Как использовать искусственный интеллект для улучшения рекомендаций товаров? В большинстве операций трансграничной электронной коммерции рекомендации товаров часто рассматриваются как простая задача настройки: решить, какие товары сгруппировать, где их показывать и предлагать ли скидки. Это работало, когда трафик был обильным и дешевым, но по мере роста стоимости заказа и стоимости приобретения, опора только на правила становится медленной и неэффективной.
ИИ меняет ситуацию. Его ценность не только в том, что он делает рекомендации умнее. Он предсказывает, что пользователь может купить в следующий раз, еще до того, как он совершит покупку. Предиктивный ИИ может корректировать отображение товаров и их сочетания в режиме реального времени, помогая продавцам донести информацию до пользователей на более ранних этапах процесса принятия решения. Этот сдвиг меняет стратегии роста для дорогостоящих и трансграничных товаров.
В этой статье мы рассмотрим, как развивались модели рекомендаций, как ИИ предсказывает поведение пользователей, какие инструменты позволяют это сделать, а также практические советы для трансграничной электронной коммерции. Вы увидите, как ИИ может превратить традиционную модель "пользователи находят продукты" в модель "продукты находят пользователей".
Традиционные методы рекомендаций основаны на правилах и ручной настройке. Продавцы группируют продукты на основе опыта, например, комплекты, обновления или подарочные наборы, и отображают их на страницах товаров, в корзинах или на главной странице. Когда правила хорошо продуманы, конверсии происходят. Но рекомендации пассивны: они срабатывают только после того, как пользователь нажимает на кнопку, добавляет товар в корзину или совершает покупку.
Рекомендации ИИ используют другой подход, позволяя продуктам "находить пользователей". Анализируя сигналы поведения пользователей, ИИ может предсказать, что пользователь может купить в следующий раз, даже до того, как он проявит явное намерение. По сравнению с методами, основанными на правилах, рекомендации ИИ имеют три основных преимущества:
Для трансграничной электронной коммерции такой подход особенно ценен. При наличии множества SKU и дорогостоящих товаров одни лишь правила не могут охватить все пользовательские сценарии. ИИ заполняет этот пробел, обеспечивая точные и эффективные предложения по товарам.
Рекомендации искусственного интеллекта улучшают качество покупок, делая поиск товаров проще и быстрее. Пользователям не нужно бесконечно искать - товары появляются на основе их поведения, интересов и прошлых покупок. Такой персонализированный подход:
Предсказывая намерения пользователей, ИИ превращает процесс просмотра из реактивного в проактивный, способствуя повышению вовлеченности, увеличению корзины и повторным покупкам.
Хорошо продуманная рекомендательная модель на основе ИИ для повышения продаж использует сигналы поведения пользователей, чтобы понять намерения покупателей. Для трансграничных продавцов существует несколько основных способов, с помощью которых ИИ может анализировать поведение пользователей, чтобы направлять их на рекомендации товаров.
Время, проведенное на странице, глубина прокрутки и повторные посещения - основные сигналы, которые ИИ использует для определения интереса. Длительные посещения или повторные просмотры обычно свидетельствуют о сильном интересе, в то время как быстрый просмотр может быть просто случайным. ИИ анализирует эти закономерности, чтобы предсказать потенциальные покупки.
Например, если многие пользователи долгое время проводят на странице, посвященной наушникам высокого класса, ИИ может сделать вывод, что этот продукт привлекает таких же пользователей, и проактивно рекомендовать сопутствующие товары, такие как защитные чехлы, адаптеры Bluetooth или аудиокабели, повышая вероятность дополнительных покупок. Благодаря кластеризации ИИ выявляет группы пользователей со схожим поведением и прогнозирует их потенциальные потребности на протяжении всего пути покупки. Кроме того, трансграничные продавцы могут корректировать порядок рекомендаций и стратегию отображения на основе региональных привычек просмотра, повышая точность и конверсию.
