Recommendations AI, el nuevo sistema de recomendaciones para eCommerce de Google

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Encontrar la fórmula perfecta para construir los productos recomendados de tu ecommerce ahora es más sencillo con Recommendations AI, la nueva herramienta de Google para ofrecer a tus usuarios siempre los mejores productos relacionados con su compra. ¿Quieres mejorar el cross-selling en tu ecommerce? Añade Recommendations AI a tu paquete de price intellingece e impulsa tus ventas.


¿Qué es exactamente Recommendations AI?

Recommendations AI es una herramienta creada por Google que tiene por objetivo encontrar los mejores productos de tu ecommerce para hacer el cross selling en cada ficha de producto. Para ello, utiliza un algoritmo basado en machine learning capaz de concluir cuáles son estos productos basándose en el historial de compra del usuario, sus gustos y usuarios similares.

La auténtica revolución de este nuevo sistema viene de la mano de la automatización del proceso, que aligera notablemente la carga de trabajo de ecommerce managers, así como repercute de forma directa en el aumento de beneficios. Así lo comentan en la propia presentación de la herramienta quienes ya han podido probarla, como la directora de pruebas de Sephora.

¿Cómo puede ayudarte Recommendations AI en tu ecommerce?

La base que hace funcionar el lanzamiento de Recommendations AI como herramienta de Google es ofrece una experiencia de compra mucho más personalizada a todos y cada uno de tus usuarios. Si ya pones en marcha estrategias de precios personalizados, por ejemplo, esta será la guinda que convierta tu ecommerce en una experiencia cien por cien adaptada a tus usuarios.

De todos los posibles, hay dos beneficios clave de implementar Recommendations AI en tu ecommerce:

1. Propuesta de ítems relacionados con el historial de búsqueda del usuario. No se trata únicamente de los productos que la marca cree que deberían venderse juntos o que tienen sentido como tal. El conocimiento del usuario va más allá y el sistema es capaz de realizar la propuesta en función del análisis de su comportamiento de búsqueda previo.

2. Lectura horizontal del proceso de compra. A la hora de hacer el cross selling y ver qué productos terminan por venderse más de forma conjunta, puedes extraer todo el jugo del conocimiento más profundo sobre tu audiencia. Qué compran antes y qué después, aunque no tengan una relación directa, aparentemente. Esto te ayudará a seleccionar mejor los elementos a comparar en un test A/B, por ejemplo, a efectuar una propuesta de compra de éxito en formatos como una newsletter.

Recommendations AI

¿Cómo sacar el máximo partido a Recommendations AI?

La implementación de inteligencia artificial como la de Recommendations de Google Shopping ya es, de por sí, un elemento clave y diferenciador para tu negocio. Sin embargo, existen algunos elementos que debes cuidar con más mimo para que su efectividad sea la deseada.

El primero de estos elementos es el entorno en el que se encuentra el usuario cuando encuentra la propuesta de producto. ¿Cómo es el diseño del módulo cross selling? ¿Qué mensaje se le hace llegar al usuario como catalizador de la compra?

El segundo elemento a tener en cuenta es el lugar al que se dirige el usuario cuando accede a la compra. Tanto en la ficha de producto principal como en la de destino, debe haber un hilo conductor claro para la conexión entre ambos artículos. El camino ha de ser orgánico y cómodo para el usuario. Desde el paso previo a la compra hasta la nueva ficha de producto relacionado no debe haber apenas ruido, tan solo mejora.

Y por último, pero no menos importante, comprueba cómo funciona el módulo de precios dentro de tus destacados de producto. Recommendations AI te dará la fórmula para encontrar el mejor producto propuesto, pero la presentación solo depende de ti. ¿Ya estás dispuesto a cosechar el mayor éxito?

Angela de la Vieja
Content Manager
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