Product Recommendation Engine
Een product recommendation engine is software die elke bezoeker relevante producten voorstelt op basis van gedragsdata en productattributen.
Wat is Product Recommendation Engine?
Een product recommendation engine is software die bepaalt welke producten je elke bezoeker toont, zoals "vaak samen gekocht" of "misschien vind je dit ook leuk", op basis van gedragsdata en productdata. In een webshop werkt zo'n aanbevelingssysteem op productpagina's, in de winkelwagen, in de zoekfunctie en in e-mails. De meeste engines combineren twee methodes. Collaborative filtering kijkt naar gedrag: klanten die A kochten, kochten ook B. Content-based filtering kijkt naar de producten zelf en stelt artikelen voor met vergelijkbare attributen, zoals dezelfde stijl of een compatibel model. Hybride engines combineren beide en voegen bedrijfsregels toe, zoals geen producten tonen die niet op voorraad zijn. Gedragsdata vraagt om bezoekers, dus nieuwe producten en kleine webshops leunen op productattributen. Lees in onze gids over attribuutmodellering hoe je die attributen goed opzet.
Waarom Product Recommendation Engine belangrijk is voor e-commerce
Een product recommendation engine helpt klanten relevante producten te vinden waar ze niet naar zochten, van accessoires tot alternatieven als iets uitverkocht is. Goed ingericht verhoogt het de orderwaarde en ontdekken klanten meer van je assortiment. De kwaliteit van de aanbevelingen hangt af van je data. Bij nieuwe producten en kleine webshops is er weinig gedragsdata, dus leunt de engine op productattributen. Ontbrekende of inconsistente attributen leiden tot slechte suggesties, zoals accessoires die niet passen.
Voorbeelden van Product Recommendation Engine
- 1Plek: Productpagina, Type: Vaak samen gekocht, Voorbeeld: Camerabody met een compatibele lens en geheugenkaart
- 2Plek: Winkelwagen, Type: Aanvulling, Voorbeeld: Batterijen voorgesteld bij speelgoed dat ze nodig heeft
- 3Plek: Categoriepagina, Type: Vergelijkbare producten, Voorbeeld: Banken in dezelfde stijl en breedte
Hoe WISEPIM helpt
- Vul de attributen waar recommendation engines op leunen, zoals stijl, materiaal en compatibiliteit, met AI-verrijking in WISEPIM.
- Deel producten met AI in volgens de Google-producttaxonomie, zodat vergelijkbare producten dezelfde categorie krijgen.
- Synchroniseer volledige productdata naar gekoppelde platforms zoals Shopify, WooCommerce en Magento 2, waar aanbevelingsapps die uitlezen.
Veelgemaakte fouten met Product Recommendation Engine
- Producten aanbevelen die niet op voorraad of uit het assortiment zijn.
- De engine onvolledige attributen geven, zodat vergelijkbare producten niet worden herkend.
- Te veel aanbevelingsblokken op één pagina tonen.
- Producten aanbevelen die de klant net heeft gekocht.
- Nooit testen of een plek helpt of juist schaadt.
Tips voor Product Recommendation Engine
- Vul compatibiliteits- en stijlattributen voordat je aanbevelingen aanzet.
- Sluit producten die niet op voorraad zijn uit met een bedrijfsregel.
- Begin met twee of drie plekken en test elke plek apart.
- Gebruik andere logica op productpagina's (alternatieven) dan in de winkelwagen (aanvullingen).
Trends rondom Product Recommendation Engine
- Generatieve AI die uitlegt waarom een product wordt aanbevolen.
- Shoppingassistenten die in een chat producten aanbevelen.
- Privacyvriendelijke aanbevelingen op basis van sessiegedrag in plaats van tracking.
- Aanbevelingen die rekening houden met marge, voorraad en retouren, niet alleen met kliks.
Tools voor Product Recommendation Engine
- Nosto: Platform voor personalisatie en aanbevelingen in webshops.
- Dynamic Yield: Personalisatieplatform met aanbevelingsstrategieën.
- Algolia Recommend: Aanbevelingen gebaseerd op zoekdata van Algolia.
- Clerk.io: Aanbevelingen, zoeken en e-mailpersonalisatie voor webshops.
- WISEPIM: PIM om de productattributen aan te vullen die recommendation engines gebruiken.