Product recommendations in ecommerce: de ultieme gids

In deze gids verken ik de wereld van productaanbevelingen. Ik bespreek de technologie achter product recommendations. En daarnaast wat de beste strategieën zijn. Benieuwd naar de geheimen achter succesvolle product recommendations? Lees snel verder!

Wat zijn product recommendations in ecommerce?

Product recommendations zijn gepersonaliseerde suggesties van producten aan klanten op basis van hun gedrag, voorkeuren en interesses. Dit gebeurt op basis van gegevens zoals browsegeschiedenis, eerdere aankopen en zoekopdrachten. Deze aanbevelingen komen vaak voor als carrousels, pop-ups of secties op de webshop.

Voorbeelden zijn "Aanbevolen voor jou" of "Andere klanten kochten ook". Product recommendations hebben verschillende doelen:

• Klanten producten te laten vinden die hen interesseren;
• Conversiepercentages verhogen;
• Klanttevredenheid verhogen;
• Gemiddelde orderwaarde verhogen.

Daarnaast helpen recommendations in ecommerce bij het verminderen van keuzestress. Klanten raken soms in de war van het grote productaanbod. Welk product is exact degene die ze zoeken?

Het gebruik van ecommerce-aanbevelingen is dus zeker nuttig. Het helpt je klanten, maar ook jouw webshop om meer te leren over de klant. Product recommendations spelen daarom ook een belangrijke rol in de marketingstrategie.

Hieronder vind je een voorbeeld van product recommendations vanuit kappersshop.com:

Wat zijn de voordelen van product recommendations in ecommerce?

Klanten verwachten dat webshops hun behoeften begrijpen en daarop inspelen. Een van de meest effectieve manieren om dit te doen, is gebruik te maken van product recommendations.

Een paar feitjes op een rij:

• Onderzoek toont aan dat recommendations zorgen voor 31% meer conversie.
• De conversieratio van bezoekers die op een recommendations hebben geklikt ligt vijfenhalf keer hoger dan klanten die hier niet op hebben geklikt.
• Klanten met product recommendations in hun winkelwagen zijn eerder geneigd om af te rekenen dan klanten zonder product recommendations.
• Maar liefst 81% van de online shoppers zei dat ze pas een aankoop wilden doen, nadat er persoonlijke aanbevelingen in de email stonden.
• 74% van klanten vinden het irritant dat een homepage helemaal niet gepersonaliseerd is.

Zit jij in over wat jouw klant hier precies van vindt?

Meer dan de helft van de consumenten (57%) vindt het prima om persoonlijke informatie te verstrekken (op een website) zolang het maar in hun voordeel is en op een verantwoorde manier wordt gebruikt.

8 voorbeelden van product recommendations

Ben jij nog niet (helemaal) overtuigd van de kracht van product recommendations? Ik licht graag acht voordelen van product recommendations in ecommerce uit.

1. Personalisatie is key

Product recommendations bieden klanten een gepersonaliseerde winkelervaring door hen relevante producten te tonen. Gebaseerd op eerdere aankopen, zoekgedrag of interesses. Wanneer klanten merken dat een webshop hen begrijpt, komen ze vaker terug. Personalisatie zorgt ervoor dat klanten zich meer verbonden voelen met je merk. Dit moedigt hen aan om vaker terug te komen. Het creëert een gevoel van exclusiviteit.

2. Verhoogde orderwaarde en omzet

Product recommendations zijn in staat om de gemiddelde orderwaarde te verhogen. Dit komt doordat klanten geïnspireerd raken om meer producten in één order te plaatsen. Dit kan variëren van het aanbevelen van accessoires tot het aanbieden van bundels en kortingen.

Of, denk aan het pushen van de juiste producten, zoals seizoensgebonden aankopen. Klanten die in de zomer kleding zoeken, krijgen automatisch tips voor zonnebrandcrème, accessoires of zomeractiviteiten. Dit zorgt ervoor dat ze niet alleen de producten kopen die ze nodig hebben. Ze kopen ook andere extra producten. Hoe handig is dat.

Daarnaast spelen product recommendations in op de psychologie van de klanten. Denk maar eens aan het creëren van urgentie. Bijvoorbeeld. Een klant kijkt naar een populair product. En krijgt daarbij een aanbeveling te zien van een vergelijkbaar product wat bijna uitverkocht is.

Dit zet aan om sneller tot een aankoop over te gaan. Het product is immers bijna uitverkocht.

3. Betere klantretentie

Met product recommendations versterk je uiteindelijk de band met je klant. Wanneer een website helemaal is afgestemd op hun behoeftes, dan voelen ze zich begrepen. En gewaardeerd. Dit vergroot hun loyaliteit, waardoor ze vaker terugkeren naar je website. Dit is trouwens vooral belangrijk in een markt waar klanten gemakkelijk naar een concurrent overstappen. Klanten die regelmatig gepersonaliseerde aanbevelingen ontvangen, zullen eerder geneigd zijn om je webshop als vertrouwd te beschouwen. En dit is dan weer goed voor de retentie.

