Как всъщност изглежда AI персонализацията в Shopify магазините

От години персонализацията в онлайн търговията означава основно едно: „Може да ви хареса и…“

Купувачът разглежда един продукт, а магазинът препоръчва още няколко. Полезно ли е? Понякога. Персонализирано ли е? Технически – да.

Но днес персонализацията може да стигне много по-далеч от уиджетите с препоръки. Един Shopify магазин може да се адаптира спрямо това, което купувачите търсят, кои продукти преглеждат отново, какво запазват, какво са купували преди и на кой етап от покупката се намират.

Целта не е всяка част от сайта да е различна за всеки посетител.

А да се използва информацията, с която вече разполагате, за да стане следващото взаимодействие по-подходящо.

AI персонализацията е повече от препоръки за продукти

Традиционната персонализация често разчита на прости правила: някой е разгледал маратонки за бягане, затова магазинът показва още маратонки за бягане. Някой е купил яке, затова получава препоръки за продукти, които си подхождат с него.

Тези правила все още работят.

AI става по-полезен, когато броят на продуктите, поведенията и възможните комбинации стане труден за управление на ръка. Тогава въпросът се променя от „Какво друго да препоръчаме?“ на „Какво би направило това изживяване по-полезно точно сега?“

Самият Shopify описва AI персонализацията в области като откриване на продукти, персонализирани препоръки, сегментиране на клиенти и персонализирано пазаруване в своето ръководство за AI персонализация в онлайн търговията.

Възможностите са много по-широки от смяната на карусел с препоръки.

Персонализиране на откриването на продукти

Персонализацията може да започне още преди купувачът да стигне до продуктова страница.

Двама души, които търсят рокля, може да имат напълно различни нужди. Единият може да иска черна вечерна рокля до €150. Другият може да търси нещо леко за лятна сватба.

Традиционните филтри могат да покрият част от това. Разговорното търсене и AI системите за пазаруване могат да разберат по-широка комбинация от намерения – стил, бюджет, цвят, повод, материя и наличност.

Именно затова точната продуктова информация става още по-важна, когато AI навлиза в откриването на продукти. Ако една система не може ясно да разбере характеристиките на продукта, тя не може надеждно да го покаже или препоръча.

Разгледахме този проблем по-подробно в нашето ръководство за подготовката на модните магазини за AI агентите за пазаруване.

Персонализиране на изживяването с продукта

Повечето продуктови страници в Shopify все още показват на всеки посетител по същество едно и също: същия модел, същите снимки, същото описание и същите ревюта.

Някои части от това изживяване могат да станат по-подходящи за отделния купувач. Магазинът може да запомни предишно избран размер, да извежда напред полезните ревюта, да адаптира препоръките спрямо вече разгледаните продукти или да даде на купувачите по-личен начин да оценят как изглежда продуктът – чрез виртуална проба.

Целта не е да се прекрои цялата продуктова страница за всеки посетител.

А да станат по-полезни частите, които имат значение за решението.

Персонализиране според поведението

Персонализацията не винаги изисква да знаете точно кой е клиентът.

Това, което прави, вече може да разкрие много за това какво обмисля.

Който разгледа едно яке веднъж, се държи различно от този, който се връща няколко пъти, избира размер M, запазва продукта или го пробва виртуално.

Никое от тези действия не гарантира покупка, но дава много повече информация от един преглед на продукт.

Както обсъдихме в Как изглежда поведението с висока покупателна нагласа в модния онлайн бизнес, повторните посещения на продукт, изборът на размер, добавянето в списък с желания и виртуалната проба могат да сочат различни етапи на обмисляне.

Персонализацията не е нужно винаги да започва с:

„Кой е този клиент?“

Понякога по-добрият въпрос е:

„Какво се опитва да реши?“

Персонализиране на последващите съобщения

Голяма част от персонализацията в онлайн търговията изчезва в мига, в който купувачът напусне сайта.

Тогава започват познатите автоматизации:

Разгледахте този продукт.

Оставихте нещо в количката.

Ето 10% отстъпка.

Тези съобщения не са непременно лоши. Просто са ограничени от информацията, която използват.

Ако например купувачът е пробвал продукт виртуално, преди да си тръгне, брандът знае повече от това, че е отворил продуктовата страница.

С интеграцията Tryvio × Klaviyo брандовете могат да изпращат последващи съобщения според активността при виртуалната проба и да включват в имейла генерираното изображение на купувача.

Вместо:

Ето продукта, който разгледахте.

съобщението може да започва с:

Ето още един поглед към продукта, който вече пробвахте.

Продуктът не се е променил.

Просто последващото съобщение е по-подходящо за това, което купувачът всъщност е направил.

Персонализацията трябва да решава проблем – а не да показва AI

Фактът, че един магазин може да персонализира нещо, не означава, че трябва.

Ако купувачът се колебае за размера, персонализираната отстъпка не решава проблема с размера. Ако не разбира материята, смяната на карусела с препоръки не помага. Ако продуктовата страница вече е претрупана, поредният AI уиджет може само да добави шум.

Полезен начин да мислите за персонализацията е да съпоставите отговора с проблема:

Несигурност или поведение на купувача	Полезен отговор
Търси нещо конкретно	По-добро търсене и откриване на продукти
Не е сигурен за размера	По-добри насоки за размера
Не е сигурен как изглежда продуктът	По-добри снимки или виртуална проба
Заинтересован, но не е готов	Подходящо напомняне
Повтарящ се интерес към продукт	По-подходящо последващо съобщение
Предишна покупка	Допълващи препоръки

Не всяко решение изисква AI.

Запомнянето на избран размер, скриването на изскачащ прозорец за вече абонирал се потребител или препоръката на подходящ аксесоар често могат да се наредят отлично с прости правила и автоматизация.

AI носи повече стойност, когато магазинът трябва да интерпретира по-големи обеми продуктови данни или данни за поведението, да генерира персонализирано съдържание или да реагира на комбинации, които трудно се управляват на ръка.

Използвайте най-простото решение, което решава реалния проблем.

Къде се вписва Tryvio

Tryvio се фокусира върху един конкретен проблем на персонализацията: визуалната оценка на продукта.

Модните магазини вече предоставят фотография, описания, мерки и ревюта. Но тези материали не могат напълно да отговорят на един въпрос, специфичен за всеки купувач:

„Как може да ми стои това?“

С Tryvio купувачите могат да качат снимка и да видят поддържаните модни продукти върху себе си директно от продуктовата страница в Shopify.

Това персонализирано взаимодействие може да остане полезно и след първата проба – чрез lifecycle маркетинг и приписване на приходите.

В нашия казус за виртуалната проба с AI при Icedout 623 виртуални проби през август са свързани с €15.3K квалифицирани приходи, приписани на Tryvio.

Изводът не е, че всяка част от един Shopify магазин се нуждае от персонализация.

А че персонализирането на правилната част от решението може да е много по-полезно от добавянето на персонализация само защото технологията съществува.

Изводът

AI персонализацията в Shopify е много по-широка от един карусел с препоръки. Тя може да оформя как купувачите откриват продуктите, как ги оценяват и какво се случва, след като напуснат сайта.

Но целта трябва да остане проста:

Използвайте контекста, за да направите следващата стъпка по-полезна.

Понякога за това е нужен AI. Понякога е достатъчна една проста автоматизация.

Технологията има по-малко значение от това дали пазаруването става по-подходящо и по-лесно.