Персональные рекомендации: как увеличить продажи

Товарные рекомендации на сайте и в email-рассылках помогут продавать больше. Рассказываем, как это работает.

Персональные рекомендации — это подборки товаров, которые можно встретить на сайтах и в письмах. Они создаются с помощью сервисов, которые называют сервисами персонализации или сервисами товарных рекомендаций.

Как работают такие сервисы: специальные алгоритмы отслеживают действия пользователей, анализируют просмотренные ими товары, корзину или уже совершенные покупки. На основании собранных данных сервис готовит персональные рекомендации — блоки с рекомендованными товарами добавляются на сайт и в рассылки.

Пример: Лена впервые зашла в интернет-магазин одежды. Она ищет джемпер с высоким воротником на осень. Лена открывает карточку товара, а в рекомендациях видит водолазки разных цветов — этот блок формируется с учетом ее истории просмотров. Кроме того, Лена заметила в разделе «С этим товаром покупают» классные лоферы с хорошей скидкой. Такие блоки помогают сократить время поиска по всему каталогу и совершить продажу здесь и сейчас — так как рекомендованные товары с высокой вероятностью подойдут пользователю.

Самые популярные каналы, где можно использовать персонализацию, — это сайт и email-рассылки. Рекомендации могут быть по-разному реализованы в интерфейсах: как в виде блоков на странице, так и в виде всплывающих окон. Например, если вы положили товар в корзину или добавили в избранное.

Еще один способ использования персональных рекомендаций — страница 404. Если она пустая и содержит только информацию о том, что клиент в тупике, нужно срочно исправлять ситуацию. Добавьте в нее рекомендации, чтобы пользователь не ушел с сайта.

Любая персонализация — это шаг навстречу клиенту. Даже если он впервые зашел на ваш сайт. А любая рекомендация — шанс увеличить объемы продаж.

Персональные подборки повышают лояльность, увеличивают конверсию сайта и вероятность продажи сопутствующих товаров.

Важно проявить заботу о покупателе и проанализировать его действия с самого начала. Посетитель первый раз зашел на сайт и посмотрел только несколько позиций, но мы уже можем сделать выводы о любимых брендах посетителя, предпочтениях по цене. Такие подборки сработают гораздо лучше, чем просто самые популярные продукты.

Товарные рекомендации экономят время клиента и помогают быстрее принять решение о покупке. Вместо того чтобы искать каждую позицию товара отдельно, можно заглянуть в «Вас может заинтересовать» и найти подходящие варианты.

Товарные рекомендации часто используют в триггерных рассылках и цепочках. Почти в каждое письмо можно включить подборку с лучшими или подходящими клиенту товарами.

Наиболее популярные и эффективные рассылки с рекомендациями:

Если вам интересно посмотреть, как создавать email-рассылки, почитайте наш гид.

Самые популярные шаблоны рекомендаций:

Важно, чтобы посетитель видел на сайте или в email-рассылке действительно личные рекомендации и не тратил время на просмотр неподходящих товаров. Например, стоит проверять, нет ли в ваших рекомендациях товаров, которые не вписываются в контекст.

Если такое произошло — скорее всего, есть проблемы на стороне рекомендательной системы.

Самый простой вариант — ручная настройка. Подходит для небольших магазинов. При ручной настройке можно показывать рекомендации из одной категории или сопутствующие товары. Здесь не будет персонализации, рекомендации будут фиксированными: например, к любому товару из категории «электродрели» вы сможете закрепить в блоке рекомендаций сверла и удлинители. Такой подход требует ручной работы контент-менеджера.

Другой подход — использование рекомендательных сервисов. В таком случае вы не закрепляете в блоке рекомендаций конкретные товары — вместо этого вы задаете правила, а блок заполняется автоматически, опираясь на эти правила и данные о товаре и пользователе.

К данным о пользователях относятся его возраст, пол, уровень дохода, место проживания. А также знания о его поведении: какие страницы сайта просматривал, что покупал, открывал ли email-рассылки, по каким кнопкам переходил, что положил в корзину, а что в избранное.

Эти «признаки» пользователей должны отслеживаться непрерывно, так как данные меняются с течением времени: пользователь может переехать из одного города в другой, обзавестись семьей и ребенком, может измениться его уровень дохода, образ жизни и предпочтения.

Когда у рекомендательной системы есть данные, она сможет персонализировать витрину под каждого посетителя. Специалисту на стороне магазина останется продумать сценарии пользовательского поведения и создать правила рекомендаций. Если такого специалиста нет — можно пользоваться стандартными алгоритмами и просто размещать такие блоки на подходящих страницах (например, «Популярное», «С этим товаром покупают»).

С помощью настройки рекомендаций от REES46 можно легко создать алгоритм и менять его в зависимости от отклика аудитории. Воспользуйтесь готовым сценарием и самыми популярными шаблонами и точечно регулируйте то, что нужно вам.

Также важно понимать, что ни одна «умная» система не знает вашего покупателя на 100% хорошо. Поэтому стоит проводить A/B-тесты гипотез: и сравнивать разные алгоритмы между собой. Это даст понять, какой из блоков рекомендаций работает эффективнее. Проводите тест не менее месяца — обычно этого времени бывает достаточно для того, чтобы накопить данные и делать выводы.

Персональные рекомендации сегодня — не только маркетинговый инструмент. Это удобный сервис, который помогает клиентам сделать выбор. Сайт рекомендует товары и увеличивает выручку, а покупатель может, например, приобрести сопутствующие продукты, не тратя время на поиски. Это не значит, что товарные рекомендации должны встраиваться на каждую страницу сайт и в каждое письмо. Лучшее соотношение поможет найти A/B-тестирование.