Зачем fashion-ритейлу нужны умные рекомендации

35% дохода Amazon получает от покупки рекомендованных товаров. Несмотря на это, Интернет-магазины упускают возможность увеличить выручку. Грамотно построенная система рекомендации товаров помогает росту дополнительных продаж, увеличивает перекрестные продажи и повышает общий коэффициент конверсии.

Некоторые онлайн-ритейлеры внедрили рекомендательные системы у себя на сайтах. Но большинство компаний не оптимизировали их совсем или сделали это частично. Мы провели исследование, в котором посмотрели как и какие товары рекомендуют крупнейшие fashion-ритейлеры, работающие в России. После этого мы покажем как рекомендуются товары с помощью визуального поиска на основе искусственного интеллекта.

1. "Amazon". Не удивительно, что этот магазин является лидером. В карточке товара представлена полная информация о нем: визуально похожие товары, фотографии людей, купивших его, спонсируемые и купленные другими товары, также визуально похожие на основной

2. "Wildberries". Компания следит за трендами. В приложении реализован поиск по штрих-коду и по загруженному изображению, а также рекомендации в карточке на основе визуального поиска

3. "KupiVip", "Спортмастер", "Oysho" - это Интернет-магазинов, где есть раздел рекомендуемых, но представленные в нем товары не похожи или слабо похожи на основной.

4. Интернет-магазины, в которых нет рекомендуемых товаров: "Ozon", "Ooji"

5. "ЦУМ", "Lime", "Mango" предлагают дополнить образ сумками, обувью, аксессуарами

Основываясь на наших исследованиях, большинство игроков онлайн-ритейла предлагают рекомендательные механизмы. Но не все из них используют в полном объеме возможности PDP (product detail pages). Так, 77% онлайн-покупателей ожидают увидеть рекомендации похожих товаров. И хотя только 7% посетителей переходят на рекомендуемые товары, именно они приносят 24% заказов и 26% выручки.

Существует несколько вариантов подбора рекомендуемых товаров. Кто-то учитывает поведение людей на сайте: на какие товары они переходили, сколько времени провели в карточке и т.д. Но есть более легкий и эффективный способ. Это визуальный поиск. Он основан на подборе визуально похожих товаров. И такая технология может дать от 0,2 до 1% роста выручки.

Рекомендательный механизм на основе визуального поиска понимает стиль одежды. Искусственный интеллект подбирает максимально похожий товар покупателям, которые ищут платье такого же силуэта, но более короткое или со схожим принтом. Рекомендации похожего товара взамен отсутствующего позволяют удержать клиента и продать ему то, что он ищет.

Визуальный поиск подбирает товары из целого образа модели, автоматизируя этот процесс. Такая технология увеличивает AOV и снижает затраты за работу онлайн-мерчендайзеров

Технология визуального поиска основана только на данных фотографий ваших товаров, никакой дополнительной информации не требуется. Благодаря работе искусственного интеллекта каждая карточка ваших товаров наполняется уникальным образом без использования ручного труда.