4. Upselling

Aanbevelingen zijn een krachtig hulpmiddel voor cross-selling, zoals uit punt 2 gebleken is. Maar, ook voor upselling. Door gerelateerde of duurdere producten te promoten, wordt de gemiddelde orderwaarde verhoogt.

Upselling, het aanbieden van duurdere opties, werkt het beste als klanten de waarde van de producten inzien. Denk aan een betere kwaliteit of extra functies. Dit maakt het eenvoudiger om de klant te overtuigen.

5. Efficiëntere marketing

Uit product recommendations komt natuurlijk ook een hoop data. Hierdoor zie je snel een verband tussen producten die vaak samen worden gekocht. Of zie je al snel welke doelgroep voor welke marketing gevoelig is. Zo creëer je campagnes die afgestemd zijn op de interesses en het koopgedrag van klanten.

6. Langere tijd op jouw website

Door relevante producten te zien, zorgen product recommendations ervoor dat bezoekers meer tijd doorbrengen op jouw website. Ze verkennen extra producten waar ze niet eerder mee in aanraking zijn gekomen.

Zo zorg je ervoor dat klanten ten eerste geboeid zijn en blijven. Ten tweede is het goed voor SEO. De page on time wordt verhoogd, waardoor Google jouw webshop als relevant gaat zien. Hierdoor scoor je beter.

7. Lagere bouncepercentages

Door klanten aanbevelingen te tonen die aansluiten bij hun interesses en voorkeuren, verlagen recommendation engines het bouncepercentage. Dit doordat klanten betrokken worden om de website beter te verkennen.

8. Product recommendations besparen tijd

Komt het jou ook bekend voor dat je steeds minder tijd hebt? En steeds meer wil doen in zo min mogelijk tijd? Ik vind het zelf daarom erg fijn dat ik direct mijn product vindt op een webshop. Product recommendations helpen hierbij. Ze geven de klant direct producten waar ze naar op zoek zijn. Dit scheelt lange zoektochten.

Daarnaast wordt de klantreis verder geoptimaliseerd. Je doet namelijk aanbevelingen op het juiste moment in het koopproces.

Kortom, product recommendations zijn een onmisbaar onderdeel voor de webshop. Want hoe beter er gepersonaliseerd wordt, hoe makkelijker de winkelervaring wordt voor de klant. En hoe makkelijker de klant jouw webshop onthoudt. Daarnaast wordt de klantreis verder geoptimaliseerd. Je doet namelijk aanbevelingen op het juiste moment in het koopproces.

Hoe werken product recommendations?

De meeste product ecommerce recommendation software maakt gebruik van algoritmen. Een algoritme is een set van regels die steeds gevolgd worden. De regels kunnen aangepast worden, waardoor je verschillende soorten algoritmes krijgt. Wat is het verschil in elk algoritme? En wat zijn de meest gebruikte algoritmes voor product recommendations? Ik licht er graag een aantal toe.

1. Collaborative Filtering Hierbij worden twee groepen geanalyseerd om te zien of zij overeenkomsten in hun koopgedrag hebben. Als twee klanten vergelijkbare producten hebben gekocht, wordt een product dat de ene klant heeft gekocht, aanbevolen aan de andere. Dit type filtering is effectief in het ontdekken van nieuwe producten. Een keerzijde aan dit algoritme is dat het minder geschikt is voor webshops met weinig aankoopgeschiedenis. Er is dan eigenlijk geen data waarop het algoritme zich kan baseren.

Wanneer is dit algoritme interessant?

Ben jij een beginnende webshop? Dan is dit algoritme (nog) niet zo effectief. Er zijn dan eigenlijk te weinig gegevens voor het algoritme om een juiste aanbeveling te tonen.

Heb je een webshop met een breed scala aan data aan aankoopgeschiedenis? Dan past dit algoritme perfect bij jouw webshop.

2. Content-Based Filtering Deze methode kijkt naar, verrassing: content. Hiermee bedoel ik dat er wordt gekeken naar eigenschappen van bepaalde producten. Op basis hiervan worden vergelijkbare producten aanbevolen. Bijvoorbeeld, als een klant eerder een boek over koken heeft gekocht, worden andere kookboeken aanbevolen. Dit is handig in productcategorieën met rijke beschrijvingen, zoals boeken, elektronica en mode.

Wanneer is dit algoritme interessant? Heb jij een webshop in een niche? Dan is dit algoritme interessant voor jouw webshop. Klanten krijgen specifieke producten te zien, op basis van uit eerder gekochte categorieën. Denk hierbij aan een fan webshop of een legowebshop. Het algoritme beperkt zichzelf, doordat aanbevelingen gebaseerd zijn op een kleine hoeveelheid aan data. Het risico bestaat dat klanten vast komen te zitten in een "filterbubbel", waarbij alleen producten worden aanbevolen die sterk lijken op wat ze al kennen.

3. Hybride Systemen Een combinatie van collaborative filtering en content-based filtering zijn hybride systemen. Hybrid systems bieden vaak de meest veelzijdige oplossingen. Dit komt omdat ze in staat zijn om zowel brede als specifieke patronen in klantgegevens te herkennen. Ze kunnen dus omgaan met kleine en grote stukken aan data. Dit type recommendations systemen wordt veel gebruikt door grote spelers zoals Amazon en Netflix.

