WooCommerce: aumente sus ventas con análisis avanzados

Las recomendaciones de productos son una forma eficiente y comprobada de aumentar sus ventas de WooCommerce.

La desventaja es que podría ser una actividad que consume mucho tiempo agrupar productos manualmente, así como el hecho de que no siempre es el "emparejamiento" lógico el que generará la mayor cantidad de ventas.

El camino a seguir es utilizar IA (inteligencia artificial) y dejar que los modelos de datos analíticos hagan el trabajo por usted.

Conozca Engage , un motor de recomendación de productos impulsado por IA. El tipo de recomendación varía un poco dependiendo de la página que esté viendo tu visitante. Esto se debe principalmente a que el modelo de recomendación necesita información para funcionar correctamente (p. ej., la primera vez que un nuevo visitante llega a su página de inicio, el modelo no sabe nada sobre su comportamiento y, por lo tanto, no puede proporcionar recomendaciones).

Pero a medida que el usuario interactúa con el sitio web, el modelo detecta patrones de comportamiento y luego puede brindar mejores recomendaciones.

Cómo funciona Participar

A continuación, se ilustra cómo se agrega información a un usuario para proporcionar recomendaciones relevantes para cada paso del viaje.

La visita inicial al sitio web solo permite el uso de variables de alto nivel, como la hora de la visita o la región geográfica, etc. Estos indicadores generalmente se consideran débiles y generalmente no brindan suficiente información para recomendar productos relevantes para un usuario individual. Sin embargo, aún pueden superar las opciones de no recomendar ningún producto.

Cuando el usuario comienza a interactuar con el sitio web, como buscar productos o agregar productos al carrito, el modelo ingiere información que se puede usar para comparar este patrón de visitantes con visitantes anteriores y, por lo tanto, extraer posibles productos de interés para el usuario en función de ese patrón.

Una vez que el usuario llega a la página de pago, el modelo tiene un conjunto bastante bueno de información sobre el usuario que se utiliza para recomendar actualizaciones o productos adicionales.

Dado que el pago a menudo requiere algún tipo de identificación del usuario, las compras históricas de los visitantes también se pueden utilizar aquí si se realizó alguna compra antes de esta.

Después de completar el pedido, el usuario puede ser redirigido con recomendaciones de productos por correo electrónico o anuncios basados ​​en segmentos de clientes específicos.

Diseño de salida de recomendación de producto

Esta característica brinda a los administradores de la tienda la capacidad de diseñar su propia salida para la recomendación de productos para que se alinee con el tema de WooCommerce.

El motor está diseñado desde la perspectiva de que el administrador no debería necesitar ningún conocimiento/experiencia en diseño web, lo que significa que ofrece una funcionalidad de "arrastrar y soltar" con un solo clic para implementar en WooCommerce. 

La herramienta llevará al administrador a través de un flujo de trabajo de 5 pasos:

  1. Seleccione una plantilla
  2. Seleccionar diseños guardados previamente
  3. Diseñe la salida con la funcionalidad de "arrastrar y soltar"
  4. Establezca las opciones de visualización, por ejemplo, la cantidad de productos para recomendar y sus productos de "reposición" (productos que se mostrarán si no hay una recomendación disponible)
  5. Seleccione el encabezado e implemente en WooCommerce

¿Por qué los motores de recomendación funcionan tan bien?

Hay algunas razones por las que los motores de recomendación generalmente superan las selecciones manuales de recomendaciones a escala.

El primero es simplemente la escala y la velocidad a la que un motor de recomendaciones puede producir recomendaciones relevantes para todos los productos en la tienda, no solo para unos pocos seleccionados. Y puede mantenerlo en tiempo real actualizándolo a medida que cambian las tendencias o las estaciones.

En segundo lugar, el modelo introduce menos sesgo sobre lo que debería recomendarse o lo que "va" bien en conjunto. El modelo simplemente analiza lo que realmente se vendió en conjunto y los patrones y comportamientos que probablemente se venderán en conjunto la próxima vez.

Además, el modelo puede aprender de sus recomendaciones anteriores y ajustar la siguiente recomendación para un producto en particular en función del resultado histórico. Todo lo cual sucede automáticamente cada vez que se vuelve a entrenar el modelo.

Segmentación de clientes basada en datos por Engage

Engage  también automatiza y simplifica el proceso de creación y exploración de segmentos de clientes.

El administrador de la tienda puede definir sus propios segmentos para explorar o utilizar una de las plantillas prediseñadas. Los segmentos se basan en varios rasgos de los clientes, como los clientes que regresan o los que más gastan. A partir de ahora, los siguientes segmentos prediseñados están disponibles  para  que pueda comenzar:

  • Clientes que más gastan: segmento que se utilizará para encontrar quiénes son sus clientes más valiosos y su comportamiento en diferentes períodos de tiempo.
  • Clientes más frecuentes – Segmento que se utilizará para identificar quiénes son sus clientes más activos y su comportamiento en diferentes períodos de tiempo.
  • Clientes que regresan: segmente para encontrar a sus clientes más leales y su comportamiento en diferentes períodos de tiempo.
  • Clientes puntuales: segmento que se utilizará para identificar quiénes son sus clientes desleales y su comportamiento en diferentes períodos de tiempo.
  • Clientes más recientes: segmento que se utilizará para investigar la diferencia en la cantidad de clientes, el valor de las ventas, los productos más vendidos, etc. dentro de diferentes períodos de tiempo.

Cada segmento tiene su propio tablero donde los datos de ventas y rendimiento se pueden analizar en detalle a lo largo del tiempo.

Dado que estos segmentos están destinados a ser utilizados para diferentes actividades de marketing, la funcionalidad de exportación facilita que el propietario de la tienda exporte la audiencia seleccionada, por ejemplo, a las audiencias personalizadas de Facebook y Google.

Además de los segmentos preconstruidos, Engage ofrece a cada propietario de tienda una caja de herramientas fácil de usar para generar y guardar sus propios "Segmentos personalizados".

Cada segmento creado tendrá su propio tablero y los datos se pueden actualizar a pedido del usuario o simplemente actuar como una instantánea en el momento de la creación.

Terminando

Engage es una poderosa extensión de WooCommerce cuando se trata de análisis avanzados. Brinda a los propietarios de las tiendas la capacidad de aumentar los ingresos, analizar y comprender a sus clientes y reducir el tiempo que antes se dedicaba al análisis y la agrupación manual de productos.

Ahora mismo está disponible en versión beta y de forma gratuita . Comience hoy y obtenga todo el potencial de su tienda WooCommerce.

Mapa vial

El trabajo en Engage acaba de comenzar y tenemos una hoja de ruta extensa con nuevas funciones que se agregarán que mejorarán aún más la experiencia del cliente y aumentarán sus ingresos.

El tema principal, por supuesto, seguirá girando en torno a los datos y cómo utilizar mejor el activo de información que posee cada tienda. Algunos ejemplos de funcionalidad en las últimas etapas de desarrollo son:

  • Integración con Facebook e Instagram, que le dará al propietario de la tienda la capacidad de publicar segmentos de clientes como audiencias para marketing.
  • Informes de análisis avanzados sobre el valor de vida útil del cliente (CLV) 
  • Estadísticas más granulares sobre las recomendaciones de productos.

Estén atentos para futuras actualizaciones sobre Engage en zubi.ai

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