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借助个性化的产品推荐引擎,电子商务商店可以立即提供产品建议。 无需为用户提供预定义的相关产品,而是可以在任何页面上自动推荐高度相关的产品,从产品到购物车。

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我们想让您更深入地了解机器学习技术如何跟踪、存储和分析数据,以便您可以向客户提供产品和用户推荐。 我们还希望更深入地探索个性化推荐相对于预定义相关产品的优势。 所以今天我们就这样做。

让我们深入了解个性化推荐引擎,探索它们如何向客户学习以提供高度准确的产品建议,看看一家商店如何使用我们的插件来满足他们的特定需求。

推荐引擎是做什么的?

正如我们在上一篇关于个性化产品推荐的文章中介绍的那样(比如说快十倍!),推荐引擎跟踪和分析用户数据,并使用所述数据在产品页面或购物车等特定位置自动生成产品推荐。

自动推荐的好处

在典型的 WooCommerce 安装中,必须手动并单独分配相关产品。 这由商店所有者、开发人员或管理员自行决定。 产品可以根据现有数据、假设或两者进行分配。

WooCommerce "关联产品" 标签
WooCommerce“链接产品”选项卡。

这不仅耗时,而且还可能不准确。 负责商店设置的开发人员可能会认为两种产品会放在一起,因为它们看起来相似或属于同一类别,但实际上,客户可能永远不会考虑将这些产品配对。 这可能会损害商店的收入,因为购物者可能不会接触到相关或协调的产品。

此外,拥有大量产品或库存频繁变化的商店可能会发现难以管理分配相关或推荐产品的任务。 如果页面上推荐的所有相关产品都缺货,则不会显示任何推荐。 此外,必须手动将新产品添加到要显示的推荐中——这可能是一个乏味的过程。

WooCommerce 推荐插件允许将资源更好地分配给其他任务。 它还有助于消除分配推荐产品时的猜测。 因为推荐是自动提出的,并且基于商店的客户一起查看或购买的内容,所以这些建议将基于经过验证的行为和偏好,而不是假设。 从长远来看,这可以带来更高的收入。

推荐引擎如何跟踪数据并决定显示什么

推荐引擎通常实时跟踪、存储和分析用户数据,以确定应该展示哪些产品。 当 WooCommerce Recommendations 在商店中激活时, Graphflow 引擎以事件的形式跟踪和存储用户活动. 目前,跟踪三种类型的事件:

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  • 产品页面浏览量
  • 添加到购物车的产品
  • 已完成购买

此外,每个事件的权重不同,完成购买的权重最高,产品页面浏览的权重最低。

Graphflow 仪表板上跟踪的事件是什么样的。
Graphflow 仪表板上跟踪的事件是什么样的。

当 Graphflow 收集这些数据时,它能够对其进行分析,将其合并到其他客户的历史数据中,并即时向客户提出新的建议。 随着越来越多的顾客光顾商店并进行购买,这些建议会发生变化。

以下是 Graphflow Demo 商店中的一些示例,其中填充了作为产品的电影和购买数据。

产品页面上的个性化电影推荐

个性化产品推荐是基于 以前的客户如何与一种产品与其他产品进行交互。

就 Graphflow 而言,本质上是在幕后构建了一个矩阵,用于“评分”产品和客户,并根据它们的重叠方式推荐项目。 例如,如果三个客户购买 银翼杀手外星人 一起,只有一个人买 外星人矮个子该插件最有可能被推荐 银翼杀手 外星人 产品页面。

查看产品页面时 外星人 在演示商店中,类似的电影 外星人终结者 2:审判日 推荐——不是因为它们相似,而是因为 真实客户一起查看或购买过这些商品.

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根据其他购物者的行为在产品页面上提出的建议。

购物车中的个性化用户推荐

个性化推荐也可以出现在购物车、类别页面等中。 Graphflow 调用这些用户推荐。 提出这些建议 基于客户查看过的产品。 例如,查看四个恐怖电影页面的人可能会希望看到更多相同或相似类型的推荐。

如果用户在查看任何其他商品之前访问商店并将产品添加到购物车,则推荐引擎将没有任何数据可用于推荐。 就 Graphflow 而言,这是通过简单地展示商店最受欢迎的产品来处理的; 当客户在进一步查看产品页面后再次访问购物车时, 数据将即时更新以显示个性化建议。

当一个没有进行大量购物的全新客户添加 外星人 在他们的购物车中,这是他们将收到的建议:

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新购物者可能会看到什么。

好家伙矮个子 是商店最受欢迎的电影之一,因此默认推荐。

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一旦这位购物者再点击一下,并且清楚地表明他们主要看恐怖和科幻电影,推荐可以即时更新以更加个性化:

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更有个性!

