பரிந்துரை அமைப்புகள்: தனிப்பயனாக்கம், குறுக்கு விற்பனை மற்றும் முகப்புத் தளவமைப்பு

ஆதாயங்கள்:

• பரிந்துரை இயந்திரத்தின் தர்க்கத்தைப் புரிந்துகொள்வது (ஒன்றாக வாங்கப்பட்டது, ஒத்த தயாரிப்புகள், தனிப்பயனாக்கம்) மற்றும் வணிக அளவீடுகளில் அதன் தாக்கம்
• செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவுடன் தயாரிப்பு உறவுகள், தொகுப்பு மற்றும் குறுக்கு-விற்பனை காட்சிகளை உருவாக்கி அவற்றை சோதிக்கக்கூடிய கருதுகோள்களாக மாற்றும் திறன்
• வடிகட்டி குமிழி, சார்பு மற்றும் பங்கு/மார்ஜின்-நடுநிலை தானியங்கி பரிந்துரை மற்றும் வணிகக் கட்டுப்பாட்டுக்கான பரிந்துரை விதிகளை இணைக்கும் அபாயங்களைக் காணும் திறன்

பெரிய ஈ-காமர்ஸ் தளங்களில் விற்பனையில் கணிசமான பகுதி வாடிக்கையாளருக்கு பரிந்துரைக்கப்பட்ட தயாரிப்பில் இருந்து வருகிறது, அவர் தேடும் தயாரிப்பு அல்ல. "இதை வாங்கியவர்கள் இதையும் வாங்கினார்கள்", "உங்களுக்கான எங்கள் தேர்வுகள்", "ஒன்றாக மலிவானது" போன்ற தொகுதிகளை நீங்கள் அனைவரும் பார்த்திருப்பீர்கள். இந்தத் தொகுதிகளுக்குப் பின்னால் உள்ள அமைப்பு சிபாரிசு இயந்திரம் என்று அழைக்கப்படுகிறது: இது "இவருக்கு நான் இப்போது என்ன காட்ட வேண்டும்?" என்ற கேள்விக்கான பதில்களை உருவாக்கும் மென்பொருள் ஆகும். வாடிக்கையாளரின் நடத்தை, தயாரிப்புகளின் உறவு மற்றும் பொதுவான வடிவங்களைப் பார்ப்பதன் மூலம். செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) இந்த துறையில் இரண்டு வழிகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்: இது பரிந்துரை தர்க்கத்தை உருவாக்கும் போது சூழ்நிலைகள் மற்றும் விதிகளை உருவாக்க உதவுகிறது, மேலும் இது சிறிய கடைகளில் உங்கள் சொந்த தயாரிப்பு உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து தொகுப்பு/குறுக்கு-விற்பனை யோசனைகளுடன் வருகிறது. ஆனால் ஜாக்கிரதை: ஒரு நல்ல சிபாரிசு அமைப்பு "எத்தனை கிளிக்குகள்" என்பதை மட்டும் பார்க்காமல் சரக்கு, மார்ஜின் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தையும் பார்க்க வேண்டும்.

இரண்டு சொற்களை தெளிவுபடுத்துவோம். குறுக்கு விற்பனை என்பது ஒரு பொருளை வாங்குபவருக்கு (தொலைபேசி வாங்குபவருக்கு ஒரு வழக்கு) பூர்த்தி செய்யும் மற்றொரு தயாரிப்பை வழங்குகிறது. அப்-செல் அதே தேவையை பூர்த்தி செய்யும் அதிக/விலையுயர்ந்த மாடலை வழங்குகிறது (128 ஜிபிக்கு பதிலாக 256 ஜிபி). இரண்டுமே சராசரி கூடையை (AOV) அதிகரிப்பதற்கான முறையான வழிகள்; ஆனால் அது வாடிக்கையாளருக்கு உண்மையிலேயே பயனளிக்கும் போது அது வேலை செய்கிறது, மேலும் அது கட்டாயப்படுத்தப்படும்போது அது தொந்தரவு செய்கிறது.

