Cum configurați personalizarea magazinului online fără cheltuieli mari: ce semnale aveți deja, ce procedee funcționează, de ce date este nevoie, cum țineți cont de confidențialitate și cum verificați rezultatul.
Despre noi
Personalizarea magazinului online înseamnă afișarea pentru vizitatori diferiți a unor produse, selecții și mesaje diferite, în funcție de comportamentul și contextul lor. Unui magazin mic îi sunt suficiente instrumente simple: produsele vizualizate recent, produsele similare și complementare, e-mailul despre coșul abandonat și segmentarea newsletterului. Sistemele complexe de recomandare au sens când s-au acumulat date.
Pentru personalizare nu este nevoie de o platformă separată de date. Majoritatea semnalelor magazinul le primește în timpul activității obișnuite. Ele vă aparțin, se colectează cu acordul vizitatorului și depind mai puțin de restricțiile browserelor privind cookies terțe.
| Semnalul | De unde provine | Ce se poate personaliza |
|---|---|---|
| Vizualizările și căutările | Analitica și căutarea internă a site-ului | Produsele vizualizate recent, selecțiile pe categorie, sugestiile din căutare |
| Conținutul coșului | Platforma magazinului | Mementouri despre coș, produse complementare |
| Istoricul comenzilor | CRM-ul sau platforma magazinului | Cumpărături repetate, e-mailuri despre consumabile, programul de loialitate |
| Sursa vizitei și dispozitivul | Analitica, etichetele UTM | Un banner pentru vizitatorii din reclame, o ordine comodă a blocurilor pe mobil |
| Limba și orașul | Alegerea vizitatorului, setările browserului | Limba interfeței, condițiile de livrare pentru oraș |
Începeți cu două-trei semnale pe care chiar știți să le folosiți. Datele suplimentare fără un plan de acțiune doar complică munca.
Aceste procedee se configurează cu mijloacele standard ale platformei sau cu servicii ieftine.
Blocul de produse vizualizate recent ajută la revenirea la alegere. Produsele similare se selectează după categorie, brand, interval de preț sau caracteristici, cele complementare – după logica setului: accesorii, consumabile, componente. Pentru cele mai populare produse, produsele complementare merită stabilite manual.
Un e-mail sau un mesaj în messenger trimis la un anumit timp după abandonarea coșului readuce o parte din vizitatori la comandă. Trimiteți-l doar celor care și-au lăsat contactul și și-au dat acordul, adăugați linkuri directe către produse și condițiile de livrare, nu exagerați cu mementourile.
Chiar și trei grupuri fac e-mailurile vizibil mai potrivite: abonații noi, clienții cu o cumpărătură, cei care nu au mai cumpărat de mult. Pentru fiecare grup sunt suficiente o introducere separată și o selecție din categoria care l-a interesat pe om.
Căutarea internă arată cel mai clar intenția vizitatorului. Revizuiți căutările pentru care nu s-a găsit nimic, adăugați sinonime și corectarea greșelilor, scoateți căutările populare în sugestii. Aceasta este personalizare la nivelul audienței și nu are nevoie de date despre o persoană anume.
Pentru un magazin cu mai multe limbi sau regiuni, personalizarea începe cu alegerea limbii, a valutei și a condițiilor de livrare pentru oraș. Acestea sunt setări simple, care reduc numărul pașilor de prisos. Verificați ca alegerea vizitatorului să fie memorată între pagini.
Vizitatorul a vizualizat două creme de față și a ieșit de pe site. A doua zi revine, iar pe pagina principală blocul de produse vizualizate recent îi arată imediat aceste creme. Adaugă una dintre ele în coș și părăsește site-ul fără comandă. Peste câteva ore vine un e-mail scurt cu fotografie, link către produs și condițiile de livrare. După cumpărare, magazinul propune un produs complementar și, mai aproape de sfârșitul termenului obișnuit de utilizare, amintește despre comanda repetată. Fiecare pas este simplu, iar împreună formează un drum personalizat fără sisteme complexe.
