Прокачиваем интернет-магазин товарными рекомендациями

Каждый элемент страницы интернет-магазина должен косвенно продавать товар и мотивировать оформить заказ. На этом принципе строится весь онлайн-мерчандайзинг.

В данной статье речь пойдет о таком полезном и эффективном инструменте, как товарные персональные рекомендации. Многие из читателей видели их работу на разных сайтах, и даже становились «жертвами», но так и не поняли до сих пор, о чем речь. Не будем томить, и объясним на пальцах.

Персональные рекомендации – специальные блоки, расположенные на разных страницах магазина, в которых посетителю рекомендуются товары по определенному алгоритму. Задача этих блоков – показать потенциальному покупателю продукцию, которая может заинтересовать его с максимальной вероятностью.

Пример рекомендаций на сайте Ozon.ru Посетителю демонстрируют наиболее схожие товары и в легкой форме внушают, что все фанаты Ремарка приобретают и 3 других книги этого автора. Таким образом достигается увеличение объема продаж.

Почему их называют персональными?

Однажды гиганты интернет-торговли заметили, что все потребители разные, и одно и тоже акционное предложение не всегда является актуальным для конкретного человека. Тогда было принято решение провести исследование, используя таргетинг – делить всех посетителей на группы по социально-демографическим, географическим и другим характеристикам. Таким образом, определенному кругу людей, допустим, молодым девушкам из Санкт-Петербурга показывались акции и предложения товаров релевантные (соответствующую интересам) их критериям группировки.

В настоящее время совершенные алгоритмы рекомендаций  позволяют сегментировать потенциальных потребителей интернет-магазинов еще на более мелкие группы – это и есть персонализацией, дающая возможность наилучшим образом подстроить онлайн-витрину под конкретного покупателя. Отличительной чертой данных блоков стала динамическая подстройка под вкусы каждого посетителя, на основании проанализированных данных о потребителе, его предыдущих покупок и истории просмотров.

В будущем возможен идеальный вариант, когда каждому человеку будут показываться в нужный момент именно те товары, которые он сможет и обязательно захочет купить и те акции, которыми он обязательно захочет воспользоваться.

Для чего интернет-магазины используют рекомендательные системы?

Главная цель любого интернет-магазина заключается в получении максимально возможной прибыли от продажи предложенных товаров. Увеличить этот показатель можно не только за счет оптимизации затрат на рекламные каналы, но и за счет увеличения конверсии сайта.

По данным статистики только 1-5% израсходованного рекламного бюджета конвертируется в покупки. Все остальное просто сливается. Грамотно оформленные  и удачно размещенные блоки персональных товарных рекомендаций могут гарантированно повысить конверсию в продажи от 10 до 20% в зависимости от категории товаров.

Эффективность сервиса персональных рекомендаций REES46 в зависимости от категории продаваемого товара

Персональные рекомендации позволяют решить сразу несколько задач:

• Увеличить чек покупки. Посетитель просматривает определенный товар на сайте, и тут же на странице ему предлагают похожие продукты с лучшими характеристиками, но находящиеся в более высоком ценовом диапазоне (up-sell).
• Сделать перекрестную продажу (cross-sell). Интернет-магазин рекомендует покупателю товары, сопутствующие помещенному в корзину. К примеру, посетитель выбрал MP3-плеер, а ему предлагают купить наушники или батарейки.
• Удержать покупателя на сайте. Посетитель читает описание заинтересовавшего товара, а ниже ему демонстрируют другие продукты, которые недавно были приобретены клиентами с похожими интересами и поведением. Покупатель решает ознакомиться с заманчивым предложением, и не уходит с сайта. В итоге увеличивается вероятность продажи.
• Облегчить навигацию по сайту и добиться более высокой лояльности посетителей.

Читайте также: Все о Яндекс.Кассе: как настроить свой интернет-магазин по ФЗ-54.

Принцип работы персональных товарных рекомендаций в интернете

Представленный инструмент имеет сложный программный код, в основу которого положены математические алгоритмы. С их помощью осуществляется сбор, систематизация и анализ информации о предпочтениях и потребностях конкретного посетителя интернет-магазина. После этого инструмент подбирает товары, которые могут быть полезны и интересны потенциальному покупателю, и выводит их изображения с кратким описанием на экран.

Сервис рекомендаций товаров анонимно (без привязки к имени/фамилии и другой конфиденциальной информации владельца компьютера) анализируют следующую информацию:

• историю ранее оформленных заказов;
• регион проживания;
• пол и возраст;
• просмотренные товары;
• информацию из соцсетей;
• сходство с другими пользователями.

Если вы пользуетесь разными компьютерами или разными браузерами, механизм сервиса воспримет вас как разных пользователей.

Схема работы рекомендаций

Информация о посетителях интернет-магазина берется из системы данных (Big Data), где сохраняются интересы, предпочтения и другие метрики (характеристики) людей в анонимном виде. Процесс распознавания пользователей осуществляется по меткам, которые записываются в cookies браузера.

Даже если покупатель впервые пришел на сайт, на него все равно будет определенная информация. Возможно, он уже совершал какие-либо действия в других интернет-магазинах, таким образом оставив за собой «следы».

Если вы не хотите, чтобы ваши поведенческие характеристики попадали в базу данных, используйте VPN или отключите прием cookie, удалите или выключите браузерные плагины Java, Flash, Adobe Reader, заблокируйте скрипты.

Где размещают?

