Cum arată de fapt personalizarea cu AI în ecommerce-ul Shopify

De ani de zile, personalizarea în ecommerce a însemnat în mare parte un singur lucru: „S-ar putea să-ți placă și…”

Un cumpărător vede un produs, iar magazinul îi recomandă încă câteva. Util? Uneori. Personalizat? Tehnic, da.

Dar personalizarea poate merge acum mult dincolo de widget-urile de recomandări. Un magazin Shopify se poate adapta în funcție de ce caută cumpărătorii, de produsele la care revin, de ce salvează, de ce au cumpărat înainte și de etapa în care se află în parcursul de cumpărare.

Scopul nu este ca fiecare parte a site-ului să arate diferit pentru fiecare vizitator.

Ci să folosești informațiile deja disponibile pentru ca următoarea interacțiune să fie mai relevantă.

Personalizarea cu AI înseamnă mai mult decât recomandări de produse

Personalizarea tradițională se bazează adesea pe reguli simple: cineva a văzut pantofi de alergare, deci magazinul arată mai mulți pantofi de alergare. Cineva a cumpărat o geacă, deci primește recomandări de produse asortate.

Regulile acestea funcționează în continuare.

AI devine mai util când numărul de produse, de comportamente și de combinații posibile devine greu de gestionat manual. Întrebarea se schimbă atunci din „Ce altceva ar trebui să recomandăm?” în „Ce ar face această experiență mai utilă chiar acum?”

Shopify însuși descrie personalizarea cu AI în domenii precum descoperirea produselor, recomandările adaptate, segmentarea clienților și experiențele de cumpărare personalizate în ghidul său despre personalizarea cu AI în ecommerce.

Oportunitatea este mult mai largă decât schimbarea unui carusel de recomandări.

Personalizarea descoperirii produselor

Personalizarea poate începe înainte ca cumpărătorul să ajungă pe pagina de produs.

Două persoane care caută o rochie pot avea nevoi complet diferite. Una poate vrea o rochie neagră de seară sub €150. Alta poate căuta ceva ușor pentru o nuntă de vară.

Filtrele tradiționale pot acoperi o parte din asta. Căutarea conversațională și sistemele de cumpărături cu AI pot interpreta o combinație mai largă de intenții: stil, buget, culoare, ocazie, material și disponibilitate.

De aceea informațiile corecte despre produs contează tot mai mult pe măsură ce AI devine parte din descoperirea produselor. Dacă un sistem nu poate înțelege clar atributele unui produs, nu îl poate afișa sau recomanda în mod fiabil.

Am explorat această problemă mai pe larg în ghidul nostru despre pregătirea magazinelor de modă pentru agenții de cumpărături cu AI.

Personalizarea experienței de pe pagina de produs

Majoritatea paginilor de produs Shopify încă arată fiecărui vizitator, în esență, același lucru: același model, aceleași imagini, aceeași descriere și aceleași recenzii.

Unele părți din această experiență pot deveni mai relevante pentru fiecare cumpărător în parte. Un magazin poate reține o mărime selectată anterior, poate prioritiza recenziile utile, poate adapta recomandările în funcție de produsele deja luate în considerare sau poate oferi cumpărătorilor un mod mai personal de a evalua aspectul produsului prin proba virtuală.

Obiectivul nu este să reconstruiești întreaga PDP pentru fiecare vizitator.

Ci să faci mai utile părțile care contează pentru decizie.

Personalizarea în funcție de comportament

Personalizarea nu cere întotdeauna să știi exact cine este clientul.

Ceea ce face poate dezvălui deja multe despre ce are în vedere.

Cineva care vede o geacă o singură dată se comportă diferit de cineva care revine de mai multe ori, selectează mărimea M, salvează produsul sau îl probează virtual.

Niciuna dintre aceste acțiuni nu garantează o achiziție, dar oferă mult mai multe informații decât simpla vizualizare a unui produs.

Așa cum am discutat în Cum arată comportamentul de cumpărare cu intenție ridicată în ecommerce-ul de modă, vizitele repetate pe produs, selectarea mărimii, adăugarea în lista de dorințe și proba virtuală pot semnala etape diferite ale procesului de decizie.

Personalizarea nu trebuie să pornească mereu de la:

„Cine este acest client?”