பரிந்துரை முறையின் மூன்று அடிப்படை தர்க்கங்கள்

பரிந்துரை அமைப்புகள் பொதுவாக ஒன்று அல்லது மூன்று அணுகுமுறைகளின் கலவையைப் பயன்படுத்துகின்றன.

1) உள்ளடக்க அடிப்படையிலானது: இது தயாரிப்பின் சொந்த அம்சங்களைப் பார்க்கிறது. "இந்த ஓடும் காலணியை ஒத்த மற்ற ஓடும் காலணிகள்". இது புதிய வாடிக்கையாளர்களுடன் கூட வேலை செய்கிறது, ஏனெனில் இதற்கு நடத்தை வரலாறு தேவையில்லை.

2) கூட்டு வடிகட்டுதல்: நடத்தை முறையைப் பார்க்கிறது. இந்த பொருளை வாங்கியவர்கள் இதையும் வாங்கினர். இது சக்தி வாய்ந்தது, ஆனால் நிறைய தரவு தேவைப்படுகிறது மற்றும் "கோல்ட் ஸ்டார்ட்" (புதிய தயாரிப்பு/புதிய வாடிக்கையாளர்) பாதிக்கப்படும்.

3) தனிப்பயனாக்கம்: இது ஒரு வாடிக்கையாளருக்கு அவர்களின் கடந்தகால நடத்தையின் அடிப்படையில் காட்சிப் பெட்டியை வடிவமைக்கிறது. இது ஒரு சக்திவாய்ந்த விளைவைக் கொண்டிருக்கிறது, ஆனால் தனியுரிமை மற்றும் "வடிகட்டி குமிழ்கள்" ஆகியவற்றின் அபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது.

பின்வரும் அட்டவணை பரிந்துரை தொகுதிகள் மற்றும் அவற்றின் நோக்கத்தை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

தொகுதி

தர்க்கம்

நோக்கம்

உதாரணம்

ஒத்த தயாரிப்புகள்

உள்ளடக்கத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது

ஒரு மாற்று வழங்குகின்றன

அதே பிரிவில் உள்ள மாடல்களை மூடு

ஒன்றாக எடுக்கப்பட்டது

கூட்டு

குறுக்கு விற்பனை

ஃபோன் + கேஸ் + ஸ்கிரீன் ப்ரொடெக்டர்

உங்களுக்கான எங்கள் தேர்வுகள்

தனிப்பயனாக்கம்

அர்ப்பணிப்பு

கடந்த வழிசெலுத்தலின் அடிப்படையில்

பிடித்தவை / சிறந்த விற்பனையாளர்கள்

பிரபலம்

நம்பிக்கை + புதிய வாடிக்கையாளர்

பிரிவில் சிறந்த விற்பனையாளர்கள்

நீங்கள் எங்கே விட்டீர்கள்

அமர்வு தரவு

தலைகீழ்

கடைசியாகப் பார்த்த தயாரிப்புகள்

ஒரு சிறிய கடையில் AI உடன் பரிந்துரை அமைப்பு

கார்ப்பரேட் சிபாரிசு இயந்திரத்தை நிறுவ முடியாத சிறிய மற்றும் நடுத்தர கடைகள் கூட AI ஐப் பயன்படுத்தி தயாரிப்பு உறவுகளை புத்திசாலித்தனமாக கட்டமைக்க முடியும். நீங்கள் அநாமதேயமாக உண்மையான "ஒன்றாக விற்கப்படும் தயாரிப்புகள்" தரவை (ஆர்டர் உருப்படிகள்) AI க்கு வழங்கலாம் மற்றும் "எந்த தயாரிப்புகள் ஒன்றாக வாங்கப்படுகின்றன, எந்த தொகுப்புகளை நான் பரிந்துரைக்க முடியும்?" AI உங்களுக்காக குறுக்கு விற்பனை மற்றும் தொகுத்தல் கருதுகோள்களை உருவாக்குகிறது; நீங்கள் அவற்றை பங்கு மற்றும் விளிம்பு மூலம் வடிகட்டுகிறீர்கள், பின்னர் நீங்கள் உண்மையில் அவற்றை சோதிக்கிறீர்கள். இங்கே முக்கிய வார்த்தை கருதுகோள்: AI இன் பரிந்துரை ஆதாரம் அல்ல, ஆனால் சோதிக்கப்பட வேண்டிய யோசனை.

