Технологии апсейла и кроссейла: как увеличить продажи с помощью товарных рекомендаций

Как грамотно использовать блоки рекомендаций в корзине, карточке товара и других разделах интернет-магазина.

Когда посетитель интернет-магазина нажимает на кнопку «Добавить в корзину» или «Оформить заказ», наступает идеальный момент предложить ему рекомендованные товары. Как использовать технологии апсейла и кроссейсла, как подбирать товары в блоки рекомендаций — рассказываем в статье.

Исследования агентства Invesp показали, что 45% потребителей с большей вероятностью сделают покупки на сайте, если там есть персональные рекомендации. При этом те же исследования показывают, что 56% покупателей интернет-магазинов с более высокой вероятностью вернутся на сайт с товарными рекомендациями.

Маркетплейсы уже давно усвоили: на главной странице, в каталоге и карточке товара обязательно должны быть блоки рекомендаций.

Стоит последовать примеру больших игроков. В блоке рекомендованных товаров вы сможете предложить посетителю сайта позиции, которые вполне возможно его заинтересуют. Во многих случаях это работает и с услугами (например, почему бы не порекомендовать кедровую бочку посетительнице, которая записалась на массаж?), но в статье мы сконцентрируемся на интернет-магазинах.

Размещение блока рекомендаций на сайте решает такие задачи:

Как ускорить индексацию сайта, читайте в этом материале.

Для повышения среднего чека в e-commerce применяются четыре основные техники продаж.

Апсейл (up-sell) — техника продаж, направленная на побуждение покупателя приобрести более дорогую или улучшенную версию товара.

Как она работает: пользователь добавил в корзину смартфон стоимостью 8990 рублей. Ниже в блоке «Похожие товары» интернет-магазин рекомендует обратить внимание на более дорогие модели смартфонов, которые стоят уже 9990 рублей. Если удастся убедить покупателя — магазин повысит средний чек.

Кросс-сейл (cross-sell) — техника перекрестных продаж, когда для увеличения среднего чека пользователю предлагаются комплементарные товары.

К примеру, мы добавили в корзину системный блок:

Ниже располагается блок с рекомендациями «Вам может пригодиться», в котором нам предлагаются комплементарные товары — компьютерная мышь, программное обеспечение, товары для геймеров:

Расширенные продажи (add-on sales) — техника повышения продаж, при которой пользователю предлагаются дополнительные услуги, связанные с использованием продукта. Например, это может быть подписка на техобслуживание, страховка, обучающая программа и т. д.

Пример: добавляете в корзину телевизор — интернет-магазин предлагает оформить страховку.

А ниже расширенного предложения находится кнопка «Подобрать аксессуары». При клике на нее открывается список сопутствующих товаров — так реализуется кросс-сейл:

Пакетная продажа (bundle sale) — предложение купить комплект дополняющих друг друга товаров и получить скидку. Чаще всего такие пакетные предложения покупатель видит на этапе добавления товара в корзину или оформления заказа.

Например, пользователь добавил в корзину смартфон. Интернет-магазин предлагает сэкономить и вместе с телефоном купить чехол и защитное стекло. При этом показывает, что выгода составляет 276 рублей:

А вот предложение при покупке ноутбука приобрести операционную систему и сэкономить 1000 рублей:

Все товарные рекомендации в интернет-магазине можно условно разделить на две группы — персонализированные и неперсонализированные. Показываем на примерах, где могут размещаться блоки с рекомендациями и какие товары можно предлагать посетителям сайта.

Неперсонализированные рекомендации формируются без учета интересов и поведения пользователей. Обычно такие рекомендации размещаются на главной странице сайта или на одной странице вместе с персонализированными предложениями, но ниже. В неперсонализированных рекомендациях могут размещаться товары со скидкой, новинки, бестселлеры, самые популярные товары и т. д.

На главной странице

Вот пример неперсонализированных рекомендаций на главной странице Яндекс.Маркета — подборка товаров для дома, которая предположительно может заинтересовать посетителя:

В каталоге товаров

А вот пример неперсонализированных предложений в разделе женской одежды в одном из интернет-магазинов. Здесь неперсонализированные рекомендации выделены в рубрике «Хиты продаж в этой категории». Дополнительный бонус для покупателя — выгодные цены на предложенные товары:

В карточке товара

Еще один способ сделать неперсонализированное предложение — разместить в карточке товара аналогичный товар в том же ценовом диапазоне.

Например, пользователь перешел в карточку стиральной машины. Ниже в блоке «Еще может подойти» ему предлагаются стиральные машины того же бренда:

Еще один вариант — разместить в карточке товара блок рекомендаций «Похожие товары»:

Карточка товара — главный конверсионный элемент любого интернет-магазина, поэтому ее оптимизация влияет на уровень продаж. Рекомендации по оформлению карточки товара читайте в нашей статье.

