Añadir recomendaciones personalizadas de productos a tu estrategia de crecimiento del comercio B2B.
Tipos de recomendaciones de productos
El IDC predice que, para 2026, las empresas utilizarán la inteligencia artificial a fin de ofrecer recorridos profundamente personalizados, y eliminarán el 40 % de los puntos de contacto humano de marketing y ventas. Las recomendaciones de productos pueden llenar ese espacio, especialmente si aparecen en todo su sitio web B2B: en la página de inicio, en la búsqueda, en las páginas de categorías, en las páginas de productos, en el carrito de la compra y en las páginas de confirmación.
Además, hay cuatro tipos diferentes de recomendaciones de productos B2B. La primera está “basada en el comportamiento” y se centra en los patrones de compra anteriores del comprador. Estos son algunos ejemplos:
- Comprado esto, comprado aquello: se recomiendan los artículos más adquiridos por otros compradores que también compraron el artículo especificado.
- Visto esto, comprado aquello: se recomiendan los artículos más adquiridos por otros compradores que también vieron el artículo especificado.
- Visto esto, visto aquello: se recomiendan los artículos más vistos por otros compradores que también vieron el artículo especificado.
- Vistos recientemente: se recomiendan los artículos vistos más recientemente por el comprador.
La segunda categoría de recomendaciones de productos son las “basadas en la popularidad”. Se centran en:
- Conversión (de vista a carrito): se recomiendan los productos con la mayor tasa de conversión de vista a carrito. En otras palabras, de todas las sesiones de compradores que vieron el producto, ¿qué porcentaje lo añadió a su carrito?
- Conversión (de vista a compra): se recomiendan los productos con la mayor tasa de conversión de vista a compra. De todas los compradores que vieron el producto, ¿qué porcentaje compró realmente el producto?
- Más añadidos al carrito: se recomiendan los artículos más añadidos al carrito por los compradores en los últimos siete días.
- Más comprados: se recomiendan los artículos más comprados por los compradores en los últimos siete días.
- Más vistos: se recomiendan los artículos más vistos por los compradores en los últimos siete días.
- Tendencias: se recomiendan artículos que han adquirido recientemente mayor popularidad.
El tercer tipo de recomendación es el “basado en artículos”. Se centra en la búsqueda previa de productos:
- Productos similares: se recomiendan artículos basados en contenidos y atributos similares.
- Similitud visual: se recomiendan productos de aspecto similar al producto que se está viendo.
Por último, la cuarta categoría de recomendación es la “basada en la personalización del comprador”:
- Recomendado para ti: se recomiendan los artículos en función del comportamiento actual y anterior de cada comprador en el sitio.
SOLVING THE PERSONALIZATION PROBLEM
Personalized product recommendations work, but some marketing teams might think they’re out of reach either financially or logistically. The good news is you don’t need an Amazon-sized IT budget or a team of data scientists and developers to benefit from this technology.