4. Machine Learning en AI Natuurlijk niet te missen in dit rijtje: AI. AI en Machine learning doen voorspellingen op basis van gegevens die zij tot hun beschikking hebben. Denk aan aankoopgeschiedenis, browsegeschiedenis en zoekopdrachten. Wanneer je eerder hebt gezocht op merk A, dan zul je met machine learning een volgende keer juist veel merk A terugzien. Op deze manier zijn voorspellingen te doen over wat een klant waarschijnlijk wil kopen. Ben jij op zoek naar real-time aanbevelingen? Dan is dit aan te raden voor je.

Wanneer is dit algoritme interessant? Dit algoritme wordt steeds meer geïntegreerd in omnichannel-strategieën, waarbij aanbevelingen worden gesynchroniseerd tussen fysieke winkels, websites en mobiele apps.

5. Contextuele recommendations Contextuele aanbevelingssystemen kijken niet alleen naar historische data, maar ook naar de context van de klant - zoals tijd, locatie en apparaat. Een klant die 's ochtends op zijn telefoon winkelt, krijgt bijvoorbeeld andere aanbevelingen dan wanneer diezelfde klant 's avonds op een laptop shopt. Ook seizoensgebonden producten en trends spelen een rol in contextuele recommendations. Denk aan vakantiespullen, zonnebrandcrème of een ijskrabber. Door gebruik te maken van locatiedata zijn deze systemen continu hun aanbevelingen aan het optimaliseren.

Wanneer is dit algoritme interessant? Dit algoritme wordt steeds meer gebruikt in omnichannel-strategieën.

6. Social proof en populariteit Aanbevelingen gebaseerd op social proof en trends werken ook goed. Secties als "Best beoordeelde producten" of "Nu trending" maken gebruik van deze wijsheden. Deze aanpak is effectief omdat klanten vaak vertrouwen op de keuzes en meningen van anderen.

Wanneer is dit algoritme interessant? Platformen zoals Instagram en TikTok hebben deze trend versterkt door sociale aanbevelingen te integreren met directe koopmogelijkheden. Hierdoor is de kloof tussen inspiratie en aankoop verkleind.

7. Visuele aanbevelingen Een meer recente ontwikkeling is het gebruik van beeldherkenning om overeenkomsten tussen producten in kaart te brengen. Deze techniek maakt gebruik van AI om mensen, plaatsen en objecten te identificeren. Dit is dan weer zeer bruikbaar in categorieën zoals mode en interieur, waar stijl een grote rol speelt. Een concreet voorbeeld hiervan is dat klanten een foto uploaden van een product dat ze zelf in huis hebben. Vervolgens beveelt het systeem vergelijkbare items aan op basis van wat het systeem visueel ziet. Denk aan dezelfde kleur, patroon of ontwerp.

Wanneer is dit algoritme interessant? Deze technologie wordt steeds vaker toegepast op mobiele apps, waar gebruikers eenvoudig foto's maken en uploaden voor aanbevelingen. Denk aan make-up, skincare routines of bijvoorbeeld hoe een nieuwe bril eruit gaat zien.

8. Persoonlijkheid en emotie-gebaseerde aanbevelingen Om het ultrapersoonlijk te maken, houden sommige systemen rekening met persoonlijkheid en emoties. Dit doen ze door gebruik te maken van sentimentanalyse en psychografische data. Op die manier zijn de systemen in staat producten aan te bevelen die passen bij de stemming of levensstijl van een gebruiker. Bijvoorbeeld, een klant die op zoek is naar ontspanningsproducten, zou suggesties moeten krijgen voor aromatherapie of meditatie-apps. Dit niveau van personalisatie maakt het mogelijk om een diepere connectie te creëren tussen de klant en het merk.

Wanneer is dit algoritme interessant? Deze aanpak is vooral waardevol in markten waar merkbeleving en klantloyaliteit een cruciale rol spelen, zoals luxeproducten en lifestyle-segmenten.

12 tips voor ecommerce product recommendations voor directe conversie

Op zoek naar tips voor product recommendations die direct zorgen voor omzet verhoging? Zoek niet verder! Ik ben 12 tips voor je op een rijtje gezet.

1. Product recommendations op basis van browsegeschiedenis

Maak slim gebruik van de data die je websitebezoeker achterlaat. Denk aan de browsegeschiedenis van de bezoeker. Deze strategie maakt gebruik van het feit dat de klant eerder naar specifieke producten heeft gekeken. Dit werkt goed voor terugkerende klanten.

Bijvoorbeeld wanneer de klant eerder de webshop heeft bezocht en later weer terugkomt. In dat geval staan er in het product recommendation blok opeens “producten aanbevolen voor jou". Het voelt persoonlijk, omdat het ook persoonlijk is.

Een goed voorbeeld hiervan is Wehkamp. Wanneer er ingelogd wordt bij Wehkamp, is opeens alles persoonlijk. Deze gebruiker heeft de afgelopen weken vaak make-up, parfum en ondergoed bij Wehkamp bekeken. En op de homepage wordt dit direct aanbevolen.