உதவிக்குறிப்பு: ஒவ்வொரு பரிந்துரை யோசனையையும் "இப்போது" கருதுகோளாக மாற்றவும்: "X ஐ வாங்கும் ஒருவருக்கு Y ஐப் பரிந்துரைத்தால், அவர்களின் கூடை சராசரி அதிகரிக்கும்." பின்னர் இதை ஒரு சிறிய பரிசோதனை மூலம் அளவிடவும் (A/B சோதனை அல்லது நேரம்). அளவீடு இல்லாத பரிந்துரை ஒரு யூகம் மட்டுமே.

பரிந்துரை விதிகளின் வணிக தணிக்கை

முற்றிலும் தானியங்கு "அதிக கிளிக்" என விட்டுவிட்டால், பரிந்துரை முறை ஆபத்தானது. பங்கு: கையிருப்பில் இல்லாத பொருளைப் பரிந்துரைப்பது வாடிக்கையாளரை ஏமாற்றமடையச் செய்யும். விளிம்பு: அதிக கிளிக்குகளைக் கொண்ட தயாரிப்பு குறைந்த விளிம்பைக் கொண்டிருக்கலாம்; அமைப்பு உங்களை லாபமற்ற தயாரிப்புகளுக்கு வழிநடத்தலாம். பிராண்ட் பாதுகாப்பு மற்றும் பொருத்தம்: முக்கிய வகைகளில் (குழந்தை, உடல்நலம்) பொருத்தமற்ற அல்லது பொருத்தமற்ற பரிந்துரை நம்பிக்கையை இழக்கிறது. வடிகட்டி குமிழி: வாடிக்கையாளருக்கு ஒரே மாதிரியான தயாரிப்புகளை தொடர்ந்து காண்பிப்பது கண்டுபிடிப்பைக் கொன்று விற்பனையைக் குறைக்கிறது. அதனால்தான் தானியங்குப் பரிந்துரைகள் வணிக விதிகளால் அவசியமாகக் கட்டமைக்கப்படுகின்றன: "கையிருப்பில் உள்ளதைப் பரிந்துரைக்கவும்", "இந்த வரம்புக்குக் கீழே உள்ள தயாரிப்பைக் குறிப்பிட வேண்டாம்", "வகை இணக்கத்தை பராமரிக்கவும்".

பாரபட்சமும் ஒரு உண்மையான ஆபத்து. பரிந்துரை முறையானது கடந்தகால நடத்தையை அடிப்படையாகக் கொண்டிருப்பதால், அது கடந்தகால ஏற்றத்தாழ்வுகளை வலுப்படுத்த முடியும்; எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட குழுவிற்கு மலிவான/குறைந்த தரமான தயாரிப்புகளை தொடர்ந்து பரிந்துரைப்பது. இது ஒரு நெறிமுறை மற்றும் வணிகப் பிரச்சினை. "யாருக்கு என்ன பரிந்துரைக்கப்படுகிறது" என்ற நோக்குடன் பரிந்துரை வெளியீடுகளை தவறாமல் தணிக்கை செய்வது அவசியம்.

