chúng. Thử nghiệm A/B có sẵn trong hầu hết mọi nền tảng tiếp thị qua email.

Kênh ngoại tuyến

Thử nghiệm A/B ngoại tuyến với nhóm kiểm soát hoạt động dựa trên nguyên tắc giống như thử nghiệm trực tuyến. Điều này có thể được thực hiện khi thử nghiệm các đề xuất sản phẩm trong trung tâm cuộc gọi. Khi một cuộc gọi được thực hiện, phần mềm của nhà điều hành sẽ gửi yêu cầu đến CDP, nơi khán giả đã được chia thành hai nhóm. Trong một nửa trường hợp, nền tảng hiển thị các đề xuất sản phẩm trên màn hình của người vận hành. Trong các trường hợp khác, không có khuyến nghị nào được cung cấp. Sau đó, dựa trên báo cáo tích hợp của CDP, hành vi của cả hai nhóm được so sánh để xác định nơi khách hàng mua hàng nhiều hơn. Cách tiếp cận tương tự có thể được áp dụng với phần mềm POS khi nhân viên thu ngân thấy các đề xuất nhắc nhở khách hàng chỉ bằng một nửa thời gian.

Khi đề xuất sản phẩm không hữu ích

Đề xuất sản phẩm như một công cụ được Tập đoàn Amazon phát minh ra để giới thiệu cho khách hàng một loạt sản phẩm. Đề xuất sản phẩm tự động không hữu ích cho các thương hiệu có phạm vi sản phẩm bao gồm ít hơn 100 sản phẩm. Trong trường hợp này, các thuật toán sẽ đơn giản là không có đủ sản phẩm để lựa chọn. Do đó, các đề xuất có thể được định cấu hình một lần theo cách thủ công trong CMS. Điều này sẽ không chỉ rẻ hơn vì không cần mua công nghệ của bên thứ ba mà còn dễ dàng hơn vì một khi các đề xuất được định cấu hình, sẽ không cần hỗ trợ chúng.

Tuy nhiên, tình hình sẽ khác khi đề xuất các khuyến nghị chưa được thử nghiệm trên nhóm kiểm soát. Sử dụng ví dụ về hiệu thuốc được đề cập ở trên (đã thực hiện các khuyến nghị và mất 30.000 đô la trong hai ngày), sẽ công bằng khi nói rằng nếu các khuyến nghị không được kiểm tra, điều đó có thể dẫn đến việc công ty thua lỗ. Nếu chúng ta lấy ví dụ về một cửa hàng quần áo dành cho trẻ em dưới mười tuổi, thì tôi phải mất ba lần lặp lại thử nghiệm trong khoảng thời gian hai tháng để đạt được mức tăng trưởng doanh thu +25% so với nhóm đối chứng.

Cách khởi chạy đề xuất sản phẩm

Nếu bạn quyết định thử đề xuất sản phẩm trong doanh nghiệp của mình, tôi khuyên bạn nên làm theo các bước sau:

Tạo danh sách chiến dịch. Mở trang web của riêng bạn và cố gắng hiểu những tình huống mà đề xuất có thể hữu ích cho khách hàng của bạn. Ở giai đoạn này, tôi khuyên bạn nên tạo một loại “danh sách mong muốn” gồm mọi thứ bạn nghĩ có thể hiệu quả, bắt đầu từ các giải pháp đơn giản, chẳng hạn như các sản phẩm phổ biến trên trang chủ, đến cửa sổ bật lên với các đề xuất cá nhân khi khách hàng muốn rời khỏi trang web. Sắp xếp tập hợp kết quả của các giả thuyết theo tầm với. Càng nhiều người xem các đề xuất, bạn càng nhanh nhận được kết quả có ý nghĩa thống kê trong các bài kiểm tra. Để tạo danh sách các chiến dịch, hãy sử dụng tôi đã cung cấp ở trên.

Xác định số liệu. Số liệu sẽ giúp bạn hiểu sản phẩm nào bạn muốn giới thiệu và xác định các tiêu chí để thành công. Lời khuyên của tôi là không nên phức tạp hóa nhiệm vụ này ngay từ đầu. Nhìn vào doanh thu và độ sâu của trang (còn được gọi là “chỉ số proxy nhanh”). Đối với đề xuất ngoại tuyến, đó có thể là doanh thu và giá trị đơn hàng trung bình.

Hiển thị “danh sách mong muốn” này cho các nhà phát triển hoặc đại diện của dịch vụ giới thiệu sản phẩm. Các nhà phát triển sẽ có thể cho bạn biết thời gian triển khai sẽ mất bao lâu và các đại diện dịch vụ sẽ cho bạn biết cách nhanh chóng thiết lập các chiến dịch mong muốn. Trong các dịch vụ như Bloomreach, Klaviyo hoặc Mindbox, các chiến dịch phổ biến nhất được cung cấp ngay lập tức. Phản hồi từ đồng nghiệp của bạn cũng sẽ cho phép bạn điều chỉnh kế hoạch ra mắt — một số giai đoạn nhất định có thể được triển khai nhanh hơn.

Đảm bảo khả năng quản lý và khả năng tùy biến. Kiểm tra để đảm bảo rằng bạn có thể phối hợp logic đề xuất của mình trên các điểm tiếp xúc khác nhau và tùy chỉnh nó để phù hợp hơn với một số phân khúc khách hàng cụ thể - tức là những người yêu thích thương hiệu, mua hàng nhiều, v.v.

Tải lịch sử tương tác của khách hàng với thương hiệu và dòng sản phẩm lên dịch vụ giới thiệu sản phẩm. Dữ liệu từ các kênh trực tuyến và ngoại tuyến cũng như ứng dụng dành cho thiết bị di động sẽ cho phép bạn tạo các đề xuất tốt hơn và đảm bảo tiếp thị thống nhất ở tất cả các điểm tiếp xúc. Nếu bạn sử dụng CDP, bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu tích lũy cho các chiến dịch tiếp thị khác.

Thiết lập một công cụ kiểm tra. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Google Optimize cho các kênh trực tuyến và nhóm kiểm soát cho các kênh ngoại tuyến. Sự phân bổ của các nhóm chính và kiểm soát có thể là 50/50, trong khi hiệu quả có thể được đánh giá bằng doanh thu.

Theo dõi tiến trình thử nghiệm và điều chỉnh các đề xuất sản phẩm nếu chúng không hoạt động như mong đợi. Có thể mất tới 2-3 tháng trước khi bạn nhận được kết quả thành công đầu tiên và một số vật dụng có thể làm giảm doanh thu. Tuy nhiên, khi mọi thứ đã đi vào hoạt động, bạn sẽ thấy doanh thu tăng 5,5%, giống như cửa hàng trực tuyến Incanto đã làm.