Vedle účinnosti personalizovaných doporučení napříč kategoriemi, která zvyšuje prodej a zapojení zákazníků, stojí za zvážení také koncept preference marže. Tento pojem odkazuje na myšlenku, že některá doporučení mohou mít pro prodejce vyšší marži, což vede k větší motivaci propagovat tyto konkrétní produkty. Při analýze chování zákazníků a vzorců nákupů mohou prodejci strategicky upřednostňovat doporučení, která nejenže odpovídají individuálním preferencím zákazníků, ale také se shodují s finančními cíli společnosti. Toto vyvážení mezi personalizovanými doporučeními a preferencí marže může představovat výhodné řešení pro obě strany, pro zákazníky i prodejce, a nakonec vést ke zvýšení prodeje a ziskovosti

Personalizovaná doporučení napříč kategoriemi vedou k výrazně vyšším prodejům

Vliv personalizovaných doporučení napříč kategoriemi na spokojenost a angažovanost zákazníků byl prokázán. Využíváním analýzy dat a algoritmů strojového učení lze generovat efektivní doporučení, která vycházejí vstříc individuálním preferencím zákazníků.

Tento personalizovaný přístup nejen zvyšuje prodeje, ale také zlepšuje celkový nákupní zážitek zákazníků. Navíc vizuální merchandising a strategické umístění produktů hrají klíčovou roli při podpoře prodeje napříč kategoriemi.

Když jsou produkty vystaveny v vizuálně atraktivním a snadno dostupném zobrazení, je pravděpodobnější, že zákazníci prozkoumají různé kategorie a učiní dodatečné nákupy. Tato plynulá integrace datových poznatků, strojového učení a vizuálního merchandisingu může vést ke zvýšení prodejů a loajality zákazníků. Úspěch personalizovaných doporučení napříč kategoriemi při pohánění prodeje bude záviset na schopnosti maloobchodníků využívat technologie a vytvářet přesvědčivý nákupní zážitek.

Maximalizace zisku: využití maržových preferencí při doporučování produktů

Preferovaná marže ve doporučeních produktů je silnou funkcí, která může výrazně ovlivnit úspěšnost e‑shopu. Tato funkce je k dispozici jen u několika nejlepších poskytovatelů na trhu, včetně Quarticon.

Využitím této funkce v rámci doporučení produktů (nebo dokonce AI vyhledávání), podniky mohou strategicky upřednostnit produkty, které přinesou nejvyšší zisky, na vrchol svých doporučení. To znamená, že nejen lze zvýšit celkový prodej, ale také lze maximalizovat výnosy podporou položek s nejvyššími maržemi zisku.

Pochopením hodnoty jednotlivých produktů vzhledem k jejich nákladům lze učinit informovaná rozhodnutí o tom, jak strategicky umístit nabídky tak, aby bylo dosaženo co největších výnosů. Margin Preference funkce umožňuje společnostem identifikovat a prezentovat produkty, které přinesou největší finanční návratnost, což v konečném důsledku vede k vyšší ziskovosti a úspěchu.

V konkurenčním prostředí e‑shopů, kde se počítá každý prodej, lze využití nástrojů typu Doporučení produktů s Margin Preference poskytnout podnikům významnou výhodu. Zaměřením na propagaci produktů s vysokou marží mohou společnosti zlepšit své hospodářské výsledky a podpořit udržitelný růst.

Celkově může implementace Doporučení produktů s Margin Preference představovat zásadní změnu pro e‑commerce podniky usilující o optimalizaci prodejních strategií a zvýšení ziskovosti. Prioritizací nejziskovějších produktů ve svých doporučeních mohou společnosti zajistit si postavení lídrů na trhu a dosáhnout dlouhodobého úspěchu.

Jak začít s funkcí Margin Preference?.

Byla zkoumána účinnost doporučení napříč kategoriemi při pohánění prodeje a význam využívání doporučení produktů s funkcí Margin Preference v e-commerce. Využíváním tohoto nástroje lze v doporučeních upřednostňovat produkty s nejvyššími maržemi, což vede ke zvýšení prodeje a maximalizaci tržeb. Strategickým umísťováním produktů s nejvyššími maržemi lze činit informovaná rozhodnutí, která generují nejvyšší tržby.

Implementace tohoto nástroje je skutečně jednoduchá.

Doporučení produktů Quarticon fungují s jakoukoli platformou elektronického obchodu, i když původní plugin není k dispozici. Implementací jediného kódu napříč weby lze na webu povolit pokročilá, AI založená doporučení produktů.

Kontaktujte Quarticon pro více informací nebo o pilotní projekt. Na našem blogu naleznete další poznatky o e-commerce.

Nástroje AI pro e-commerce: Zvýšení prodeje v odvětví e-commerce o 15 % díky AI doporučením produktů a AI chytrému vyhledávání