2. Product recommendations op basis van bestsellers

Heb jij bepaalde bestsellers in het assortiment zitten? Dan is het logisch om deze producten aan te bevelen. De nadruk leggen op populaire producten kan dienen als sociaal bewijs. Door aan te tonen dat veel andere mensen deze producten leuk vinden, zal een nieuwe bezoeker hier ook behoefte aan hebben.

Zo laat Intertoys op de homepage direct zien wat hun bestsellers zijn.

3. Product recommendations op basis van “vaak samen gekocht”

Deze recommendation werkt puur op data. Vanuit de data wordt bekeken welke producten vaak samen worden gekocht. Daarna wordt er een recommendation blok getoond aan de klant met een product B die vaak bij product A wordt gekocht. Vooral Amazon lijkt hier erg goed in te zijn:

4. Product recommendations op basis van nieuw assortiment

Heeft een bepaald merk een nieuw assortiment gelanceerd? Dan is het aan te raden om klanten die van dit merk houden juist recommendation blokken te laten zien van dit nieuwe assortiment. Of wil je juist een nieuw assortiment kenbaar maken voor je gehele winkelende publiek? Dan is zo’n blok wellicht interessant om op de homepage neer te zetten. AboutYou is hier een goed voorbeeld van:

5. Product recommendations op basis van bestsellers uit een categorie

Is de websitebezoeker lang aan het zoeken in een bepaalde categorie? Dan is het handig om de klant een beetje te helpen. Dit doe je door middel van ecommerce recommendations op basis van bestsellers. ZooPlus maakt het erg visueel. Binnen hun categorie kattensnacks bieden zij populaire subcategorieën aan:

6. Product recommendations op basis van bestsellers van een specifiek merk

Wanneer de websitebezoeker eerder interesse heeft getoond in een specifiek merk, dan werkt het het beste om recommendations te tonen van dat merk. Dit komt persoonlijk over en de bezoeker is mogelijk meer geneigd om erop te klikken.

7. Product recommendations op basis van trends/ seizoenen

Wanneer het winter is, wil je graag sjaals, handschoenen en snowboots aanprijzen. En waar het zomer is wil je graag zonnebrandcrème aanprijzen. Het liefste allemaal producten met een hoge marge. Of misschien wil je juist je eigen merk voorrang geven in de recommendations. Denk hier goed over na. Zo heeft feestbazaar direct op hun homepage de beste keuzes voor jou, specifiek gericht op het seizoen wat hoort bij 5 december:

Behalve de tiroler sokken dan weer. Die horen bij het oktoberfest. Er is dus nog ruimte voor verbetering.

8. Product recommendations op basis van beoordelingen

Heb jij bepaalde producten die goed zijn beoordeelt? Push juist die producten in een recommendation feed voor ecommerce. Zo is het wel héél toevallig dat al deze producten in de feed bij Notino allemaal goed zijn beoordeeld. Of toch niet?

9. Product recommendations op basis van eerder gekochte producten

Wehkamp maakt slim gebruik van aanbevolen product op basis van eerder gekochte producten. Wanneer er naar de webshop gesurft wordt, is direct duidelijk dat deze klant vaak Pampers koopt. Een slimme tactiek om dan direct korting te geven op het merk wat vaker aangeschaft wordt.

10. Product recommendations op basis van een grote sale

Heeft jouw webshop een mooie sale actie? Maak dan eens een recommendation blok op basis van deze sale. Zo vallen de artikelen die je in de sale hebt nóg meer op. En is de kans op een conversie op de sale artikelen hoger. Epplejack is hier een mooi voorbeeld van:

11. Product recommendations op basis van “maak je look af”

Je kent het vast wel. Op een website zie je een mooie broek. Maar eigenlijk vind je de gehele outfit mooi en wil je exact die outfit scoren. Een veel gebruikte aanbevolen product blok is dan “maak de look af” of “shop de look”. In dit blok vind je vervolgens alle producten van de look. Een webshop die dat altijd goed doet is Guts & Gusto.

12. Product recommendations op basis van “recent bekeken”

Misschien wel één van de meest veel gebruikte blokken. Het recommendations blok met “als laatst bekeken”. Misschien scrollt de bezoeker veel over de website heen en klikt hij her en der wat producten aan. Hoe handig is het dan dat de bezoeker de aangeklikte producten weer terug vindt in een “recent bekeken” blok. Op deze manier keert de bezoeker gemakkelijk terug naar producten waar ‘ie eerder interesse in had. En wordt de kans op conversie hoger. Een goed voorbeeld hiervan is kerstland:

Wat zijn de 10 beste product recommendation tools in ecommerce?

De grote vraag is natuurlijk: Hoe voeg ik product recommendations toe aan mijn website? Dit gaat met een product recommendation tool. Inmiddels bestaan er behoorlijk wat product recommendation tools voor ecommerce bedrijven. Welke is de beste? Dat hangt natuurlijk compleet af van wat je zoekt, hoe je business in elkaar steekt en misschien wel de prijs. Hieronder vind je 10 product recommendation tools met hun voors- en tegens. Zo kun jij een weloverwogen keuze maken welke tool het beste bij jouw webshop past.