Клики можно разделить на ознакомительные клики и клики с намерением совершить покупку. ИИ использует нейросетевые модели, чтобы отличить случайный просмотр - быстрое перескакивание по страницам - от серьезных намерений, таких как неоднократная проверка цен или акций. Если пользователь нажимает на несколько похожих товаров, но добавляет в корзину только некоторые из них, ИИ может предсказать интерес к комплектам, альтернативам по той же цене или обновленным товарам и рекомендовать популярные аксессуары или комбинации на страницах товаров и корзин.
Группируя пользователей с похожими моделями поведения, ИИ может динамически корректировать рекомендации в ключевых точках, обеспечивая каждому пользователю возможность увидеть наиболее подходящие комбинации товаров. Для трансграничной электронной коммерции такой подход позволяет дифференцировать рекомендации, избегая малозначимых предложений, которые могут отвлечь внимание покупателей с высоким уровнем заинтересованности.
Покупатели, совершающие трансграничные покупки, часто неоднократно приобретают похожие или взаимодополняющие товары, формируя четкие предпочтения. ИИ может анализировать прошлые заказы и метки предпочтений, чтобы понять текущие намерения и предсказать будущие потребности. Например, покупателю смартфона в ближайшие недели, скорее всего, понадобится чехол или зарядное устройство, а покупатель набора по уходу за кожей может быть заинтересован в новых сыворотках, обновленных наборах или образцах для путешествий.
ИИ группирует пользователей на основе этих исторических предпочтений, чтобы предсказать вероятные покупки по схожему пути, что позволяет более точно подбирать наборы и рекомендации по товарам. Объединяя краткосрочное поведение пользователей и их долгосрочные предпочтения, система может создавать высоко персонализированные рекомендации, повышая конверсию, повторные покупки и лояльность клиентов.
В настоящее время это достигается с помощью инструмента Shoplazza Intelligent Product Recommendation. Он поддерживает многомерные искусственные рекомендации, сопоставляя высококонверсионные товары с профилями пользователей, и позволяет создавать пользовательские правила на основе тегов, продаж и акций, охватывая страницы товаров, домашние страницы и корзины. Для сравнения, Shopify's Search & Discovery предлагает в основном базовые функции поиска, фильтрации и рекомендаций. Для расширенных функций искусственного интеллекта требуются платные плагины, такие как Algolia AI Search & Discovery, которые максимально расширяют возможности каталога и способствуют дополнительным продажам. Например, план Grow Plus включает 10 000 ежемесячных поисков (дополнительные поиски стоят 1,75 доллара за 1 000) и 100 000 записей о товарах (дополнительные записи стоят 0,40 доллара за 1 000). Таким образом, крупные магазины с большим количеством товаров и трафиком могут столкнуться с более высокими затратами на плагин, но получат доступ к более продвинутым возможностям поиска и рекомендаций ИИ.
Предсказания сами по себе не создают ценности - их создают действенные рекомендации. Прогнозы ИИ анализируются и обрабатываются для формирования практических стратегий рекомендаций. Используя поведение пользователей, пути просмотра, историю добавлений в корзину и долгосрочные предпочтения, ИИ строит профили пользователей и модели интересов. Система рассчитывает релевантность каждого товара текущему намерению пользователя и динамически корректирует, какие товары и в каком порядке появляются на страницах товаров, в корзине и на главной странице. Другими словами, искусственный интеллект не просто говорит "вам это может понадобиться" - он определяет, какой товар пользователь с наибольшей вероятностью нажмет или купит в данный момент и в данном месте.
Например, интеллектуальные рекомендации товаров Shoplazza предлагают несколько типов предложений, основанных на искусственном интеллекте:
Эти типы рекомендаций охватывают весь путь покупателя: до покупки, во время просмотра и после покупки - чтобы пользователи видели релевантные товары на каждом этапе, что повышает конверсию и повторные продажи.
Интеллектуальный поиск товаров также улучшает восприятие ключевых продуктов. Задавая правила сортировки, фильтры и ключевые слова для поиска, пользователи могут быстро найти то, что им нужно. Продавцы могут вручную задавать специальные условия поиска или показывать историю поиска пользователя, что позволяет согласовать поисковый опыт с поведением покупателей и повысить конверсию поиска.
