Maak je webshop relevanter met goede product aanbevelingen

Een klant gedraagt zich op ieder type pagina anders en daarom is het slim om hier rekening mee te houden wanneer je (embedded) touchpoints gaat instellen in Datatrics.

Voor het tonen van een touchpoint kun je verschillende audiences selecteren. Dit kan er 1 zijn of een combinatie van audiences. Hiermee bepaal je aan wie een touchpoint wordt getoond en wat er in het touchpoint komt te staan, bijvoorbeeld qua aanbevolen producten. Er zijn in Datatrics standaard wel 65 verschillende manieren om te segmenteren zodat je de juiste bezoekers of klanten weet te bereiken.

Belangrijk hierbij is dat je bij een webshop rekening houdt met het paginatype, waar je het touchpoint toont. Hierdoor heb je meer controle over wat Datatrics in het touchpoint toont, of juist niet. Zo kan je voorkomen dat je op een categoriepagina productaanbevelingen wilt tonen binnen diezelfde categorie, en niet van een andere categorie. Dit moet je eerst wel zo instellen in Datatrics.

Datatrics hanteert daarom de volgende type pagina’s:

1. Homepage
2. Category page
3. Product page

Je kunt de pagina types selecteren op basis van onderstaande criteria:

• Is exact ...
• Is niet gelijk aan ...
• Is een van ...
• Is niet een van ...

Hieronder geven wij je een idee hoe je dit kunt gebruiken voor 'embedded touchpoints'. Met embedded touchpoints neem je bepaalde productblokken, op de verschillende type pagina's, over met behulp van Datatrics, door er andere producten in te 'injecteren'. Dit zijn slechts een paar van de mogelijkheden. Er is nog veel meer mogelijk. We hopen je hiermee in ieder geval te inspireren om hier ook mee aan de slag te gaan, mocht je hier nog niet gebruik van maken.

Homepage

Aanbevolen (voor jou) producten

Op de homepage wil je bezoekers helpen de juiste keuze te maken, zodat ze doorklikken en niet je webshop verlaten (doel: bouncerate verlagen). Naast de juiste merkbeleving is het belangrijk dat aanbevolen producten hoog op de homepage staan. Terugkerende bezoekers komen vaak weer binnen via de homepage. Hier kun je op inspelen, door op de homepage automatisch de laatst bekeken producten te laten zien.

Ook kun je ervoor kiezen om hier 'Aanbevolen voor jou' producten te laten zien op basis van hun profiel en/of websitegedrag. Hiermee help je de bezoeker om de juiste producten te vinden. Nieuwe bezoekers komen vaak via een zoekmachine (bijvoorbeeld via Google Shopping) binnen op een category- of product page en zien in veel gevallen de homepage niet.

Populaire producten

Komen de nieuwe bezoekers toch binnen op de homepage, dan kun je ze populaire producten laten zien. Het direct tonen van 'bestsellers' of populaire producten kan bezoekers inspireren om deze producten te bekijken. Dit productblok op de homepage wordt gevuld op basis van het gedrag op de website, in combinatie met de meest populaire producten.
‍

Category page

Populaire producten op basis van de categorie

Wanneer een bezoeker een category page bezoekt is hij al verder in het aankoopproces. Hij is namelijk al meer in een bepaalde richting aan het zoeken. Door populaire producten bovenaan deze pagina te laten zien maak je gebruik van 'social proof'. In Datatrics kun je in de targeting instellen dat de populaire producten alleen getoond mogen worden aan bezoekers die gevoelig zijn voor social proof. Ook kun je in Datatrics nog bepaalde extra regels toevoegen, zoals voorrang geven aan producten met een hogere marge, een bepaald merk of waar nog veel voorraad van is.

Meest relevant

Heb je al meer data verzameld van een bepaalde bezoeker binnen een categorie? Dan kun je ook de meest relevante persoonlijke aanbevelingen tonen. Wanneer je dit product blok toont aan iemand die pas voor het eerst op je site is en nog geen interactie heeft gehad, kan het onpersoonlijk overkomen als je ‘persoonlijke aanbevelingen’ te zien krijgt. Want hoe kan je persoonlijke aanbevelingen doen terwijl je nog niks van je bezoeker weet?

Een winkelmedewerker stapt ook niet direct op je af met een willekeurig product wanneer je een winkel binnenkomt.
‍

Product page

Vergelijkbare producten

Veel bezoekers komen via een product page binnen op jouw website door bijvoorbeeld Google Shopping. Misschien is dit product toch niet helemaal wat ze zoeken en daarom is het belangrijk dat je voorkomt dat je bezoeker direct je website weer verlaat, door het aanbieden van vergelijkbare producten.

Op deze manier worden producten aangeboden die wellicht beter passen. Je kunt ook aan dit product blok weer verschillende regels meegeven, door bijvoorbeeld producten met een hogere prijs of een hogere marge voorrang te geven.

Gerelateerde producten

Datatrics weet welke producten vaak samen gekocht worden met anderen. Door het slimme algoritme haar werk te laten doen kun je eenvoudig de AOV verhogen door gerelateerde producten op de product page te tonen.
‍

Winkelmandje

Kassakoopjes

Het winkelmandje is de laatste stap voordat je van een bezoeker een klant maakt. Door producten te tonen die relevant zijn voor de bezoeker, op basis van de producten in het winkelmandje, kan je de totale orderwaarde nog een laatste zetje geven. Je kan hier ook weer handmatig regels aan toevoegen, zoals een maximale prijs van € 10,- en een hoge marge. Door de prijs van de kassakoopjes laag te houden vergroot je de kans dat de bezoeker het koopt.

TIP: combineren van recommendation strategieën

Je kunt naast het gebruiken van een recommendation strategie ook gebruik maken van meerdere  recommendation strategieën tegelijk, zoals in onderstaand voorbeeld. Hierdoor kan je de aanbevelingen nog meer optimaliseren.

Datatrics werkt altijd van boven naar beneden. In dit voorbeeld worden dus eerst de producten getoond die nog in de winkelmand zitten, daarna producten die relevant zijn op basis van deze producten. Zitten er geen producten in de winkelmand? Dan kijkt Datatrics welke producten relevant zijn op basis van de laatste aankoop. Heeft deze bezoeker nog nooit wat gekocht? Dan worden de meest relevante producten op basis van het gedrag en profiel van de bezoeker.

Let op: Zorg dat je altijd eindigt met een recommendation strategie die altijd toepasbaar is, zodat je voorkomt dat er geen of te weinig producten worden getoond.