редакции Выбор
Товарные рекомендации на сайте: инструмент повышения конверсии
Сегодня практически все обладатели электронной почты и пользователи мессенджеров завалены проморассылками и рекламными предложениями от бесчисленного количества компаний. Как же в условиях усиливающегося информационного шума выделиться на фоне конкурентов, пробиться к своему потребителю и увеличить продажи?
Секрет кроется в более глубокой персонализации процесса покупки. Компании, которые подходят к этому вопросу не только творчески, но и технически грамотно, имеют все шансы преуспеть.
88% из 300 маркетологов, опрошенных в ходе исследования Evergage, отметили, что клиенты их компаний ожидают от интернет-магазинов персонализированных рекомендаций по ассортименту товаров.
Просто подумайте сами, что бы впечатлило вас больше: предложения на основе ваших покупок или же обычная подборка акционных товаров. Ответ будет очевидным.
А вот еще один пример: если вы сомневаетесь в покупке того или иного товара, то, скорее всего, посмотрите блок «Вам также может понравиться» или же «Подобные товары».
Из всего этого можно смело сделать вывод о том, что покупатели любят получать товарные рекомендации, основанные на их интересах и потребностях, потому что это сокращает время на поиски нужной позиции в интернет-магазине и облегчает процесс покупки за счет изначально релевантных и персонализированных предложений.
Но дать такие рекомендации — это не просто показать несколько похожих позиций. Важно формировать пул товаров разумно, основываясь на собранных о пользователе данных и учитывая максимальное количество факторов, таких как цена, популярность, бренд, аналоги и т. д., чтобы повысить вероятность покупки.
Чем полезны рекомендации интернет-магазину
Рекомендационные блоки помогают решить целый ряд задач, в числе которых:
- увеличение конверсии — посетитель сайта может купить рекомендованный товар вместо или в дополнение к рассматриваемому, с меньшей вероятностью уйдет с сайта без покупки;
- увеличение продолжительности сессии и глубины просмотра — пользователь будет просматривать большее количество страниц за сеанс и проводить на сайте больше времени (а это положительно сказывается на рейтингах у поисковиков);
- внутренняя перелинковка страниц;
- облегчение навигации — клиенту легче найти сопутствующие или похожие товары в ассортименте магазина;
- формирование доверия — покупатель видит заботу о своих интересах;
- ненавязчивое продвижение различных ассортиментных групп;
- увеличение среднего чека за счет cross-sell и upsell (благодаря рекомендации более дорогих товаров и продажи сопутствующих, а также альтернативных предложений для позиций, которых нет в наличии);
- повышение частоты покупок.
Давайте рассмотрим принципы формирования рекомендаций и примеры внедрения этого инструмента в нескольких интернет-магазинах, а затем обсудим способы улучшения его результативности.
Как сделать товарные рекомендации на сайте
Способов внедрения персональных рекомендаций на сайте несколько:
1. Заманчивый, но сложный — написать алгоритм своими силами. Вы лучше всех знаете своих клиентов и все этапы процесса принятия решения о покупке вашего товара. Но чтобы это сделать, нужно время, деньги и ресурсы — талантливые программисты, которые решатся взять ответственность за этот участок работы.
+ Из плюсов такого решения — возможность самостоятельно корректировать алгоритм.
— В числе минусов — ресурсозатратность, длительность процесса и тот факт, что результат не всегда соответствует ожиданиям.
2. Простой, но не самый эффективный — разместить свои товары на маркетплейсе, там эта функция уже настроена.
+ Плюсы— скорость реализации, простота.
— Минусы — в рекомендационных подборках будут и товары конкурентов. Это, скорее, не готовое решение вопроса, а просто дополнительный канал продвижения.
3. Оптимальный и безопасный — специализированные сервисы. Например, такой функционал уже появился у нас, со всеми деталями можно ознакомиться в инструкции.
+ Из плюсов — быстрая установка скрипта, использование машинного обучения для формирования рекомендаций, возможность выбрать подходящий по стоимости пакет.
— Из минусов— доступ к алгоритму клиентам не предоставляется. Кстати, не забывайте, что рекомендационные блоки можно показывать еще и в емейл-рассылках.
Данные, влияющие на формирование товарных рекомендаций
Основная идея состоит в том, что правильные и полезные рекомендации должны основываться на персональных данных пользователя. Для анализа предпочтений используют:
- информация из карточки контакта (например, местоположение);
- поведение посетителя на сайте;
- активность в письмах;
- товары и категории, просмотренные за текущую или предыдущие сессии;
- история заказов конкретного покупателя;
- канал, из которого был осуществлен переход (емейл-рассылка, сообщение в Viber, пуш, пост в соцсетях, контекстная реклама и другие);
- профили в социальных сетях.
Расположение рекомендационных блоков на сайте
Рекомендуемые товары могут отображаться на таких страницах сайта:
- на главной;
- на странице категории;
- в личном кабинете;
- на странице выдачи при использовании поиска по сайту;
- на странице товара;
- в корзине;
- на странице 404;
- на странице товара, которого нет в наличии.
Выбор места расположения рекомендации зависит от алгоритмов сайта.
Кроме того, если вы используете специализированный сервис, то выбрать расположение таких товаров на самой странице можно в админке, например:
- вверху на главной — лучшее место для подборки бестселлеров;
- внизу страницы, под товарами — наиболее распространенный вариант размещения для сопутствующих и альтернативных позиций;
- если речь идет о корзине, то однозначно внизу, чтобы не перебить покупку уже выбранного товара.
Виды рекомендаций на сайте
Товарные рекомендации можно разделить на два основных вида — персонализированные и неперсонализированные.
Неперсонализированные — это те, которые формируются без учета факторов поведения и предпочтений пользователя. Примерами таких подборок могут быть блоки с новинками, бестселлерами, покупками других пользователей или товарами распродажи. Поэтому их часто размещают на главной странице или показывают такой блок вместе с персонализированным на странице товара или в другом месте сайта.

