B2B 个性化产品推荐：促进销售的基本指南

已发表: 2022-10-13

B2B电子商务来了。根据 Digital Commerce 360 的数据，2021 年 B2B 电子商务网站、登录门户和市场的在线销售额增长了 17.8%，达到约 1.63 万亿美元。统计数据表明，到 2025 年，北美 B2B 电子商务市场将超过 4.6 万亿美元。 -商务本身不再是B2B公司正在探索的新渠道。

不过，麦肯锡公司报告称，业内约有 65% 的 B2B 公司将专门在网上开展业务。第一次，B2B 更有可能通过电子商务来推销自己。为什么？因为电子商务增加了收入。麦肯锡公司的同一项研究表明，大约 18% 的 B2B 收入直接来自电子商务。高于电话、电子邮件和视频会议。

这与 Wonderman Thomson 在买方方面分享的数据一致，该数据显示，2021 年，英国、美国和中国约有 49% 的 B2B 购买是在线进行的。但是，如果您想在 B2B 电子商务中取得成功，那么拥有一个基本的网站或低于标准的客户体验是不可接受的。

事实上，52% 的 B2B 买家表示对在线购买感到失望。更具破坏性的是，如果供应商的数字渠道无法满足他们的需求，高达 90% 的 B2B 买家将转向竞争对手。为了提供买家期望的购物体验，提供 B2B 产品推荐需要成为他们电子商务战略的一部分。

为 B2B 品牌实施产品推荐的好处

产品推荐有可能帮助 B2B 公司提供更有针对性和个性化的体验，从而有助于提高参与度、提高团队效率并增加收入。

通过持续个性化提高参与度

借助有关用户会话的大量数据、一天中的时间或渠道等微观因素以及其他成功的购买旅程，产品推荐可帮助企业提供高度相关的、数据驱动的推荐。

产品推荐提供了一种很好的方式来向您的用户说：“我们了解您并可以帮助您解决问题。” 这就像礼宾服务。您可以提前预测客户的需求。为每位访问者创建个人资料，允许您在个人用户级别提供个性化推荐。

个性化体验也对网站 KPI 产生积极影响，例如页面停留时间、参与度、转化率等。

建立团队效能

通过让 AI 和机器学习推动产品推荐，您将提高团队的效率。您可以让机器学习算法针对最佳产品进行优化，而无需设置通常难以实施和维护的手动规则。相反，您的团队可以专注于其他职责，同时让 AI 天才运行网站。

此外，产品推荐面板为您的团队提供有用的见解，可帮助您优化程序，进而优化您的网站。快速有效地识别新兴趋势并更好地理解您的产品如何帮助某些客户。

收入管理

通过改进您的交叉销售和向上销售策略，您可以为您的组织带来更多收入。产品推荐可以通过多种方式帮助增加收入：

提高对您的产品范围的认识
产品利润率评估
在订单中添加行
提高您的转化率
增加废弃购物车的收入

不同类型的 B2B 产品推荐

IDC 预测，到 2026 年，企业将使用人工智能提供更加个性化的旅行体验，并消除 40% 的营销和销售人员接触点。

产品推荐可以填补这个空间，特别是如果它们在您的 B2B 网站上 - 在主页、搜索页面、类别页面、产品页面、购物车和确认页面上。 B2B 产品也有四种不同类型的推荐。

第一个是“基于行为的”——关注买方以前的购买模式。

例子：

买了这个，买了那个 - 推荐购买所列物品的买家主要购买的物品。
Viewed This, Bought This – 购买者经常购买的推荐商品，查看指定商品。
查看了这个，查看了那个 – 买家经常查看的特色项目查看指定项目。
最近浏览 – 显示买家上次浏览的产品。

第二类产品推荐是“基于人气”。它侧重于：

转化（查看到购物车）– 推荐具有最高查看到购物车转化率的产品。简而言之，在所有查看产品的购物者会话中，有多少百分比的产品被添加到他们的购物车中？
转化（查看到购买）– 推荐具有最高查看到购买转化率的产品。在查看产品的所有买家会话中，购买该产品的百分比是多少？
最常添加到购物车 - 推荐过去 7 天内最常添加到购物车的商品。
最常购买 - 推荐购物者在过去 7 天内购买最多的商品。
浏览次数最多 - 推荐过去 7 天内买家浏览次数最多的商品。
趋势 – 根据产品最近的受欢迎程度推荐项目。