1. Reloadify

Reloadify is een alles-in-één retentieplatform. Van landingspagina’s tot e-mails, pop-ups, flows en andere geautomatiseerde emails (zoals verlaten winkelwagen emails). Daarnaast bieden wij product recommendations op basis van AI en machinelearning. Niet alleen dat, alle klantdata die wordt verzameld, wordt gebruikt voor het tonen van de juiste producten. Denk aan orderhistorie, soort klant en browsegedrag. Dit samen maakt het mogelijk dat deze product recommendation engine altijd spot on is. Ons support team staat op werkdagen tussen 09:00 en 17:00 voor je klaar via mail, chat en telefoon (Nederlands, Engels en Duits).

Voordelen:

• Nederlands, volledig AVG-proof.
• Recommendations mogelijk op de website én in de email.

Nadeel:

• Weinig data in je webshop betekent minder accurate aanbevelingen.

Hoe integreert Reloadify met andere platformen?

• Shopify: Beschikt over een kant-en-klare plugin in de Shopify App Store.
• Magento: Plugin beschikbaar via Github.
• Lightspeed: Beschikt over een kant-en-klare plugin in de Lightspeed App Store.
• WooCommerce: Plugin beschikbaar; eenvoudige installatie.
• Shopware: Beschikt over een kant-en-klare plugin in de Shopware App Store.

2. Algolia

Algolia bestaat eigenlijk uit twee delen: zoekimplementatie en zoekanalyse. Dit is de basis van het pakket. Later is dit uitgebreid met Algolia Recommend. Met die uitbreiding zijn aanbevelingen weer te geven op de website. Algolia maakt gebruik van collaberatieve filtering en content gebasseerde filtering. Ze ondersteunen daarnaast cross- en upselling en hebben een integratie met Shopify en Magento. Hulp nodig met het opzetten van Algolia? Ze bieden een uitgebreide kennisbank aan. Wanneer je iemand nodig hebt om alles op te zetten, verwijzen ze je door naar je eigen development team. Het support team is per mail te bereiken. Verder niet per chat of per telefoon.

• Voordelen:
  • Extreem snel, ideaal voor dynamische omgevingen.
  • Geavanceerde personalisatieopties.
• Nadeel:
  • Kostbaar voor kleine ondernemingen.

Hoe integreert Algolia met andere platformen?

• Shopify: Beschikt over een kant-en-klare plugin in de Shopify App Store.
• Magento: Native integratie met een extensie in de Magento Marketplace.
• Lightspeed: Geen native ondersteuning, mogelijk via API.
• WooCommerce: Plugin beschikbaar; relatief eenvoudige installatie.
• Shopware: Beschikbaar als extensie via de Shopware Marketplace.

3. Nosto

Nosto is een platform met focus op merchandise, personalisatie en klantbetrokkenheid. Zij kenmerken zich als een ecommerce Experience Platform (CXP). Hun focus ligt op search en merchandise. Daarnaast bieden zij ook pop-ups aan. En via de integratie met Klaviyo is er via Nosto te mailen. Voor mailen betaal je dus aan zowel Klaviyo als aan Nosto. Ze integreren makkelijk met de meeste ecommerce platformen. Nosto heeft een uitgebreid helpcenter met helpartikelen voor al je vragen (Engels, Frans, Duits). Kom je er dan nog niet uit? Dan staat hun chat voor je klaar.

• Voordelen:
  • Eenvoudige integratie en gebruiksvriendelijke interface.
  • Speciaal ontworpen voor e-commerce.
• Nadeel:
  • Om te mailen heb je ook een abonnement nodig bij Klaviyo

Hoe integreert Nosto met andere platformen?

• Shopify: app beschikbaar in de Shopify App Store.
• Magento: Volledig geïntegreerd met een extensie in de Magento Marketplace.
• Lightspeed: Geen directe ondersteuning, mogelijk via custom integratie.
• WooCommerce: Plugin beschikbaar met eenvoudige installatie.
• Shopware: Beschikbaar als extensie.

4. Dynamic Yield

Dynamic Yield is een platform van Mastercard. Zij creëren machine-learning aanbevelingen voor producten, content en aanbiedingen. Dynamic Yield is geschikt voor grotere partijen. Denk aan partijen die internationaal bekend zijn met online- en offline winkels, zoals Bershka of Zara. Het is geen plug and play platform. Er zal een developer aan te pas moeten komen om alles te implementeren. Dynamic Yield heeft een uitgebreid help center met duidelijke help artikelen. Verder hebben ze een community opgebouwd waar je vragen kan stellen.

• Voordelen:
  • Hele goede personalisatiefuncties voor grote bedrijven.
  • Veelzijdige integratiemogelijkheden.
• Nadeel:
  • Vereist technische kennis om optimaal te benutten.

Hoe integreert dynamic yield met andere platformen?

