Millora les vendes del teu e-commerce amb els algorismes de recomanació

Al comerç electrònic, la competència per captar l'atenció dels clients és un gran repte per a pimes i autònoms. Un dels millors aliats per aconseguir més vendes i millorar lexperiència de lusuari és lús dalgorismes de recomanació.  

Si tens un e-commerce i vols conèixer com aquests algorismes poden ajudar-te a millorar les vendes, aquí t'expliquem tot el que necessites saber per començar.

Què són els algorismes de recomanació?

Els algorismes de recomanació són sistemes basats en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic que analitzen el comportament dels usuaris en una plataforma digital per predir i suggerir productes o continguts que podrien ser del seu interès. Aquest tipus d'algorisme processa grans volums de dades –com les compres anteriors, productes visualitzats i cerques realitzades– per identificar patrons i preferències individuals. D'aquesta manera, els algorismes poden oferir recomanacions personalitzades que s'alinein amb les necessitats i els gustos de cada client. 

Per aconseguir-ho, els algorismes de recomanació solen basar-se en diferents models, sent els més comuns els següents: 

• Filtrat col·laboratiu: basat en el comportament dusuaris amb gustos similars.
• Filtratge basat en contingut: basat en les característiques del producte o contingut consumit.
• Sistemes híbrids: combinen els dos models anteriors per oferir recomanacions més precises.

Quins avantatges aporten als comerços en línia?

Implementar algorismes de recomanació en un e-commerce ofereix múltiples beneficis, tant pel negoci com pels seus clients. Entre els principals avantatges hi ha:

• Augment de la taxa de conversió: en mostrar productes o serveis rellevants, les probabilitats de compra augmenten considerablement. 
• Millora de l'experiència de l'usuari: les recomanacions personalitzades fan que lexperiència de compra sigui més fluida i atractiva, ja que el client sent que la botiga comprèn els seus interessos. 
• Més temps de permanència a la web: en mostrar contingut d'interès, l'usuari tendeix a explorar més, cosa que es pot traduir en un nombre més gran de visites a productes. 
• Increment del valor mitjà de la comanda: els algorismes també poden suggerir productes complementaris o accessoris que el client podria voler afegir a la compra. 
• Fidelització de clients: la personalització crea un enllaç més fort amb el client, cosa que pot fer que torni a la botiga i desenvolupi lleialtat cap a la marca.

Com implementar algorismes de recomanació pas a pas

Si estàs considerant integrar aquesta tecnologia al teu e-commerce, aquí tens una guia pas a pas per implementar-la i aprofitar al màxim els seus beneficis. 

1. Defineix els teus objectius

Abans de començar, és fonamental que determinis què vols aconseguir amb els algoritmes de recomanació. Busques augmentar la conversió, incrementar el valor de la comanda mitjana, o potser millorar la retenció de clients?. 

2. Analitza la teva base de dades

La clau de lèxit en qualsevol sistema de recomanació és comptar amb dades de qualitat. Revisa i organitza la informació que tens sobre els teus clients, els seus comportaments i productes. Variables com l'historial de compra, productes favorits, temps de permanència, cerques i dades demogràfiques poden ajudar-te a generar recomanacions més precises. 

3. Trieu el model de recomanació adequat 

Com esmentem, hi ha diferents tipus d'algorismes de recomanació. Segons el tipus de negoci i les dades disponibles, tria el model que s'adapti millor. Per exemple: 

• Si teniu un catàleg extens i diversificat, el filtratge col·laboratiu us pot ajudar a detectar patrons entre usuaris similars. 
• Si teniu productes amb descripcions i atributs detallats, el filtratge basat en contingut pot ser ideal. 
• Si busques una precisió més gran i tens els recursos, opta per un model híbrid que combini tots dos enfocaments.

4. Seleccioneu l'eina d'implementació 

Afortunadament, avui hi ha eines accessibles i eficaces per implementar sistemes de recomanació a la teva botiga en línia: 

• Google Recommendations AI: una opció avançada que utilitza machine learning per recomanar productes en funció de patrons de compra. 
• Nosto: una plataforma especialitzada en e-commerce que permet personalitzar les recomanacions de productes i adaptar-les als diferents segments de clients. 
• Amazon Personalize: una solució d'Amazon Web Services (AWS) que ofereix recomanacions basades en l'aprenentatge automàtic i que és molt personalitzable. 
• Recombee: una opció assequible que permet implementar algorismes de recomanació basats en filtratge col·laboratiu i en contingut.

Selecciona l'eina que millor s'adapti al teu pressupost i necessitats, i assegura't que sigui compatible amb la plataforma del teu e-commerce.

5. Configura, prova i optimitza 

Un cop triada l'eina, és hora de configurar-la. Estableix les regles de recomanació i configura els paràmetres dels algorismes segons els objectius definits a l'inici. Després, realitza proves en entorns de desenvolupament o amb petits grups de clients per verificar que les recomanacions siguin precises i rellevants. 

Recordeu que els sistemes de recomanació necessiten optimització constant. Analitza els resultats de les recomanacions i ajusta els paràmetres de l'algoritme si observes que el rendiment pot millorar. 

6. Monitoritza els resultats 

El darrer pas és monitoritzar els resultats dels teus algorismes de recomanació. Observa mètriques clau com la taxa de conversió, el temps de permanència a la web, i el valor mitjà de les compres. Això et permetrà entendre limpacte real en el teu negoci i fer ajustaments segons sigui necessari.

Com veus, integrar algorismes de recomanació al teu e-commerce no només millora l'experiència dels teus clients, sinó que també impulsa les vendes, fidelitza els teus compradors i optimitza la rendibilitat de la teva botiga online. És una eina essencial en un entorn on la personalització és cada cop més important per guanyar avantatge competitiu.  

Si cerques més recursos i eines per digitalitzar la teva pime i millorar el seu rendiment, no deixis de visitar els nostres continguts sobre transformació digital.