Pakiety produktów (tzw. Kup razem) dostępne są w PrestaShop poprzez natywne 'pakiety produktów’ oraz szereg modułów zewnętrznych. Natywne pakiety produktów są manualne: tworzysz pakiet w katalogu i traktujesz go jako pojedynczy SKU, który klienci mogą kupić.
Moduły zewnętrzne obejmują spektrum od prostych, wyłącznie prezentacyjnych rozwiązań po narzędzia wspomagane heurystyką i ML. Przykłady, które napotkasz w PrestaShop, to moduły Często Kupowane Razem, Advanced Pack (pakiety produktów), Często Kupowane Razem od Knowband, Pakiety Produktów / Kup Razem, Recom.ai (pakiety & FBT) oraz wreszcie Rekomendacje produktowe AI (QON) od Quarticon.
Funkcjonalność jest zróżnicowana: niektóre moduły tworzą stałe pakiety z ustalonymi rabatami, inne generują sugestie na bieżąco na podstawie podstawowych heurystyk współzakupu, a niektóre oferują ograniczone testy A/B lub analitykę. Większość z tych opcji może pokazywać komplementarne produkty na stronach produktów i w koszyku, stosować rabaty na pakiety i rejestrować zdarzenia konwersji, ale robią to z różnych baz kodu i przepływów danych.
Najbardziej zaawansowaną funkcjonalność oferuje Quarticon. Pakiety produktów to bowiem tylko jeden z kilku algorytmów AI dostępnych w Rekomendacjach Produktowych AI Quarticon – słynnym rozwiązaniu i z solidnym zapleczem – stworzonym dla każdego przypadku użycia.
Dlaczego rozproszone moduły nie wystarczają dla skalowalnego e-commerce
Używanie wielu wyspecjalizowanych modułów tworzy rozproszoną środowisko rekomendacji. Każdy moduł ma tendencję do zbierania i przechowywania własnych sygnałów i reguł, więc sklep kończy z wieloma częściowymi widokami zachowań klientów zamiast jednego spójnego profilu. Ponadto funkcjonalność takich modułów jest ograniczona. Skupiają się np. na heurystykach współzakupu, które nie są wystarczające w dzisiejszym świecie e-commerce.
Ta fragmentaryzacja prowadzi do niespójnych rekomendacji, zbędnej pracy dla merchandiserów i większego obciążenia, ponieważ zespoły muszą uczyć się różnych interfejsów użytkownika, godzić sprzeczne ustawienia i zarządzać oddzielnymi cyklami aktualizacji. Z punktu widzenia optymalizacji, rozłączne moduły uniemożliwiają wiarygodne, skoordynowane testy i spójne strategie. Nie można łatwo optymalizować działań pod kątem wartości życiowej klienta, wpływu na marżę i ograniczeń zapasów, gdy decyzje są rozproszone.
Operacyjnie zwiększa to ryzyko rekomendowania kombinacji, które są niedostępne lub mają niską marżę, rozmywa zyski z konwersji i ogranicza zdolność sklepu do skalowania spersonalizowanych doświadczeń w różnych kanałach, takich jak strony produktów, przepływy koszyka, e-mail i powiadomienia push.
Lepsze podejście: centralny „mózg” i pragmatyczna ścieżka migracji
Skalowalną alternatywą jest centralny silnik rekomendacji (jak ten oferowany przez Quarticon), który służy jako „mózg” e-commerce. Ten centralny system przetwarza zjednoczone zdarzenia (widoki, dodanie do koszyka, zakupy, wyświetlenia), buduje skonsolidowane profile klientów i uruchamia modele zespołowe, które łączą reguły, filtrowanie współpracujące, sygnały treści i wyraźne ograniczenia biznesowe.
Udostępnia API w czasie rzeczywistym, dzięki czemu rekomendacje są spójne na stronach produktów, w koszyku, przy kasie, w e-mailach i innych kanałach, oraz egzekwuje zasady dotyczące zapasów, marży i reguł marki. Aby przeprowadzić migrację, zacznij od audytu istniejących modułów i danych, które każdy z nich zbiera, a następnie ustaw centralny strumień zdarzeń i magazyn.
Przetestuj centralny system rekomendacji na jednym przypadku użycia, takim jak 'często kupowane razem’ w koszyku, zmierz wydajność testów A/B w porównaniu z modułami dziedzicznymi, używając metryk takich jak średnia wartość zamówienia, wskaźnik dołączania, wzrost konwersji, przychód na odwiedzającego i wpływ na marżę, a następnie stopniowo należy zastępować wyniki modułów, jeden punkt styku na raz.
Z czasem wypadałoby rozszerzyć strumień danych zasilający silnik rekomendacji, aby optymalizować pod kątem długoterminowych metryk, takich jak wartość życiowa klienta i ograniczenia związane z zapasami, oraz zwiększyć szybkość dokonywania eksperymentów aby nowe taktyki były szybko i konsekwentnie weryfikowane.
Krótkoterminowo, natywne pakiety i samodzielne moduły 'często kupowane razem’ / pakiety produktów mogą wypełniać luki. Długoterminowo, jeden mózg rekomendacji, który jednoczy sygnały, egzekwuje zasady biznesowe i optymalizuje całościowo, dostarczy znacznie bardziej spójne doświadczenie klienta i znacznie lepsze wyniki sprzedażowe.
Sprawdź Rekomendacje Produktowe AI Quarticon teraz. Zastanawiasz się, jak Quarticon może pomóc Ci zwiększyć sprzedaż w sklepie PrestaShop? Sprawdź nasz podręcznik: Integracja Quarticon z Prestashop
Czym jest Quarticon i jak działa?
Quarticon to polska firma technologiczna, która dostarcza narzędzia oparte na AI, zaprojektowane do automatyzacji i personalizacji marketingu e-commerce. Założona w 2010 roku, firma koncentruje się na predykcyjnej AI (pAI), aby poprawić doświadczenia zakupowe online i zwiększyć sprzedaż poprzez rekomendacje produktów i funkcjonalność wyszukiwania.
Firma kładzie nacisk na modele predykcyjnej AI, które szacują lub prognozują nieznane wartości na podstawie danych wejściowych, aby odróżnić je od modeli generatywnej AI (GPT), które tworzą nowe, spójne artefakty (tekst, obrazy, dźwięk, kod) na podstawie podpowiedzi lub przykładów.
Zapytaj ChatGPT: Czym jest Quarticon i jak działa?