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

1) ஒன்றாக விற்கப்படும் பொருட்களின் பகுப்பாய்வு:

உங்கள் பங்கு: இ-காமர்ஸ் ஆய்வாளர் உதவியாளர். அநாமதேய ஆர்டர் உருப்படிகள் கீழே உள்ளன (உருப்படி குறியீடுகள் மற்றும் ஒன்றாக எடுக்கப்பட்ட முறைகளின் எண்ணிக்கை). தரவு: [அட்டவணை]. பணி: ஒன்றாக வாங்கப்படும் 10 ஜோடி பொருட்களைக் கண்டறியவும்; ஒவ்வொரு ஜோடிக்கும், குறுக்கு-விற்பனைக் கருதுகோளை எழுதுங்கள் ("வாங்குபவர்களுக்கு Y வழங்கு X"). குறிப்பு: இவை கருதுகோள்கள்; பங்கு மற்றும் மார்ஜினையும் சரி பார்ப்பேன்.

2) தொகுப்பு பரிந்துரை:

தயாரிப்பு: [முக்கிய தயாரிப்பு]. நிரப்பு பொருட்கள்: [பட்டியல், விளிம்பு குறிப்புகளுடன்]. பணி: 3 விவேகமான தொகுப்புகளை பரிந்துரைக்கவும்; ஒவ்வொரு பேக்கேஜுக்கும், வாடிக்கையாளருக்கு ஒரு வாக்கியத்தில் நன்மையை விளக்குங்கள். விதி: தொகுப்பில் உள்ள அனைத்து தயாரிப்புகளும் கையிருப்பில் இருக்க வேண்டும்; குறைந்த-விளிம்பு தயாரிப்பை முக்கிய இடமாக்குகிறது.

3) அதிகம் விற்பனையாகும் சூழ்நிலை:

வாடிக்கையாளர் இதைப் பார்க்கிறார்: [தயாரிப்பு, விலை, அம்சங்கள்]. உயர்தர மாதிரிகள்: [பட்டியல், விலை/அம்ச வேறுபாடுகளுடன்]. பணி: நேர்மையான உயர் விற்பனை செய்தியை வரைவு: கூடுதல் நன்மைக்கு எவ்வளவு செலுத்த வேண்டும். விதி: மிகைப்படுத்தப்படவில்லை; உறுதியான அம்சங்கள் மூலம் வேறுபாட்டை விளக்குங்கள்.

4) பரிந்துரை விதி சரிபார்ப்பு:

பின்வரும் பரிந்துரை விதிகளை சரிபார்க்கவும்.விதிகள்: [பட்டியல்].பணி: பின்வரும் அபாயங்களுக்கு எதிராக ஒவ்வொரு விதியையும் மதிப்பீடு செய்யுங்கள்: பங்கு நிலைத்தன்மை, விளிம்பு பாதுகாப்பு, வகை பொருத்தம், வடிகட்டி குமிழி, சார்பு. ஆபத்தான விதிகள் மற்றும் திருத்தத்திற்கான உங்கள் பரிந்துரைகளை பட்டியலிடுங்கள்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - குறுக்கு விற்பனை ஆதாயம். ஒரு எலக்ட்ரானிக்ஸ் ஸ்டோர் AI உடன் ஆர்டர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, "ஃபோனை வாங்கியவர்களில் 40% பேர் 30 நாட்களுக்குள் ஒரு கேஸை வாங்கியுள்ளனர்" என்ற வடிவத்தைக் கண்டறிந்தனர். ஃபோன் பக்கத்தில் பொருத்தமான வழக்குப் பரிந்துரைத் தொகுதி சேர்க்கப்பட்டது (கையிருப்பில் உள்ளவற்றை வடிகட்டுதல்). கூடையின் சராசரி அளவு அதிகரித்தது. AI ஒரு கருதுகோளைக் கொடுத்தது, கடை அதைச் சோதித்து சரிபார்த்தது.