• Shopify: Vereist aangepaste implementatie via API. Geen native app.
• Magento: Geavanceerde extensie beschikbaar, ideaal voor grotere bedrijven.
• Lightspeed: Geen directe ondersteuning, alleen via API mogelijk.
• WooCommerce: API-gebaseerde integratie vereist.
• Shopware: Geen directe extensie; integratie via API.

5. Clerk.io

Clerk wordt geleverd met een zoekfunctie, chatfunctie, een audience builder en een e-mailsysteem in één. Zij gebruiken de gegevens van de bezoekers en klanten om een op maat gemaakte ervaring te bieden. Met AI wordt het aankoop-, klik- en zoekgedrag bijgehouden. Op basis daarvan worden er enerzijds product recommendations getoond en anderzijds worden de zoekresultaten geoptimaliseerd. Het platform spreekt redelijk voor zich en je kan zo van start. Elke module neem je los af. Je betaalt dus los voor search, recommendations, chat, email en de audience builder. Verder heeft Clerk een uitgebreid helpcenter met vele helpartikelen. Een AI chat kan je ook op weg helpen.

• Voordelen:
  • Goede ondersteuning en eenvoudige setup.
• Nadeel:
  • Minder geschikt voor zeer grote, complexe e-commerce omgevingen.

Hoe integreert Clerk met andere platformen?

• Shopify: Native app beschikbaar in de Shopify App Store.
• Magento: Beschikt over een extensie in de Magento Marketplace.
• Lightspeed: Directe integratie via Lightspeed’s API.
• WooCommerce: Plugin beschikbaar.
• Shopware: Native extensie beschikbaar in de Shopware Marketplace.

6. Emarsys

Emarsys biedt een productaanbeveling in de meeste e-commerce communicatiekanalen: Niet alleen via de website, maar ook in e-mails, mobiele apps, mobiele pushmeldingen, sms of direct in e-mails. Zij zorgen ervoor, met kant-en-klare templates, dat jouw boodschap altijd consistent wordt verstuurd over verschillende kanalen. Het is een SaaS-platform dat cloud-based is. Je hoeft zelf niets te hosten en je krijgt automatische updates. Het is een API die je dient te installeren door een developer. Ook Emarsys biedt een breed scala aan helpartikelen. Daarnaast hebben ze een AI chatbot die je kan helpen (Duits, Engels, Frans, Turks).

• Voordeel:
  • Sterke focus op klantgerichtheid en automatisering.
• Nadeel:
  • Duurder en complexer voor kleinere bedrijven.
  • Leercurve is groot.
  • Dashboard wordt gezien als complex.

Hoe integreert Emarsys met andere platformen?

• Shopify: integratie mogelijk via Emarsys' connector.
• Magento: extensie.
• Lightspeed: Integratie vereist een API-oplossing.
• WooCommerce: custom integratie mogelijk via API.
• Shopware: extensie.

7. Monetate

Een onderdeel van Monetate zijn product recommendations. Dankzij AI is de gehele website te verbeteren. Denk aan recommendations, maar ook zoekopdrachten. Bekende klanten van Monetate zijn The North Face en National Geographic. Zij bepekerten zich niet tot ecommerce. Zowel de content als productaanbevelingen en zoekopdrachten zijn te personaliseren. Ze hebben uitgebreide analytics. Wat ervoor kan zorgen dat je een overvloed aan data voorgeschoteld krijgt. Een bezoekje aan dit bedrijf is vrij lastig. Ze zitten namelijk in Dallas (Texas). Technische support leveren ze wel via een ticket systeem. En via een uitgebreide documentatie kan een developer Monetate voor je installeren.

• Voordelen:
  • Geschikt voor bedrijven die gepersonaliseerde ervaringen willen creëren.
  • Flexibele integraties en uitgebreide analytics.
• Nadeel:
  • Kan prijzig zijn en vereist een zekere mate van technische expertise.
  • Hoge leercurve.

Hoe integreert Monetate met andere platformen?

• Shopify: Alleen via API mogelijk.
• Magento: Vereist custom integratie.
• Lightspeed: Niet direct ondersteund.
• WooCommerce: Alleen via API mogelijk.
• Shopware: Vereist custom integratie.

8. LimeSpot

Op zoek naar enkel en alleen een product suggestie software? Dan is LimeSpot iets voor je. Met AI-algoritmen maken ze persoonlijke recommendations op de website. Niet meer en niet minder. Je toont makkelijk trending items, nieuwe arrivals en andere gepersonaliseerde blokken op je website. LimeSpot is plug and play: installeer de plugin en alles werkt. Je hebt hier geen developer voor nodig. LimeSpot heeft verder een integratie met Shopify en Klaviyo. Ze hebben een uitgebreide kennisbank en daarnaast ook een chat (beiden in het Engels).

• Voordelen:
  • Betaalbare oplossing voor kleine tot middelgrote bedrijven.
• Nadeel:
  • Minder geavanceerd dan grotere AI-platformen zoals Dynamic Yield

Hoe integreert Limespot met andere platformen?