Personalizarea funcționează atât de bine cât de ordonate sunt datele.
Multe platforme pentru magazine au blocuri integrate de produse similare și complementare, așa că mai întâi configurați-le pe acestea și abia apoi căutați servicii separate. Modelele de recomandare bazate pe AI selectează produsele după comportamentul multor vizitatori. Ele au nevoie de un volum suficient de date; la un trafic mic, regulile simple dau adesea un rezultat comparabil.
Evaluați fiecare procedeu după câțiva indicatori: ponderea vizitatorilor care au adăugat un produs în coș, conversia în comandă, bonul mediu, venitul pe vizitator, ponderea cumpărăturilor repetate. Alături urmăriți semnalele negative: dezabonările de la newsletter, reclamațiile, rata de respingere. Dacă personalizarea crește unele cifre și le înrăutățește pe altele, revizuiți-o.
La un trafic mic, schimbați câte un singur element o dată și comparați perioade egale ca durată, ținând cont de promoții și sezon. Un test scurt cu puține comenzi rareori dă o concluzie de încredere, de aceea luați deciziile cu prudență și repetați verificarea.
Personalizarea lucrează cu date despre om, de aceea încrederea este la fel de importantă ca exactitatea tehnică. Colectați doar ceea ce este necesar pentru un procedeu concret și explicați acest lucru în politica de confidențialitate. Etichetele de tipul vizualizate recent fac logica blocului clară pentru vizitator.
Acordul pentru cookies și pentru newsletter depinde de țară și de tipul datelor. Cerințele se schimbă, de aceea clarificați regulile actuale cu un jurist sau cu un specialist în protecția datelor. Evitați presupunerile despre teme sensibile – sănătatea, finanțele, viața personală – chiar dacă comportamentul vizitatorului face aluzie la ele.
Prețurile diferite pentru vizitatori diferiți depășesc limitele personalizării simple și necesită o analiză juridică separată și reguli transparente.
Regulile simple se potrivesc și pentru un trafic mic: produsele vizualizate recent, produsele similare, e-mailul despre coș. Algoritmii complecși și testele A/B pe un trafic mic dau rezultate încet, pentru că datele pentru concluzii sunt prea puține.
Începeți cu blocul de produse vizualizate recent, cu produsele similare și complementare și cu e-mailul despre coșul abandonat. Aceste procedee se configurează rapid și se măsoară ușor.
Depinde de țară, de instrumente și de tipul datelor. Pentru cookies analitice și de marketing este necesar de obicei acordul vizitatorului. Cerințele se schimbă, de aceea clarificați regulile actuale cu un jurist.
Pentru start sunt suficiente regulile și selecțiile manuale. Modelele de recomandare sunt utile când produsele sunt multe și s-a acumulat un istoric mare al comportamentului vizitatorilor. Înainte de conectare, comparați rezultatul modelului cu regulile simple.
Comparați indicatorii înainte și după lansare sau faceți un test A/B: ponderea adăugărilor în coș, bonul mediu, cumpărăturile repetate, venitul pe vizitator. Durata verificării trebuie să acopere fluctuațiile sezoniere.
Personalizarea magazinului online începe cu un catalog ordonat, o analitică funcțională și câteva procedee simple: produsele vizualizate recent, produsele similare, e-mailul despre coș, segmentele din newsletter. Măsurați fiecare schimbare și informați vizitatorii despre utilizarea datelor lor. Sistemele complexe de recomandare merită adăugate atunci când regulile simple nu mai sunt suficiente. Rezultatul depinde de nișă, sortiment și calitatea datelor, de aceea verificați-l pe propriile cifre. LightSEO este o agenție din Mukachevo care din 2015 creează magazine online, așa că vă poate ajuta cu lansarea magazinului și promovarea SEO, unde personalizarea se sprijină pe o structură clară a catalogului.
