Anbefalelsesmotor

Hvad er en anbefalelsesmotor?

En anbefalelsesmotor er det system, der udvælger, hvilke produkter en kunde får vist som forslag – fx i “Du vil måske også kunne lide”-sektioner. Den analyserer data som browsing-historik, købshistorik og produktegenskaber og bruger typisk collaborative filtering (baseret på hvad lignende kunder har købt), content-based filtering (baseret på lignende produkter) eller en hybrid af de to. Resultatet er personlige forslag, der ændrer sig i takt med adfærd og sortiment.

Hvorfor er en anbefalelsesmotor vigtig?

Relevante forslag hjælper kunder med at finde produkter, de ellers ikke selv ville have opdaget. God cross-sell og upsell løfter både konverteringsraten og den gennemsnitlige ordreværdi, fordi kurven bliver større uden ekstra trafik. På kategori- og produktsider fungerer motoren desuden som en form for AI i webshoppen, der guider kunden videre frem for at lade dem ramme en blindgyde.

Typiske brugssituationer

• “Relaterede produkter” på produktsider – alternativer til den vare, kunden kigger på lige nu.
• Komplementære produkter / “køb ofte sammen” – tilbehør, der passer til hovedproduktet, som et opsalgstrin.
• Personlig forside eller “anbefalet til dig” baseret på tidligere adfærd.
• Tomme kurve, søgeresultater og 404-sider, hvor forslag holder kunden i gang.
• E-mails med produktforslag efter køb eller browsing.

Shopify-perspektiv

Shopify har en indbygget Product Recommendations API på endpointet /recommendations/products.json, som de fleste temaer bruger til at hente forslag asynkront. Den understøtter intent=related (genereret automatisk ud fra ordre- og produktdata) og intent=complementary. Komplementære produkter opsættes i appen Search & Discovery, hvor du også kan overstyre de relaterede forslag manuelt. Til mere avanceret personalisering ud fra individuel adfærd kræves typisk en tredjepartsapp oven på standard-API’et.