Персонализированные — те, что основаны на действиях и предпочтениях пользователя: предыдущих заказах, просмотренных страницах, других личных параметрах, свойствах просматриваемого продукта и контексте (для чего покупается товар, как еще можно удовлетворить эту потребность). Все это может не просто помочь клиенту принять решение о покупке, но и выбрать наиболее релевантный товар. Самый распространенный вариант — подборка просмотренных товаров:

Примеры товарных рекомендаций
Лучше один раз увидеть, так что давайте посмотрим, как и где размещают блоки с рекомендациями популярные интернет-магазины.
Примеры формирования товарных рекомендаций на главной странице
Здесь часто показывают топовые позиции из всех категорий. Подобным образом это внедрено у интернет-магазина ARBER. В данном случае рекомендации размещены внизу страницы, через 2 экрана после основных категорий и акций и перед блоком с новостями компании:

Нередко посетители заходят в интернет-магазин без определенной цели, поэтому важно рассказать им о бестселлерах и акционных предложениях. Интересно подошел к решению этой задачи интернет-магазин электроники «Цитрус». Фактически все, что предлагается ниже главного баннера, — это подборки с рекомендациями:
- забота о здоровье — ситуативная подборка, включающая не только пульсометры и термометры, но и дезинфекторы и прочие средства индивидуальной защиты, такие как маски, антисептики, перчатки. Эта подборка может привлечь внимание даже тех, кто пришел за другим товаром. Она актуальна сейчас, а через время ее можно заменить другой ситуативной подборкой, приуроченной к какому-либо празднику (например, к 1 сентября — все для школы);
- лидеры продаж — здесь представители разных сегментов покупателей найдут интересные предложения. В продажах, как и в других сферах, действует принцип Парето: 80% выручки приносят 20% товара. Поэтому показывать подборку бестселлеров — хорошая идея;
- новинки — для тех, кто хочет быть в курсе трендов;
- скоро в продаже — позиции, доступные для предзаказа;
- просмотренные товары;
- рекомендуемые товары — персональная подборка.
В данном случае такой подход облегчает посетителю навигацию по сайту и сразу вовлекает его во взаимодействие с предложениями магазина.

Максимальное количество рекомендационных блоков показывает на главной странице «Фокстрот». Здесь отображаются:
- Лучшие ценовые предложения;
- Хиты продаж;
- Специально для Вас;
- ТОП-предложения (отдельно по каждой из основных категорий);
- Новинки;
- Популярные товары;
- Лучшее в своем роде;
- Выбор покупателей.

Предложения товаров в категории
Сюда добавляются товары, просмотренные ранее, бестселлеры в категории, новинки, а также товары, которые могут заинтересовать покупателя (например, аксессуары к позициям текущего раздела). На практике чаще всего на этих страницах размещают только один блок: с просмотренными ранее товарами или с популярными позициями в категории. Так делают, чтобы не перегружать страницу. По этому принципу реализован данный блок в категориях товара интернет-магазина «Розетка»:

Примеры рекомендаций на странице товара
Здесь есть где развернуться маркетологу.
Ниже — наиболее распространенные варианты:
«Люди, интересующиеся этим товаром, также купили» или «Вместе с этим покупают» — подборки, работающие как социальное доказательство. Человек живет в социуме, и ему важно убедиться в правильности своего выбора. Поэтому такие блоки не остаются без внимания.

«Вместе дешевле»:

«Просмотренные товары»:

«Похожие товары»:

«Товары этой серии»:

И это еще не полный перечень возможных вариантов! Кроме того, таких подборок может быть больше одной. Например, магазин Vinzer Home на странице с карточкой товара показывает сразу два рекомендационных блока: «Похожие товары», «Сопутствующие товары»:

Intertop показывает своим покупателям подборку похожих моделей в блоке «Может понравиться», а ниже выводятся отдельной полосой просмотренные ранее товары с заголовком «Вы смотрели»:

Рекомендации в корзине
Некоторые маркетологи считают, что здесь можно показывать любые товары, которые могут заинтересовать покупателя, или похожие товары. Но на наш взгляд, размещать товары на этой странице стоит с осторожностью. Выбор уже сделан, и важно не отвлечь клиента от процесса покупки. Если принято решение размещать рекомендации на данной странице, это должны быть позиции, которые используются в комплексе с выбранным товаром, а не вместо него. По такому принципу сформирован данный блок у магазина Dzagigrow:

