En anbefalingsmotor i din webshop handler ikke om at vise flere produkter, men om at vise de rigtige på det rigtige tidspunkt i kunderejsen. Artiklen forklarer, hvordan intelligente produktanbefalinger kan løfte både brugeroplevelse, personalisering og konvertering, når de tænkes rigtigt ind i UX, data og performance, og ikke bare tilføjes som endnu et standardmodul.
Hvad er en anbefalingsmotor
En anbefalingsmotor er den del af din webshop, som hjælper kunderne med at vælge hurtigere ved at vise relevante produkter baseret på adfærd, købshistorik, produktrelationer eller kontekst. Når det er gjort rigtigt, føles anbefalingerne som en hjælp, fordi de passer til situationen og til det, kunden er i gang med.
Udfordringen er, at anbefalinger hurtigt kan blive generiske. Hvis logikken er uklar, eller hvis modulet er sat på som et standardelement uden sammenhæng til sortiment og kunderejse, ender det ofte som tilfældige forslag, der hverken styrker tilliden eller øger kurven.
Anbefalingsmotor til webshop
I en webshop handler anbefalinger om relevans og timing. Det rigtige forslag på den rigtige flade kan reducere friktion og gøre det nemmere at træffe en beslutning, især når kunden er tæt på at lægge noget i kurven eller færdiggøre et køb.
Typiske placeringer er forside, kollektionsside, produktside, kurv og checkout. Her kan en anbefalingsmotor understøtte flere konkrete mål, som du kan prioritere mellem afhængigt af sortiment og marginer:
- Krydssalg, så kunden får relevante tilbehørsprodukter, der passer til det, der allerede er valgt
- Mersalg, så kunden ser et bedre eller mere komplet alternativ i en højere prisklasse
- Inspiration, når kunden stadig udforsker og ikke har besluttet sig
For at anbefalingerne skal føles naturlige, skal de hænge sammen med design, informationsarkitektur og performance. I praksis kræver det ofte både UX beslutninger og solid implementering, og derfor giver det god mening at koble arbejdet til din Shopify webudvikling, som vi beskriver på web development.
Shopify anbefalingsmotor
Shopify kan understøtte anbefalinger på flere måder. Det afgørende spørgsmål er sjældent, om det kan lade sig gøre, men hvordan det passer til dit setup og til den måde, du arbejder med data, content og merchandising.
En Shopify anbefalingsmotor kan typisk bygges med en app, custom udvikling eller en kombination. Valget afhænger ofte af følgende:
- Hvor meget kontrol du skal have over logik, visning og prioritering
- Hvilke integrationer du har til data, for eksempel PIM, lager eller kundedata
- Hvor mange flader der skal personaliseres, og hvor tæt anbefalingerne skal ligge på indhold og kampagner
I Shopify Plus og mere komplekse set ups handler det ofte om at aktivere platformen rigtigt, så anbefalingerne bliver en integreret del af oplevelsen og ikke et separat lag. Læs mere om tilgangen i vores beskrivelse af Shopify platformaktivering.
Personalisering i e-handel
Personalisering bliver ofte omtalt som et stort projekt, men kernen er enkel. Kunden ser ikke din produktdatabase. Kunden ser en oplevelse. En anbefalingsmotor er en af de mest konkrete måder at omsætte data til noget, der giver mening i øjeblikket.
Det kræver dog en UX beslutning om, hvor meget du vil styre, og hvor meget du vil lade kunden udforske. Hvis anbefalingerne skal føles relevante, skal de have en klar rolle i flowet og ikke bare være en boks, der gentages på alle sider. Det arbejder vi typisk med gennem UX design, så struktur og anbefalinger understøtter hinanden.
Konverteringsoptimering med anbefalingsmotor
Der er en udbredt misforståelse, som ofte rammer anbefalinger. Man sætter en anbefalingsmotor på, og så forventer man, at effekten kommer af sig selv. I praksis er konverteringsoptimering løbende forbedringer og ikke et engangsprojekt.
En anbefalingsmotor skal måles, justeres og testes, fordi kundeadfærd ændrer sig, og fordi sortiment, priser og kampagner ændrer sig. Typisk giver det mest mening at følge få, men skarpe signaler:
- Om anbefalingerne bliver set og klikket på der, hvor de er placeret
- Om de bidrager til add to cart, højere kurvstørrelse eller bedre produktmix
- Om effekten varierer på tværs af segmenter, device og trafikkilder
Hvis du vil arbejde struktureret med test og forbedringer, giver det mening at forankre anbefalingerne i en CRO proces. Vi har beskrevet vores tilgang til conversion rate optimization, hvor anbefalinger ofte er en af de løftestænger, der kan optimeres løbende.
Implementering af anbefalingsmotor
Implementering er ofte der, hvor gode intentioner enten bliver til en skarp løsning eller til et ekstra script, der gør siden tung. Derfor skal anbefalingsmotoren tænkes sammen med performance, frontend og dataflow, så den både føles integreret og kører hurtigt.
App, custom eller headless
Valget står ofte mellem en app, en custom løsning eller et headless setup. Apps kan være hurtige at komme i gang med. Custom udvikling giver mere kontrol over logik og præsentation. Headless kan give mere fleksibilitet og bedre performance, men kræver disciplin i arkitektur, tracking og drift.
Hvis du allerede arbejder headless, eller hvis du overvejer det for hastighed og frihed, er det oplagt at tænke anbefalinger ind tidligt, så data og komponenter bygges rigtigt fra start. Det er samme type overvejelser, vi arbejder med i headless commerce.
Vil du have en hurtig vurdering af, hvilken type anbefalingsmotor der passer til din Shopify webshop, kan du skrive til contact@mercive.com eller ringe på +45 61 60 29 83.