На этапе выхода с сайта

Блок с рекомендациями может быть реализован в формате виджета, как попытка «зацепить» клиента на этапе выхода с сайта. Такое предложение появляется, если человек некоторое время не совершал никаких активных действий на сайте, переключался между вкладками или собрался закрывать страницу:

Виджет с рекомендованными товарами, который появляется при попытке пользователя уйти с сайта — не единственный полезный сценарий. О других способах использовать виджеты для повышения конверсии читайте в гайде PromoPult/GetSale.

На странице 404

Человек зашел по несуществующей ссылке и попал на страницу 404. Блок рекомендаций с популярными товарами на этой странице увеличит шансы на то, что посетитель не покинет сайт, а продолжит изучение ассортимента.

О том, как правильно оформить страницу 404 с пользой для бизнеса и пользователя, узнаете из этой статьи.

Такие рекомендации делаются на основании данных о поведении пользователя на сайте, знаниях о том, что он искал и какими товарами интересовался.

Обычно персонализированные рекомендации показываются авторизованным на сайте пользователям на этапе добавления товара в корзину или оформления покупки. Блоки могут называться «Рекомендации для вас», «Просмотренное вами ранее» и т. д.

Приведем примеры персонализированных допродаж.

В каталоге товаров

Вот пример реализации блока рекомендаций «Просмотренные товары» на одном из известных маркетплейсов. Блок размещен прямо в каталоге и сформирован из ранее просмотренных товарных позиций:

В корзине

Сетевой магазин косметики размещает персонализированные рекомендации прямо в корзине. Например, покупательница положила в корзину духи. Ниже на странице корзины размещен блок с товарами «Рекомендации для вас», в котором предлагаются духи со скидкой того же ценового диапазона. Предложение сформировано на основе данных о ранее просмотренных товарах.

А вот пользователь искал на сайте подходящий телевизор. В конце концов определился с выбором и добавил его в корзину. Его заинтересовал телевизор со скидкой с диагональю 55 дюймов за 44 999 рублей.

Ниже в той же корзине в блоке «Рекомендуем лично вам» ему предлагают обратить внимание на другие модели. В том числе на более дорогую модель телевизора с диагональю 65 дюймов. Так магазин использует технику апсейла:

На главной странице

Но бывает, что зарегистрированному на сайте пользователю показывают персональные рекомендации и на главной странице. Это рабочая техника в тех случаях, когда человек несколько раз заходил в карточку определенного товара, просматривал ее, добавлял в корзину, но так и не оформил покупку. Показывая этот товар на главной странице, магазин напоминает о нем посетителю сайта.

Вот пример размещения персональных рекомендаций на главной странице интернет-магазина косметики. Здесь для стимулирования покупательского спроса в названии блока даже использовали призыв к действию — «Решайся! Недавно просмотренные товары»:

При подборе товаров в блок персональных рекомендаций сложность возникает на этапе определения интересов пользователей и тех товаров, которые они могли бы купить вместе с основным. Для этого нужно поработать с семантикой сайта и собрать достаточно информации о поведении пользователей на его страницах.

С этой задачей справятся бесплатные сервисы веб-аналитики — установите на сайте счетчики Яндекс.Метрики и/или Google Analytics. Из отчетов вы узнаете, как пользователи перемещаются между страницами, какими товарами чаще всего интересуются, какие карточки дольше всего изучают и другие важные сведения.

Например, из отчета Яндекс.Метрики «Посетители и клиенты» можно увидеть пол клиента, местонахождение, сколько визитов за указанное время было зарегистрировано, сколько длился визит и другие данные:

Из отчета «Содержание / Страницы входа» видно, с каких страниц люди чаще всего начинали просматривать сайт, насколько их заинтересовал тот или иной товар (показатели глубины просмотра страницы и проведенного на сайте времени).

Проанализируйте всю информацию, которую предоставляют системы веб-аналитики о вашей целевой аудитории, и используйте ее при составлении рекомендательных блоков.

Как применить данные аналитики: пример

Что порекомендовать посетителю интернет-магазина техники, который выбирает телевизор Samsung с диагональю 30 дюймов? С целью применения технологии апсейла маркетолог проанализировал данные Яндекс.Метрики и выбрал наиболее популярные модели телевизоров с диагональю 32 и 34 дюйма. В итоге в блоке рекомендаций в карточке товара появились предложения с теми телевизорами, которые не просто имеют большую диагональ и стоят дороже, но и пользуются повышенным спросом среди покупателей.