வழக்கு 2 - விளிம்பு பொறி. ஒரு கடை முகப்புப்பக்கத்தை முழுவதுமாக "அதிக கிளிக் செய்யப்பட்ட" தயாரிப்புகளுக்கு கைவிட்டது. மிகக் கிளிக் செய்யப்பட்ட தயாரிப்புகள் பிரச்சார தயாரிப்புகள் குறைந்த விளிம்புகளைக் கொண்டவை, சில நஷ்டத்தில் விற்கப்பட்டன. விற்றுமுதல் அதிகரித்தது ஆனால் லாபம் குறைந்தது. தீர்வு: "முகப்புப் பக்கத்தில் வரம்பிற்குக் கீழே உள்ள தயாரிப்பைக் குறிக்கவும்" வடிகட்டி பரிந்துரை விதியில் சேர்க்கப்பட்டது.

வழக்கு 3 - வடிகட்டி குமிழி. ஒரு புத்தக தளத்தில், வாடிக்கையாளர் ஒரே மாதிரியான புத்தகத்தை தொடர்ந்து பரிந்துரைக்கப்படுவதால், வாடிக்கையாளர் புதிய வகைகளை கண்டுபிடிக்கவில்லை மற்றும் காலப்போக்கில் அவரது ஆர்வம் குறைந்தது. பரிந்துரை விதியில் "குறைந்தது 20% பரிந்துரைகள் வெவ்வேறு வகைகளைச் சேர்ந்ததாக இருக்க வேண்டும்" என்ற பன்முகத்தன்மை விதி சேர்க்கப்படும்போது, ​​கண்டுபிடிப்பு மற்றும் விற்பனை மீட்கப்பட்டது.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த தயாரிப்புடன் நான் என்ன பரிந்துரைக்க முடியும், எனக்கு சில யோசனைகளை கொடுங்கள்.

உங்கள் உண்மையான தரவு மற்றும் மார்ஜின் தெரியாமலேயே பொதுவான, ஒருவேளை கையிருப்பில் இல்லாத பரிந்துரைகளை மாடல் உருவாக்குகிறது.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: இ-காமர்ஸ் ஆய்வாளர். முக்கிய தயாரிப்பு: வயர்லெஸ் ஹெட்செட் (விளிம்பு 28%, கையிருப்பில் உள்ளது). நிரப்பு விண்ணப்பதாரர்கள் (பங்கு/விளிம்புடன்): கேரிங் கேஸ் (45%, கையிருப்பில் உள்ளது), இயர்பட்களின் தொகுப்பு (50%, கையிருப்பில் உள்ளது), சார்ஜிங் கேபிள் (20%, கையிருப்பில் உள்ளது).பணி: ஸ்டாக் மற்றும் 30%க்கு மேல் மார்ஜின்களுடன் மட்டும் 2 குறுக்கு-விற்பனை பேக்கேஜ்களை முன்மொழியவும்; ஒவ்வொரு பேக்கேஜிற்கும் ஒரு வாக்கியத்தில் வாடிக்கையாளர் நன்மையை எழுதுங்கள்.

பொதுவான தவறுகள்

• ஆதாரத்திற்கான பரிந்துரையை தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. AI இன் வெளியீடு கருதுகோள்; சோதிக்கப்படாமல் அது முடிவாகாது.
• சரக்கு மற்றும் விளிம்பை புறக்கணித்தல். தானியங்கு பரிந்துரை லாபமற்ற அல்லது விற்கப்பட்ட தயாரிப்பை முன்னிலைப்படுத்தலாம்.
• அதை பிரபலம் என்று மட்டும் சொல்லுங்கள். அதிகம் கிளிக் செய்யப்பட்டவை எப்போதும் மிகவும் லாபகரமானதாகவோ அல்லது மிகவும் வசதியானதாகவோ இருக்காது.
• வடிகட்டி குமிழியை உருவாக்குதல். ஒரே தயாரிப்பை தொடர்ந்து காண்பிப்பது கண்டுபிடிப்பு மற்றும் விற்பனையைக் கொல்லும்.
• சார்புநிலையை சரிபார்க்கவில்லை. அமைப்பு கடந்த சமத்துவமின்மைகளை வலுப்படுத்த முடியும்; வழக்கமான ஆய்வு தேவை.
• கட்டாயமாக அதிக விற்பனை. எந்த நன்மையும் இல்லாத விலையுயர்ந்த மாதிரியைத் தள்ளுவது உங்கள் நம்பிக்கையை இழக்கச் செய்யும்.