Uneori, întrebarea mai bună este:

„Ce încearcă să decidă?”

Personalizarea follow-up-ului

O mare parte din personalizarea din ecommerce dispare de îndată ce cumpărătorul părăsește site-ul.

Apoi încep automatizările cunoscute:

Ai văzut acest produs.

Ai lăsat ceva în coș.

Iată 10% reducere.

Mesajele acestea nu sunt neapărat rele. Sunt pur și simplu limitate de informațiile pe care le folosesc.

Dacă un cumpărător a probat virtual un produs înainte să plece, de exemplu, brandul știe mai mult decât faptul că a deschis PDP-ul.

Cu integrarea Tryvio × Klaviyo, brandurile pot face follow-up pe baza activității de probă și pot include în email imaginea generată a cumpărătorului.

În loc de:

Iată produsul pe care l-ai văzut.

mesajul poate porni de la:

Iată încă o privire asupra produsului pe care l-ai probat deja.

Produsul nu s-a schimbat.

Follow-up-ul este pur și simplu mai relevant pentru ceea ce a făcut de fapt cumpărătorul.

Personalizarea trebuie să rezolve o problemă, nu să etaleze AI

Doar pentru că un magazin poate personaliza ceva nu înseamnă că ar trebui s-o facă.

Dacă un cumpărător nu e sigur de mărime, o reducere personalizată nu rezolvă problema mărimii. Dacă nu înțelege materialul, schimbarea caruselului de recomandări nu ajută. Dacă pagina de produs este deja supraîncărcată, încă un widget cu AI poate adăuga doar mai mult zgomot.

Un mod util de a gândi personalizarea este să potrivești răspunsul cu problema:

Incertitudinea sau comportamentul cumpărătorului	Răspuns util
Caută ceva anume	Căutare și descoperire mai bune
Nu e sigur de mărime	Îndrumare mai bună privind mărimile
Nu e sigur cum arată produsul	Imagini mai bune sau probă virtuală
Interesat, dar nu e pregătit	Reminder relevant
Interes repetat pentru produs	Follow-up mai relevant
Achiziție anterioară	Recomandări complementare

Nu orice soluție are nevoie de AI.

Reținerea unei mărimi selectate, ascunderea unui popup pentru un abonat existent sau recomandarea unui accesoriu asortat pot fi adesea gestionate foarte bine cu reguli simple și automatizări.

AI devine mai valoros când un magazin trebuie să interpreteze volume mai mari de date despre produse sau comportament, să genereze conținut personalizat sau să răspundă unor combinații greu de gestionat manual.

Folosește cea mai simplă soluție care rezolvă problema reală.

Unde se încadrează Tryvio

Tryvio se concentrează pe o problemă specifică de personalizare: evaluarea vizuală a produsului.

Magazinele de modă oferă deja fotografii, descrieri, măsurători și recenzii. Dar aceste resurse nu pot răspunde complet unei întrebări specifice fiecărui cumpărător:

„Cum ar putea arăta asta pe mine?”

Cu Tryvio, cumpărătorii pot încărca o fotografie și își pot vizualiza pe ei înșiși produsele de modă compatibile, direct din pagina de produs Shopify.

Această interacțiune personalizată poate rămâne utilă și după proba inițială, prin marketing de lifecycle și atribuirea veniturilor.

În studiul de caz Icedout despre proba virtuală cu AI, 623 de probe virtuale din luna august au fost asociate cu venituri eligibile de €15.3K atribuite Tryvio.

Concluzia nu este că fiecare parte a unui magazin Shopify are nevoie de personalizare.

Ci că personalizarea părții potrivite din decizie poate fi mult mai utilă decât adăugarea personalizării doar pentru că tehnologia există.

Concluzia

Personalizarea cu AI în Shopify este mult mai amplă decât un carusel de recomandări. Poate influența modul în care cumpărătorii descoperă produsele, le evaluează și ce se întâmplă după ce pleacă.

Dar obiectivul ar trebui să rămână simplu:

Folosește contextul ca să faci următorul pas mai util.

Uneori e nevoie de AI. Alteori o automatizare simplă este suficientă.

Tehnologia contează mai puțin decât faptul că experiența de cumpărare devine mai relevantă și mai ușor de folosit.