Допустим, у нас интернет-магазин спортивного питания. Мы определили, что большой процент посетителей интересуются протеином. Для подбора альтернативных запросов изучим поисковые подсказки и фразы-ассоциации.

Вводим в поисковую строку запрос «протеин» и смотрим подсказки:

Из перечисленных выше подсказок можно выделить такие рекомендации:

Выбираем одну из подсказок и расширяем ее. Например, вводим запрос «протеиновый батончик»:

Из поисковых подсказок мы видим, что пользователям, которые ищут на сайте протеиновые батончики, можно рекомендовать товары таких брендов: herbalife, zero bar, protein 33, excellent.

Таким образом можно составить список рекомендаций по каждому товару.

Еще один способ — изучить фразы-ассоциации. Вот, например, фразы-ассоциации в Google:

А вот что вместе с запросом «протеин» ищут в Яндексе:

Выбираем все подходящие фразы-ассоциации, вводим их в поисковую строку и уточняем дальше.

Однако описанный выше ручной способ очень трудоемкий. Ускорить сбор подсказок и фраз-ассоциаций можно с помощью профессиональных инструментов PromoPult.

Показываем, как собрать поисковые подсказки с помощью парсера PromoPult. Сбор поисковых подсказок доступен всем зарегистрированным в системе пользователям. Первые 50 проверок — бесплатны.

Вводим список фраз для проверки:

Далее в настройках выбираем поисковые системы, по которым будут выбираться подсказки, и регион поиска:

После клика по кнопке «Запустить проверку» в списке задач отобразится наше задание:

Через несколько минут будет доступен отчет, в котором будут собраны поисковые подсказки. На отдельных страницах указываются результаты сбора по Яндексу и Google.

Теперь соберем фразы-ассоциации. Переходим в инструмент и задаем список слов:

Задаем настройки на две поисковые системы и регион:

Запускаем задачу и получаем список фраз-ассоциаций.

Подробный гайд по сбору поисковых подсказок найдете здесь, по сбору фраз-ассоциаций — здесь.

Инструменты PromoPult экономят время и позволяют собрать подсказки и ассоциации одновременно из двух поисковых систем с учетом региона, что немаловажно при подборе рекомендаций.

Для реализации на сайте технологии кроссейла нужно подобрать товары, которые дополняют основные товарные позиции. Если говорить об этом в разрезе поисковых запросов, то это околотематические ключи. Они не содержат основного ключевого слова. Например, люди покупают телевизор и забывают о том, что им нужен кронштейн для него. Покупают смартфон и не думают сразу о чехле или аккумуляторе.

Подобрать такие околотематические запросы можно с помощью Google Trends. Этот сервис позволяет определить самые популярные запросы за заданный период. При этом можно установить регион.

Например, посмотрим, какие запросы вводили пользователи в поиске Google наряду с основным.

Для этого указываем такие настройки:

Смотрим, что запрашивали пользователи вместе с нашим основным запросом. Для этого ищем раздел «Еще по теме»:

Вот еще предложенные варианты:

Из полученных результатов мы видим, что люди интересуются также аминокислотами, в том числе L-глутамином, витамином А, гейнерами, соевым протеином.

Таким образом, в блоке рекомендаций вместе с протеином можно предложить покупателю витамины, гейнеры или даже сделать выгодное акционное предложение. Например, при покупке сывороточного протеина и L-глутамина предложить скидку в размере 20% от заказа.

1. Настройте и используйте данные веб-аналитики. С помощью Яндекс.Метрики и/или Google Аналитики отслеживайте поведение пользователей на сайте. Выявляйте самые востребованные товары в том или ином разделе каталога. Смотрите, что покупают вместе с этими товарами.

2. Используйте данные CRM. В CRM собраны все данные по клиентам: история их покупок, контактные данные, вопросы, которые они задавали консультанту. Эта информация может использоваться для рассылки персонализированных предложений на почту. Например, для возвращения постоянных покупателей, которые несколько месяцев ничего не заказывали. Или стимулирования спроса на комплементарные товары.

3. Учитывайте интересы целевой аудитории. Для этого анализируйте поисковые запросы по целевым ключевым словам на поиске Яндекса и Google. Используйте парсеры для сбора поисковых подсказок и фраз-ассоциаций. Учитывайте эти интересы при подборе товаров для апсейла.

4. Анализируйте тренды и околотематические запросы. Это позволит не упустить те товары, которые пользователи ищут вместе с основным запросом. Так вы не ошибетесь при подборе продуктов для кроссейла.

5. Не допускайте распространенных ошибок. Не предлагайте клиенту не связанные друг с другом товары, слишком отличающиеся по цене и товары, которых нет в наличии.