• Shopify: Native app beschikbaar in de Shopify App Store.
• Magento: Custom integratie vereist.
• Lightspeed: Geen ondersteuning.
• WooCommerce: Geen directe plugin, integratie via API mogelijk.
• Shopware: Geen ondersteuning.

9. Recombee

Recombee is een product recommendation engine die gespecialiseerd is in het leveren van gepersonaliseerde productsuggesties. Het maakt gebruik van AI algoritmen en machine learning om klanten relevante aanbevelingen te doen. Ze bieden twee verschillende blokken aan. Recombee public en Recombee Tracker. Het ene blok is in staat om anonieme gebruikers te identificeren, terwijl het andere blok data verzameld over ingelogde klanten. Wordt er een pagina bekeken? Dan worden er aanbevelingsblokken gemakt op basis van ID’s van klanten. Deze ID’s worden altijd doorgestuurd via de recombee API. Dat is dus niet iets wat je zelf kan doen. Hier heb je een developer voor nodig. Het hoofdkantoor zit in Praag, dus niet echt om de hoek. Wel kun je de support afdeling een email sturen. Uiteraard is er ook een uitgebreide documentatie voor developers om Recombee te laten werken op de website.

• Voordelen:
  • Flexibel en schaalbaar, geschikt voor zowel kleine als grote bedrijven.
  • Kan aangepast worden aan zeer specifieke behoeften.
• Nadeel:
  • Vereist meer technische expertise om te implementeren en te beheren.

Hoe integreert Recombee met andere platformen?

• Shopify: Integratie alleen mogelijk via API.
• Magento: Integratie alleen mogelijk via API.
• Lightspeed: Integratie alleen mogelijk via API.
• WooCommerce: Integratie alleen mogelijk via API.
• Shopware: Integratie alleen mogelijk via API.

10. Tweakwise

Tweakwise is een platform dat webshop recommendations, zoekbalk en merchandising optimaliseert. De recommendations die met Tweakwise worden gegenereerd kunnen veel dynamische componenten bevatten, zoals bepaalde merken of trends. Alles is gericht op het optimaliseren van de conversie van je website of webshop. Met behulp van een online dashboard voer je zelf wijzigingen door. Ze bieden géén email aan. Wel kun je makkelijk bij ze op bezoek. Ze zitten namelijk gewoon in Zwolle. Verder staat hun helpdesk en support voor je klaar. Via de telefoon, via email (Nederlands of Engels).

• Voordeel:
  • Ideaal voor bedrijven die een sterk gecentraliseerde zoek- en aanbevelingservaring willen.

Hoe integreert Tweakwise met andere platformen?

• Minder geschikt voor bedrijven die wereldwijd actief zijn.
• Shopify: Custom integratie mogelijk via API.
• Magento: Beschikbaar als extensie.
• Lightspeed: Beschikbaar als extensie.
• WooCommerce: Geen directe plugin, maar API-integratie mogelijk.
• Shopware: Beschikbaar als extensie.

Waar moet je op letten bij het kiezen van een product recommendation engine?

Welke recommendation tool is geschikt voor jouw webshop? Sommige features zijn belangrijker dan andere. Dat is afhankelijk van waar je naar op zoek bent. Hieronder vind je enkele punten die je helpen de juiste keuze te maken.

• Schaalbaarheid: Hoe goed kan de engine aanbevelingen aanpassen op basis van individuele gebruikersvoorkeuren of gedrag? Kan het omgaan met complexe datasets, zoals multi-channel gebruikersinteracties?
• Data-integratie: Kan de recommendation engine eenvoudig worden geïntegreerd met jouw bestaande techstack (bijv. CMS, e-commerceplatform, CRM)? Ondersteunt de engine API's en andere verbindingsmethoden?
• Gebruiksvriendelijkheid: Hoe eenvoudig is de implementatie en configuratie? Is er een gebruiksvriendelijke interface voor marketingteams of data-analisten? Een data-analist werkt weer anders dan een marketeer. Is er een training nodig in het gebruik?
• Data en privacy: Hoe gaat de engine om met gegevens, privacy en beveiliging? Dit is belangrijk voor naleving van de Europese regelgeving zoals GDPR. Heeft de engine toegang tot de juiste soorten data om aanbevelingen te genereren? Voor Nederlandse software zul je vrijwel altijd goed zitten. Let hier vooral bij op voor engines buiten Europa, zoals Amerika.
• Support en documentatie: Is er een goede klantenservice of technische ondersteuning beschikbaar? Is de documentatie volledig en makkelijk te begrijpen?
• Rapportage en analyse: Biedt de engine gedetailleerde inzichten in de prestaties van aanbevelingen? Is deze data eenvoudig te gebruiken om strategieën aan te passen?
• Kosten: Is het kostenmodel (bijv. licentie, pay-per-use) haalbaar voor je budget? Zijn er verborgen kosten voor implementatie, onderhoud of aanpassingen?
• Omnichannel mogelijkheden: Wáár kan de product recommendation engine precies aanbevelingen geven? Via website, email of andere kanalen?

Kijk goed naar de bovenstaande factoren en weeg af wat voor jou belangrijk is.

