![image](https://habrastorage.org/files/0f9/22a/157/0f922a1572864a709070a89d86ebd8bd.jpg)
Рекомендательные системы (далее РС) анализируют интересы пользователей и пытаются предсказать, что именно будет наиболее интересно для конкретного пользователя в данный момент времени.
Рекомендательная система выявляет потребности посетителей вашего интернет-магазина и в нужный момент делает интересные именно им предложения на сайте, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок. По результатам А/Б тестов можно ожидать рост выручки до 50%
Такие сервисы анализируют всю доступную информацию:
- поведение пользователя на сайте,
- просмотренные товары,
- историю заказов,
- информацию о нем из соцсетей.
В этот статье рассмотрим основное применение рекомендательных систем — персональные товарные рекомендации, а также два кейса подключения РС к интернет-магазину.
Существуют также триггерные e-mail рассылки, поисковая персонализация и др. технологии, о которых мы расскажем в следующих статьях.
Как это работает
![](https://habrastorage.org/files/765/c79/95b/765c7995bbed425380418cd188156e52.png)
Так как же виджет РС определяем «кто есть кто»?
Дело в том, что РС подключена к большой системе данных, называемой BigData, где хранятся предпочтения, интересы, и другие различные метрики конкретных людей. Идентификация происходит по меткам, записанных в cookies браузера.
Новый посетитель на вашем сайте, возможно уже посещал до вас другие интернет-магазины, совершал покупки, просматривал товары, таким образом оставив «след» за собой. Все его действия были сохранены в BigData под специальной меткой, и эта метка была сохранена в cookies браузера. Даже если пользователь когда-то сменил браузер, или потер куки, его возможно отыскать в BigData по некоторым параметрам его оборудования.
Как выглядит на сайте
![](https://habrastorage.org/files/0e8/ec3/21c/0e8ec321c1e046a2946a2bc32fd56764.png)
В карточке товара в блоке Похожие товары помещен блок рекомендаций, которые система автоматически сочла подходящими к текущему товару. Таким образом, нам не приходится самостоятельно указывать связи между товарами, интеллектуальная система сама образует связи товаров между собой.
![](https://habrastorage.org/files/3da/d12/97f/3dad1297f2a04fd791a64f74870784ac.png)
На главной странице размещен блок популярных товаров, которые чаще всего заказываются в вашем интернет-магазине.
![](https://habrastorage.org/files/950/f4f/0d8/950f4f0d893f4d7b92a6d999167d3d69.png)
После оформления заказа и перехода в корзину, система также формирует подходящие покупателю товары (Вам также могут быть интересны), которые также доступны для добавления в корзину. Тем самым увеличиваем средний чек, за счет добавления сопутствующих товаров.
Товарные рекомендации увеличивают конверсию по трем основным направлениями
- Товарные рекомендации облегчают навигацию по сайту и способствуют увеличению конверсии.
- Товарные рекомендации формируют перекрестные ссылки на карточки товаров, а также повышают глубину просмотра сайта и среднюю длительность сессии, что положительно сказывается на позициях в поисковых системах.
- Товарные рекомендации позволяют продавать более дорогие товары или сопутствующие товары с помощью механик cross-sell и up-sell.
Кейсы
Интернет-магазин моторных масел Shell
Что сделано: интеграция товарных рекомендаций на главной странице, в карточке товара, в корзине.
Результат: за период наблюдений (55 заказов, 7 из которых содержали рекомендованные товары) около 6,6% денег принес именно сервис товарных рекомендаций.
![](https://habrastorage.org/files/d9d/1fa/4b5/d9d1fa4b57804d759a8b32d5d75edca8.png)
Интернет-магазин взрослых товаров 18iposle
Что сделано: внедрен блок популярных товаров на главной странице, блок рекомендованных товаров в карточке товара.
Результат: ровно 50% заказов содержали рекомендованные товары, 26,3% денег принес сервис рекомендаций.
![](https://habrastorage.org/files/982/1c0/24f/9821c024f2be4beea716ae919cd1f334.png)
Интернет-магазин потребительских товаров starshop.kz
Что сделано: на главной странице подключен блок популярных товаров, в карточке товара выведен блок похожих товаров, в корзине интегрирован блок товаров, которые могут заинтересовать потенциального покупателя.
Результат: в течение месяца работы прирост выручки магазина колебался от 30% до 50% (по сравнению с показателями предыдущего месяца). Также было зафиксировано увеличение среднего чека.
Подведем итоги
За РС однозначно будущее. Это модель WIN-WIN, когда мы даем посетителю именно то, что он ищет, именно того цвета и размера, в тоже время увеличивая прибыль с бизнеса.
Мы со своей стороны готовы обсудить с владельцами интернет-магазинов подключение к рекомендательной системе, консультацию и информационную поддержку. Заинтересовало? Напиши нам!
Некоторые материалы взяты из статьи
invola
Видно, что среди владельцев интернет-магазинов голосуют в основном за наличие рекомендаций в карточке товара, и менее всего использование товарных рекомендаций в корзине.
На практике, использование рекомендаций в корзине повышает средний чек и количество купленных товаров, но почему многие не пользуются данным инструментом?