e コマースレコメンデーションに関する 21 のヒント コンバージョンを増やす

ビッグデータとAIレコメンデーションは、Eコマース業界において顧客体験の向上と売上の増加に欠かせない要素となっています。
ここでは、EコマースにおけるAIレコメンデーションに関するいくつかのヒントを共有します。

1. タイムリーな商品の推奨: 買い物客はある商品を別の商品よりも選択する際に、タイムリーな商品の推奨が効果的です。これは、購入する際に必要な後押しとなることもあれば、少なくとも、必要であることさえ知らなかった商品のカテゴリーを閲覧するように促すことにもなります。

2. アイテムベースレコメンド: ユーザーが過去に興味を示したアイテムに基づいて、類似のアイテムを推薦する方法です。例えば、ある本を購入したユーザーに対して、同じ著者の他の作品や類似のジャンルの本を推薦するのが一例です。

3. 協調フィルタリング: 他のユーザーの行動パターンを分析してレコメンドを行います。これにより、ユーザーが自分で発見しなかった新しい商品やカテゴリーに出会うことができます。

4. パーソナライズドレコメンド: 個々のユーザーの独特な好みや興味に基づいて、より個別化された推薦を行います。ユーザーの過去の行動、好み、さらには時期や場所などのコンテキストも考慮に入れるため、非常に精度の高いレコメンドが可能です。

AIレコメンデーションは、顧客の満足度を高めるだけでなく、新たな商品の発見や購買の機会を創出することにも寄与しています。ビッグデータとAIレコメンデーションの組み合わせによって、Eコマース企業は顧客にとってより魅力的で価値のあるショッピング体験を提供し、顧客満足度の向上と売上の増加を実現しています。

目次

• 商品の推奨（レコメンデーション）とは

• レコメンデーション エンジンの機能

• e コマース商品をレコメンデーション:推奨するための 21 のヒント

  • 1. 閲覧履歴に基づいた商品表示

  • 2.「よく一緒に購入される商品」のおすすめを使用する

  • 3. 商品レコメンデーション エンジンを使用してEメール キャンペーンをパーソナライズする

  • 4. 買い物客に新商品を紹介する

  • 5. 損失の可能性がある売上を節約する

  • 6.「閲覧した商品に関連する商品」を表示する

  • 7. 社会的証明を提供する

  • 8. 新商品を紹介する

  • 9. 商品の推奨事項をパーソナライズする

  • 10. 各ブランドの売れ筋アイテムを特集

  • 11. 商品バンドルの生成

  • 12. さまざまなカテゴリのベストセラーを表示する

  • 13. 推奨事項が関連性があり、タイムリーであることを確認する

  • 14. 人気のある商品を常に強調表示する

  • 15. 最高評価のアイテムを紹介する

  • 16. 訪問者を知る

  • 17. 推奨による関連商品のクロスセル

  • 18. 商品の推奨事項を使用してアップセルする

  • 19. あなたのおすすめで季節感を取り入れます

  • 20. A/B テストを絶対にやめない

  • 21. カートページで商品ペアリングを提供する

• 販売サイクル全体を通じて商品のレコメンデーション・推奨事項を表示する方法

  • ホームページ: 「最も人気のある」および「最近閲覧した」

  • カテゴリページ: 「最も人気のある」

  • 商品ページとカートページ：「一緒に買った商品」と「類似商品」

• まとめ

• よくある質問

  • 商品の推奨事項をどのように改善できるでしょうか

  • 商品の推奨事項はどのように書くのですか

  • パーソナライズされた商品の推奨事項とは何ですか

  • 商品の推奨はどの程度効果的ですか

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