店匠科技升級“智能商品推薦” 有效提升GMV
7月28日消息,店匠科技產品團隊潛心研究消費者交易鏈路上影響成交的關鍵節點,全新升級“智能商品推薦”,幫助商戶節省成本、提升轉化率。
對于跨境電商獨立站來說,商品列表頁面的流量占比較大,如果能夠使用高效的算法,幫助用戶快速找到他們喜歡的商品,就能提高獨立站的轉化率和留存率。
店匠的“智能商品推薦”,基于利用智能算法和用戶行為以及購物歷史等數據,采用機器學習來進行數據收集、模型構建、數據挖掘以及效果分析,在全購物場景、使用多種推薦算法,向用戶推薦他們可能更感興趣或更可能購買的商品,以此提升轉化率和用戶購物體驗。
(圖源:店匠D2C公眾號,下同)
據了解,店匠的“智能商品推薦”算法團隊由深圳“孔雀計劃”的首席科學家領導,核心算法成員都來自BAT。他們運用ChatGPT、圖像識別等技術對商品內容進行理解,包含了近百種召回策略和多種智能排序算法。
自2023年以來,店匠專家團隊對“智能商品推薦”進行了11次迭代優化,通過內部200+店鋪和400+商品專輯的測試,使用“智能商品推薦”后,加購率提高了30%,GMV也提升了15%,提升效果顯著。
“智能商品推薦”能夠在用戶的整個購物過程中提供推薦,包括首頁、商品專輯頁、商品詳情頁、購物車頁,以及更關鍵的轉化場景,如購后推薦、加購彈窗、訂單列表頁等。
店匠的商戶可以自定義在各個頁面的推薦展示位置,例如,你可以在商品詳情頁設置推薦購買相似商品,或者在購物車頁面設置推薦購買配套商品,以此提升用戶的購物體驗和轉化率。購物車頁、訂單列表頁、訂單詳情頁將在7.31正式上線。
新版“智能商品推薦”,相較舊版拓展了更多使用場景與更加智能的算法,幫助商戶提升轉化率。
即使是全新用戶,“智能商品推薦”也能通過商品的點擊、加購和購買數據進行評分,為新用戶提供最可能感興趣的商品推薦。一旦新用戶開始瀏覽和點擊商品,推薦算法會實時更新,針對用戶的實時行為,提供更加精準的商品推薦。
“智能商品推薦”利用用戶的瀏覽記錄和購買行為數據,推薦與用戶可能感興趣的商品,以個性化彈窗的形式在商品頁面上顯示。這種方式不僅幫助用戶發現更多他們可能感興趣的商品,擴大了商品的曝光機會,還能夠促進購買意愿,有效提升轉化率。
此外,“智能商品推薦”將通過彈窗推薦與用戶已添加至購物車商品相配套的產品,進一步引導用戶完成購買。針對已經完成訂單的用戶,店匠的“智能商品推薦”還會根據他們購買的商品,推薦相應的配套商品,鼓勵他們進行二次購買。