சுருக்கமாக

பரிந்துரை அமைப்புகள் வாடிக்கையாளருக்கு சரியான நேரத்தில் சரியான தயாரிப்பைக் காண்பிப்பதன் மூலம் கூடை சராசரி மற்றும் விசுவாசத்தை அதிகரிக்கின்றன. மூன்று அடிப்படை தர்க்கங்கள் உள்ளன: உள்ளடக்க அடிப்படையிலான (ஒத்த தயாரிப்புகள்), கூட்டுப்பணி (ஒன்றாக வாங்கப்பட்டது) மற்றும் தனிப்பயனாக்கம். சிறிய கடைகளில் கூட, ஆர்டர் தரவிலிருந்து குறுக்கு விற்பனை மற்றும் தொகுத்தல் கருதுகோள்களை AI உருவாக்க முடியும்; ஆனால் இவை சோதிக்கப்பட வேண்டிய யோசனைகள், ஆதாரம் அல்ல. பங்கு, விளிம்பு, வகைப் பொருத்தம் மற்றும் வகையைச் சுற்றி பரிந்துரை விதிகளை உருவாக்குவதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்; வடிகட்டி குமிழி மற்றும் சார்பு அபாயங்களை தவறாமல் சரிபார்க்கவும். வணிகக் கட்டுப்பாட்டைக் கடைப்பிடிக்கும்போது தானியங்கி பரிந்துரை மதிப்பை உருவாக்குகிறது.

விண்ணப்ப பணி

உங்கள் சொந்த ஆர்டர் தரவிலிருந்து (அநாமதேய தயாரிப்பு குறியீடுகளுடன்) அடிக்கடி வாங்கப்பட்ட 5 தயாரிப்பு ஜோடிகளை பிரித்தெடுக்கவும். "இணை-விற்பனை தயாரிப்பு பகுப்பாய்வு" டெம்ப்ளேட்டுடன் குறுக்கு-விற்பனை கருதுகோள்களுக்கு AI ஐக் கேளுங்கள். ஒவ்வொரு கருதுகோளையும் "இப்போது" அறிக்கையாக மாற்றி, பங்கு மற்றும் விளிம்பு மூலம் வடிகட்டவும். 2 மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய கருதுகோள்களுக்கான சோதனைத் திட்டத்தை எழுதவும் (எவ்வளவு காலம், என்ன அளவீடு செய்ய வேண்டும்). இறுதியாக, "பரிந்துரை விதி தணிக்கை" டெம்ப்ளேட்டைக் கொண்டு அபாயங்களுக்கான உங்கள் பரிந்துரை விதிகளை மதிப்பீடு செய்யவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] நான் பரிந்துரை யோசனைகளை பரிசோதிக்க வேண்டிய கருதுகோள்களாகக் கருதினேன், ஆதாரமாக அல்ல.
• [ ] நான் ஒவ்வொரு பரிந்துரையையும் பங்கு மற்றும் விளிம்பு மூலம் வடிகட்டினேன்.
• [ ] பிரபலம் தவிர, லாபம் மற்றும் பொருந்தக்கூடிய தன்மையையும் நான் கருதினேன்.
• [ ] பன்முகத்தன்மை விதியுடன் வடிகட்டி குமிழியைத் தவிர்த்தேன்.
• [ ] பரிந்துரைகள் யாருக்கு என்ன காட்டுகின்றன என்பதை நான் சரிபார்த்தேன்.
• [ ] நம்பிக்கைக்குரிய பரிந்துரைகளை உண்மையான சோதனை மூலம் அளவிட திட்டமிட்டேன்.