Waar plaats je product recommendations op de webshop?

De volgende vraag die misschien bij je opkomt is: waar plaats ik product recommendations? Er zijn een tal van mogelijkheden hiervoor. Ik geef je graag enkele tips waar product recommendations geplaatst kunnen worden.

Product recommendations op de homepage

Het belangrijkste startpunt voor bezoekers van de webshop. Op de homepage zie je vaak de sectie “Meest populair”. Voor nieuwe bezoekers zijn dit vaak populaire producten op basis van hoe vaak het product wordt gekocht. Voor terugkerende bezoekers is deze sectie persoonlijker te maken, door producten te laten zien waar zij eerder interesse in hebben getoond. Zo zie je bij feestbazaar.nl direct de trending producten op de homepage:

Het is duidelijk dat sinterklaas en kerst voor de deur staan. Dit zijn op dat moment de meest populaire producten. Wanneer je op de pagina landt, springen de producten direct in het zicht.

Product recommendations op categorie pagina's

Voor de categorie pagina is de “Meest populair in categorie” een veel geziene keuze om producten te tonen. Dit wordt gedaan voor zowel nieuwe als terugkerende klanten. Ik raad aan om altijd gepersonaliseerde strategieën te gebruiken voor terugkerende klanten. Heb je te maken met een nieuwe klant? Val dan terug op de populaire artikelen in de categorie.

Een voorbeeld hiervan is Amazon. Wanneer je naar Amazon surft en naar de categorie “Wonen en Verlichting” gaat, dan is het eerste wat je ziet “bestsellers”. En daarna “best beoordeeld”. Wat dan weer wel opvalt, is dat je vele producten dubbel ziet. Bij Reloadify is dit gemakkelijk te voorkomen door bepaalde producten juist uit te sluiten van de feeds.

Product recommendations op de productpagina (PDP)

De productpagina, oftewel product detail page, is een uitgelezen kans voor recommendations. Op deze pagina bekijkt de klant al een specifiek product. “Vergelijkbare producten” of “vaak samen gekocht” zijn erg geschikt om in te zetten. Het maakt verschil wat het doel is. Wil je de klant laten upsellen naar een duurder alternatief? Kies dan voor “vergelijkbare producten”. Wil je de klant een cross-sell artikel laten aanschaffen? Kies dan voor “vaak samen gekocht”.

De plek op de PDP maakt zeker uit. In de praktijk zie je dat hier verschillend mee om wordt gegaan.

Zo zie je bij kappersshop dat er gekozen wordt om beide blokken te tonen, ónder het product zelf:

Terwijl een andere webshop, zoals Boozyshop, er specifiek voor kiest om slechts één blok te tonen:

Opvallend is dat beide producten onder de vouw terecht komen. Een ander voorbeeld is MetOlijf. Zij hebben een upsell blok bóven de vouw weten te plaatsen:

Op deze manier zie je direct welk product “erbij” hoort om ook aan te schaffen. Slim gedaan, want er zit direct een CTA button bij om beide producten te bestellen.

Product recommendations op de winkelwagenpagina

Valt het jou wel eens op dat er nog producten aanbevolen worden in de check-out? Denk aan blokken zoals “Samen gekocht” of “kassakoopjes”. De winkelwagen pagina is perfect voor zoiets als een ecommerce recommendation systeem. Het resultaat is dat er in de check-out nog snel wordt gekozen voor een upsell.

Deze strategie werkt eigenlijk hetzelfde als in een supermarkt. Bij de kassa vind je vaak ook nog nét even dat kleine boodschapje wat je mistte: een pakje kauwgom, een chocoladereep, schoonmaakdoekjes of iets anders. Een mooi voorbeeld hiervan is van kerstland.nl:

Het zijn kleine toevoegingen aan de huidige bestelling, zoals extra batterijen of een extra kerstbal. Er wordt alles aan gedaan om de klant meer te laten besteden.

Realistisch gezien moeten je met de recommendation engine op elke pagina die jij zelf wil een aanbeveling kunnen plaatsen. Test goed wat werkt voor welke doelgroep. Je ziet vanzelf een verhoging in de omzet. Gouden tip: stel recommendations in op pagina’s zonder product zoekresultaten. Op die manier heeft de klant tóch iets te bestellen op de pagina.

Start vandaag met product recommendations

Strategische marketingplannen zijn uniek voor elke webshop. Wat voor de één werkt, kan voor een ander minder geschikt zijn. Toch is een product recommendation systeem een waardevolle tool die elke e-commerce manager zou moeten overwegen. Het is een eenvoudige en effectieve manier om de personalisatie van de webshop te verbeteren. Hiermee vergroot je niet alleen de kans dat klanten meer producten aan hun winkelwagentje toevoegen, maar bied je hen ook een gepersonaliseerde winkelervaring. Door relevante aanbevelingen krijgen klanten producten te zien die ze anders misschien zouden missen, wat de algehele klanttevredenheid verhoogt.

Ben jij nou benieuwd wat ecommerce recommendations voor jouw webshop kunnen doen? Neem dan contact met ons op en boek geheel vrijblijvend een demo.