第三种推荐是“基于项目”。它专注于以前的产品搜索并寻找：

不止于此——根据相似的内容和属性推荐项目。
视觉相似性——推荐与正在查看的产品相似的产品。

最后但同样重要的是，第四个推荐是“基于个人购物者”：为您推荐 - 根据每个买家当前和过去的行为推荐商品。

如何使用产品推荐进行 B2B 销售

您可能想知道，“您如何提出产品推荐？”，我们在这里回答这个问题。它首先研究如何吸引 b2b 客户，然后通过查看一些您应该考虑为您的业务实施的电子商务中的 B2b 产品示例，我们将能够做到这一点。

以下是一些简单的产品推荐方法以增加销售额：

机器学习

基于机器学习的产品推荐使用这种实时多媒体数据来识别反映在客户行为中的模式并采取行动——例如，使用来自数千名购买了您平台的购物者的数据来定位新访客。

参考主页

当客户是您网站的新客户时，他们会开始看到基于您网站上以前买家的购买模式和产品的推荐。当客户在购买后重新访问您的网站并登录时，他们会在主页上找到根据他们之前的浏览习惯量身定制的个性化推荐产品。

优惠页面

包括一个促销页面，该页面会自动显示您的在线商店中以折扣价提供的所有产品。

类别推荐

类别页面推荐由算法创建，该算法根据购物者过去的浏览历史或购买历史为他们提供最合适的产品类别。在线卖家通常没有意识到优化他们的产品类别页面可以提高他们的整体销售额。

产品页面上的建议

发布产品推荐的最明显方式是在产品页面上。设计最有效的方式来展示你的产品是一个重要的部分，因为它可以操纵你的买家支付或离开你的在线平台。随着您的客户深入了解您的产品页面，您将通过收集有关他们如何浏览和搜索产品的数据来发现他们的真正兴趣。

购物车推荐

在线商店中的购物车是实现成功转换的最后一步，因为它是客户付款和有关运输过程的信息发生的地方。因此，一些在线商家使用一步结账流程来实现更快的转化率。但是，这会产生一个问题，因为偏离特定的营销策略，例如在您的购物车中推荐产品，可能会阻止您最大化更高的销售机会。

现场搜索结果推荐

站点搜索结果可以成为产品推荐的绝佳来源。当网络访问者搜索特定项目时，请确保您的网络搜索结果页面根据访问者输入的搜索词建议正确的项目。如果您展示相关产品并推荐类似产品，您的平台可以额外获得 2.3% 的销售额。

订单确认推荐

一旦客户从您的在线商店购买了产品，您就不想停在那里。显示他们购买的商品的订单确认部分仍然是推荐他们可能感兴趣且相关的产品的好地方，以增加他们下次购买的可能性。

个人电子邮件建议

电子邮件营销很容易成为增加销售额的最有效方法之一。然而，传统的电子邮件营销已经升级，以促进更多的个性化。希望接收有关他们感兴趣的所需产品的相关和定制消息的客户现在倾向于个性化电子邮件推荐。买家收到的相关邮件内容越多，邮件打开率和网站流量就越高，潜在购买的可能性就越高。

向上销售、向下销售和交叉销售

考虑将向上销售、向下销售和交叉销售作为有效建议，帮助您的 B2B 客户在您的电子商务平台上进行正确的购买。追加销售是推动客户购买更昂贵的商品作为产品升级或添加到他们添加到购物车的第一个产品的过程。向下销售是在新客户中培养品牌忠诚度并增加客户购买可能性的有效方式。交叉销售是建议与客户决定购买的商品相关的产品的过程。

产品推荐是 B2B 电子商务的下一步

如果您已经是电子商务世界的一部分，您就会知道找到一种与客户联系以获得个性化体验的方式非常重要。还有什么比个性化推荐更好的方法呢？它会向他们表明您正在关注并且您拥有他们需要的产品。

Ghia Marnewick 是一位创意内容作家，与纽约 Aumcore 数字营销机构合作。 一家专门从事电子商务、PPC 和搜索引擎优化服务的机构。 她热衷于寻找与世界分享信息的新方式