На практике настройка интеллектуальных товарных рекомендаций проста. На странице подробного описания товара можно выбрать целевые товары, атрибуты товара, правила рекомендации (персонализированные, похожие товары, бестселлеры) и макет. Затем система автоматически генерирует рекомендации, основываясь на анализе поведения пользователей с помощью искусственного интеллекта.
Интеллектуальные рекомендации не ограничиваются страницами товаров - они могут появляться в различных точках контакта: на главной странице, страницах коллекций, всплывающих окнах добавления в корзину, страницах корзины, предложениях после покупки, списках заказов и страницах с деталями заказа. Каждый сценарий имеет немного отличающуюся логику реализации:
Эти стратегии использования рекомендаций по улучшению поиска с помощью ИИ для повышения узнаваемости бренда позволяют продавцам сочетать динамический ИИ с традиционной логикой комплектации. Классические сочетания - функциональные пары (обувь + носки), подарочные комплекты или наборы - закладывают прочную основу. Затем ИИ добавляет прогнозирование поведения и динамическую настройку, позволяя товарам активно находить потенциальных покупателей, повышая конверсию и стоимость заказа.
Рекомендации ИИ превращают трансграничную электронную торговлю из пассивного ожидания действий пользователя в активное прогнозирование его потребностей. Комбинируя основанные на правилах наборы продуктов с искусственным интеллектом, продавцы могут вмешиваться в процесс покупки на более ранних этапах, повышать стоимость заказа и количество повторных покупок, а также значительно сокращать расходы на ручную настройку. Начните с основных наиболее продаваемых SKU и проведите пилотный эксперимент с использованием бесплатного плагина Shoplazza в течение 2-3 недель, отслеживая изменения в количестве кликов, добавлений в корзину и конверсий в пакеты. Со временем использование искусственного интеллекта для улучшения рекомендаций товаров станет ключевой стратегией повышения эффективности продаж и конкурентного преимущества.
Не обязательно. Хотя крупные магазины имеют больше данных для точных прогнозов, малые и средние магазины также могут извлечь выгоду. ИИ может генерировать персонализированные рекомендации на основе существующего поведения пользователей, повышая конверсию и стоимость заказа даже при низкой посещаемости.
ИИ помогает продавцам найти клиентов на более ранних этапах процесса принятия решения, ускоряя процесс покупки, увеличивая стоимость заказа и повторные продажи. Он также анализирует поведение пользователей для оптимизации управления SKU, сокращения циклов принятия решений и адаптации рекомендаций к различным странам или рынкам для точной локализации.
Нет. Shoplazza предлагает бесплатный инструмент интеллектуальных рекомендаций товаров, который поддерживает прогнозирование поведения, персонализированные пакеты и оптимизацию поиска. Даже без платных плагинов магазины могут внедрить базовые ИИ-рекомендации и повысить конверсию.
Вовсе нет. ИИ работает поверх существующих правил, динамически корректируя порядок отображения и контент. Такой подход "статичные правила + интеллектуальное планирование" позволяет набору продуктов на основе правил и персонализированным рекомендациям дополнять друг друга, а не конфликтовать.
Эффективность можно отследить по количеству кликов на рекомендации, количеству добавлений в корзину, коэффициенту конверсии пакетов и общей стоимости заказа. Значительные улучшения свидетельствуют о том, что рекомендации точно соответствуют интересам пользователей, ускоряя принятие решений о покупке и стимулируя дополнительные продажи.
У дорогостоящих товаров более длительный цикл принятия решений, и простые пакеты, основанные на правилах, не могут удовлетворить все потребности. ИИ прогнозирует потенциальные покупки, рекомендует дополнительные аксессуары, обновленные комплекты или сопутствующие товары, вмешиваясь на ранних этапах процесса принятия решения, чтобы повысить конверсию и стоимость заказа.