De standaardalgoritmen voor aanbevelingen van Personyze leren cross-sellrelaties uit geaggregeerde aankoopdata — “mensen die X kochten, kochten ook Y.” Dat werkt uitstekend voor gevestigde catalogi met een rijke aankoopgeschiedenis, maar kent twee grenzen: gloednieuwe producten zonder verkoopdata, en samengestelde bundels waarbij jij (de verkoper) het beter weet dan de data.
Beheerde upselling en cross-selling is het antwoord: je uploadt je eigen samengestelde relaties tussen producten, en Personyze gebruikt die in plaats van (of naast) de automatisch geleerde.
Wanneer beheerde cross-sell de juiste keuze is
- Lanceringen van nieuwe producten — er zijn nog geen geaggregeerde data, maar je weet wat bij de nieuwe SKU hoort.
- Strategisch bundelen — je wilt specifieke combinaties met accessoires pushen (“iPhone 15 + dit hoesje + deze oplader”), ongeacht wat de data alleen zouden tonen.
- Margeoptimalisatie — je accessoires met de hoogste marge moeten bij producten met veel volume horen, ook als andere items technisch populairder zijn.
- Redactionele keuzes — je merchandisingteam kent de lifestylecombinaties die geaggregeerde data missen (combinaties van camera + lens + tas).
- Fallback voor producten met weinig data — gebruik beheerde cross-sell als fallbackalgoritme als aanbevelingen op basis van de massa leeg terugkomen.
Dataformaat
De relaties worden geüpload als een eenvoudige structuur met twee kolommen:
| Subject (ID van het hoofdproduct) | Linked (ID van het cross-sellproduct) |
|---|---|
| iphone-15 | case-clear-15 |
| iphone-15 | charger-magsafe |
| iphone-15 | headphones-airpods |
| iphone-15-pro | case-clear-15 |
| iphone-15-pro | charger-magsafe |
Dezelfde partner-ID kan aan meerdere subjects worden gekoppeld — een oplader of hoesje kan een cross-sell zijn voor veel telefoons. Er is geen limiet aan het aantal cross-sells per subjectproduct, maar in widgets toon je er meestal 3–5.
Drie manieren om te uploaden
Stel alle drie in onder Instellingen → Productcatalogus → Cross-sell-/upselldata. Na het uploaden toont Personyze een voorbeeld, zodat je kunt controleren of de data goed zijn ingelezen.
Beheerde data gebruiken in widgets
Zodra de relaties zijn geüpload, verschijnen de opties Beheerde cross-sell en Beheerde upsell in de algoritmekiezer van elke aanbevelingswidget. Kies een van beide als primair algoritme — Personyze toont dan de gekoppelde producten bij het triggerproduct, welk dat ook is.
Gangbare gebruikspatronen:
- Widget op de productpagina — “Vaak gecombineerd met dit product” → beheerde cross-sell met het huidige product als trigger.
- Winkelwagenwidget — “Maak je set compleet” → beheerde cross-sell, getriggerd door wat er in de winkelwagen zit.
- Aanbeveling in e-mail — de e-mail met de orderbevestiging toont accessoires voor de producten die net zijn gekocht.
- Rol als fallback — stel “beheerde cross-sell” in als fallback voor een widget “vaak samen gekocht”, zodat nieuwe producten zonder geaggregeerde data toch sterke aanbevelingen krijgen.
Best practices
- Combineer samengesteld met automatisch geleerd. Gebruik beheerde data voor je belangrijkste producten en strategische combinaties, en laat automatisch geleerde cross-sells de long tail afhandelen.
- Ververs regelmatig. Oude SKU’s komen je achtervolgen als ze als cross-sell voor huidige producten opduiken. Synchroniseer minstens maandelijks.
- Controleer lege resultaten. Heeft een subject in je data geen gekoppelde producten, dan valt de widget terug. Bekijk na elke upload het voorbeeld om SKU’s te vinden die hun combinaties kwijt zijn.
- A/B-test tegen geaggregeerd. Zet beheerde cross-sell tegenover automatisch geleerde cross-sell voor dezelfde triggerproducten — kijk welke beter converteert voordat je voor de hele catalogus één aanpak kiest.