如您所见,Graphflow 能够捕捉个别客户的偏好,并根据相同的、明显偏好的类别中的其他电影提出建议。

最后,由于产品查看、购物车添加和购买的加权方式,Graphflow 不会根据对不同类别产品的意外或错误点击来推荐用户。 如果演示商店中的顾客观看九部科幻电影并点击 矮个子 曾经,他们的购物车推荐都是科幻小说,而不是科幻和喜剧的混合体。

Graphflow 的自测是如何工作的

如果您已经查看过 WooCommerce 推荐产品页面,您可能已经注意到该插件具有自 A/B 测试功能。 这用于确保 Graphflow 引擎提出的基于数据的自动推荐比内置相关产品带来更多收入。

该测试是自动完成的,并且 无需设置. 一旦激活插件,90% 的用户将看到 Graphflow 的个性化产品推荐。 然而,10% 的人会看到“基线”推荐——与当前产品属于同一类别或标签的产品,这类似于店主通常手动分配的产品。

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当访问 Graphflow 的仪表板并查看“推荐收入”图表时,您将能够看到测试结果。 上述测试的值将被标准化并在此处显示为估计值。 Graphflow 将 90% 的用户看到个性化推荐的归因收入直接与 10% 的看到基线推荐以确保其正常运行的用户进行比较。

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归因于个性化推荐的收入以蓝绿色显示。 来自内置相关产品的估计收入以灰色显示。 对于这家商店,Graphflow 插件比内置推荐具有 22,000 美元的收入优势。

这不仅可以让商店所有者了解使用插件可以带来多少收入,而且随着时间的推移,Graphflow 的直观机器学习对商店的影响也会显现出来。

现场实施的幕后花絮

现在您已经了解了推荐引擎的工作原理,让我们看看其中一家运行 WooCommerce Recommendations 的商店,以了解更多信息。

我们与 ZOX 背后的三兄弟之一 Brandon Kuipers 聊了聊他们如何为他们的商店添加个性化推荐。 ZOX 每周都会添加新产品,制作具有艺术性的高品质腕带,推荐引擎对其成功至关重要。 这是我们学到的。

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ZOX 主页。

ZOX 在其商店中使用 WooCommerce Recommendations 的个性化产品推荐以及用户推荐。 根据 Brandon 的说法,插件的安装非常简单,他们不需要实现任何自定义短代码来让推荐与他们的 90 多种产品正常工作。

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就建议的外观而言,布兰登说“[the plugin] 从我们的 CSS 样式中提取,因此我们不必对显示输出进行任何重大更改。” 由于 WooCommerce 推荐是建立在商店的内置相关产品之上的,只要该部分在商店主题中设置样式,大多数开发人员应该会发现几乎不需要对推荐进行更改。

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腕带产品页面上的自动产品推荐。

Brandon 向我们解释了实施 WooCommerce 建议如何节省大量开发和设置时间:

我总是发现内置的推荐产品有点麻烦。 尝试向客户推荐产品几乎只是一场猜谜游戏,而且当您不断添加新产品并且旧产品每周销售一空时,这需要很长时间。 使用 Graphflow,产品每周自动导出,并根据实时数据与我们认为最有效的数据创建推荐。

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购物车中的个性化用户推荐。

凭借基于实时客户数据并根据可用产品自动生成的建议,ZOX 库存的循环特性——产品不断推出和售罄——对 Graphflow 没有任何挑战。 该插件将停止推荐已删除的商品,并会在客户一起查看或购买后立即开始推荐新商品。 这使得 WooCommerce Recommendations 非常适合具有轮换或数量有限库存的类似商店。

最后,Brandon 对插件的不干涉本质给予了一些赞扬。 “Graphflow 在其插件的即插即用特性方面做得很好,”他说。 “我一直在与另一家公司合作,该公司要求我进入我们商店的每件产品并在页面上添加几行特定代码,老实说,我一直在努力拖延,因为我知道这是我要花 4 到 5 个小时才能完成。”

所以你有它 – 快速浏览一下 WooCommerce Recommendations 如何节省 ZOX 宝贵的开发时间,同时提供准确的产品建议来增加他们的收入。 如果您有几分钟的时间,我们绝对鼓励您点击他们的商店,并在您将产品添加到购物车时观察您的推荐变化!

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了解有关 WooCommerce 建议的更多信息

准备好开始个性化推荐了吗? 想看一下文档吗? 这里还有一些资源可供查看:

借助 Graphflow 的大数据和机器学习的力量,WooCommerce 商店可以立即提供高度个性化的产品建议,既节省时间又赚钱。 与必须手动定义、更新和设置的内置相关产品不同,这些建议不需要维护,并且可以发现客户将响应的隐藏模式和偏好。

我们希望您喜欢深入了解 WooCommerce 推荐等推荐引擎的工作原理! 如果您有任何疑问,请随时在下面的评论中告诉我们。

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