Пример рекомендаций на странице 404
Здесь можно показывать блок с посмотренными позициями, товарами на основе поиска, персональными рекомендациями, с акциями или хитами продаж, как это делает Gold24.ru:

Правила формирования рекомендационных подборок и типичные ошибки
Создавая подборки товарных позиций, важно помнить о таких аспектах:
- предлагаемые варианты должны быть интересными и актуальными;
- не логично объединять продукты или услуги, не связанные друг с другом, с целью привлечь внимание к тем позициям, которые не очень хорошо продаются;
- не стоит показывать товары в тех местах, где они способны отвлечь клиента от заключения сделки;
- следите за тем, чтобы товары, попадающие в рекомендации, были в наличии, и за актуальностью отображаемых цен. Иначе ничего, кроме разочарования, переход на страницу продукта не принесет.
Нужно контролировать соответствие блоков с рекомендациями описанным выше пунктам, чтобы вовремя исправлять ошибки.
Ниже — примеры не самых удачных сочетаний, которые лучше не допускать.
Пример первый — в рекомендационный блок «Вместе дешевле» попало два идентичных товара, покупать оба нецелесообразно, символическая скидка в 5% на второй тоже не способствует покупке:

Пример второй — блок «Вместе с этим товаром покупают» должен содержать аксессуары для товара из карточки (в данном случае мелкая бытовая техника). Тем не менее, в него попали дезинфектор и маска:

Пример третий — в рекомендациях под карточкой товара с телефоном предлагают несколько чехлов, и только один из них подходит к просматриваемой модели:

Как проверить эффективность системы рекомендаций
Понять, насколько результативно отрабатывают рекомендации по ассортименту товаров, поможет тестирование. Для его проведения пользователи разделяются на 2 или больше групп (контрольную и тестовую), и каждой из тестовых выводятся разные подборки.
Этот метод дает возможность определить работающую модель размещения и тематику блоков, что способствует увеличению конверсии. Наличие инструментов тестирования и аналитики будет большим плюсом для сервиса рекомендаций, т. к. в разы упростит работу маркетолога и сэкономит время, а возможно, и бюджет.
Становление и развитие товарных рекомендаций
В числе пионеров использования персональных товарных рекомендаций — мировой гигант Amazon. Сейчас на «Амазоне» персонализируют не только набор товаров в рекомендационном блоке, но и цены на них. Продукты, которые были куплены ранее, будут предложены со скидкой.
Netflix использует алгоритм выявления предпочтений и формирования рекомендаций с 2006 года. На данный момент представители компании уверяют, что угадывают предпочтения пользователя с точностью 85%. Причем у клиентов с разными интересами будут отличаться не только подборки фильмов и сериалов, но и заставки к одним и тем же фильмам. 60% зрителей выбирают контент, предложенный в рекомендациях.
За разработку алгоритма сервис был готов заплатить 1 млн. долларов.
Пусть вас не пугает эта цифра — сейчас внедрить инструмент персональных рекомендаций можно за сумму намного скромнее. И такой инструмент необходим, поскольку будущее — за глубокой персонализацией процесса продаж.
Формирование рекомендаций в eSputnik
Создать персональные товарные рекомендации для сайта можно, не выходя из аккаунта в eSputnik. Для этого у организации должен быть подключен веб-трекинг и активирован тариф, включающий использование рекомендаций. Если все это сделано, тогда дело за малым: нужно зайти в раздел «Сайт» из верхнего меню и выбрать пункт «Рекомендации».

Здесь можно настроить страницы размещения рекомендационных блоков, источники данных для формирования подборок товаров, их расположение на странице и внешний вид карточек в блоке.
Рекомендации могут строиться на данных о пользователе (например, ранее просмотренные позиции), данных о товаре (похожие товары, с этим покупают). Помимо этого, есть возможность формирования подборок по неперсонализированному алгоритму. Этот вариант используется, когда недостаточно данных для персонализации. По умолчанию в данном случае будут выводиться товары-лидеры продаж.
Чтобы добавить рекомендационный блок, нажмите кнопку «Новая рекомендация» и выполните требуемые настройки.

Подробнее с процессом создания персональных товарных рекомендаций можно узнать на нашем сайте.
Выводы
В будущем, которое уже наступило, персонализированные товарные рекомендации — это своеобразное правило хорошего тона. Этот инструмент позволяет реализовать стратегию WIN-WIN: покупатель видит и покупает именно то, что входит в круг его интересов, а компания продает больше и получает высокую прибыль. По данным marketingprofs, персональные рекомендации в среднем увеличивают объем продаж на 19%. В некоторых сферах эта цифра может быть больше, а значит, есть за что бороться и данный инструмент стоит осваивать.
Настроив товарные рекомендации через eSputnik, вы сможете увеличить продажи и улучшить взаимоотношения со своими покупателями.
Источник: eSputnik