Интернет-магазины размещают данные блоки практически на всех страницах, где представлены товары. Естественно, рекомендаций не должно быть в разделах «Контакты», «О компании», «Доставка и оплата». Здесь они будут не уместны.

На главной странице сайта целесообразно размещать блок «Акционные товары» или «Популярные товары», которые пользуются наибольшим спросом среди всех клиентов. Это дает возможность увеличить конверсию на 10-20%.

Пример главной страницы сайта mytoys.ru

На страницах категорий товаров обычно добавляют блоки «Популярные товары», «Возможно, вам это понравится», «Прямо сейчас покупают» и «Вы недавно смотрели». Большое значение имеет местоположение рекомендаций. Акционные товары лучше размещать вверху или сбоку, а список похожих продуктов – внизу.
На странице детального просмотра (карточке товара) часто можно увидеть блоки вроде «С этим товаром покупают», «Рекомендуем также», «Не забудьте посмотреть», «Возможно, вам это понравится».

Читайте также: 3D фотографии вращаемые на 360 градусов: техника создания в домашних условиях

На одной странице желательно размещать не более 1-2 блоков персональных товарных рекомендаций. В противном случае эффективность представленных инструментов будет снижаться, а лояльность посетителей падать. Не стоит перегружать покупателей предложениями товаров, лучше подобрать то, что может их действительного заинтересовать.

Успешные интернет-магазины не забывают добавлять блоки рекомендаций и в раздел «Корзина». Когда посетитель вроде бы определился с покупками, его соблазняют другими сопутствующими товарами.

Пример страницы «Корзина» на сайте Ozon.ru

Для того чтобы эффективнее использовать рекомендательные инструменты и повысить общую конверсию интернет-магазина, необходимо обратиться к статистическим данным. В зависимости от категории товаров следует отдавать предпочтение тому или иному наименованию блока рекомендаций.

Последний вариант размещения рекомендаций – поисковая форма. О нем часто забывают даже крупные интернет-магазины, а зря! Некоторые пользователи не любят искать подходящие товары с помощью навигации по каталогу, считая это утомительным делом. Они предпочитают задавать название продукта в поиск. Если встроить сюда персональные товарные рекомендации, то после ввода словосочетаний в выпадающем меню будут предлагаться конкретные продукты. Таким способом можно увеличить конверсию всех страниц сайта еще на несколько процентов.

Кейс оценки точности сервисов персонализации товара

Представляю вашему вниманию анализ точности рекомендательных сервисов и краткую информацию о них. Исследование заключается в следующем:

• Среди клиентов каждого сервиса стараемся найти интернет-магазин, в каталоге которого найден товар с неудачной рекомендацией;
• Оценивается отлаженность работы рекомендательной товарной выкладки.

REES46

Компания REES46 Technologies является крупнейшим поставщиком различных инструментов для электронной торговли. Главные преимущества заключаются в простоте установки необходимых плагинов для всех популярных CMS и бесплатном использовании в течение 30 дней.

• E-mail: sales@rees46.com

Выбран интернет-магазин одежды и обуви — Otto.ru:

Как видно при выборе шорт для маленького мальчика, в блоке «Похожие товары» предлагают купить платье с легинсами — полное несоответствие ожиданиям. Таких две рекомендации (вторую не видно на скриншоте). Возможно это проблема в настройках, так как предложенные товары из серии «Sale» и «New».

Retail Rocket

Самый раскрученный сервис в этой нише предлагает владельцам интернет-магазинов установить специальные виджеты, работающие по 10 различным сценариям. По результатам предварительных тестов обещает увеличить объем продаж на 10-50%. Первый месяц использования виджетов – бесплатный.

• E-mail: info@retailrocket.ru
• Телефон: +7 (499) 702-36-88

Выбран интернет-магазин для детей – myToys.ru:

Та же категория продукции, что и в примере с Rees46, и аналогичная ошибка в рекомендации акционных товаров. Немного выше в блоке «Другие варианты» уже видится взаимосвязанность, но это не умаляет грубости в работе сервиса или настройках.

Similar 4

Качественный и относительно недорогой сервис для создания типовых блоков рекомендаций. Клиентам предлагаются 3 разных пакета услуг: «Начало», «Рост» и «Успех». В зависимости от популярности и количества товаров интернет-магазина необходимо выбрать наиболее подходящий тариф.

• E-mail: maria.zhulkova@kuznech.com или zenkova@kuznech.com
• Телефон: +7 (812) 303-90-66

Выбран интернет-магазин обуви и сумок — Corsocomo.com:

Была «перерыта» почти половина клиентов сервиса Similar4 и в итоге курьезных моментов не замечено. Первый сервис из нашей выборки, который не подстегнул купить вместо мужской вещи женскую. Заметим, как и предыдущих примерах, присутствует в рекомендации товар со скидкой.

Criteo

Французский сервис, пользующийся популярностью во всем мире. Прогнозирующие алгоритмы позволяют превращать посетителей в клиентов не зависимо от их устройств. Точная и быстрая (за несколько миллисекунд) выдача рекомендаций достигается за счет обработки огромного спектра данных о пользователе.

• Телефон: + 7 495 737 54 41

Выбран интернет-магазин одежды и крупнейший интернет-ретейлер России, обошедший в 2017 году Ulmart по объемам продаж — Wildberries:

Все работает отлаженно, но товар с акцией в товарной рекомендации так и не нашелся. Идем дальше.

Crossss

Сервис работает с 2012 года. Его главное преимущество – это модель оплаты, в которой возможны два варианта: нет пользы – не платите, есть польза – платите процент от полученного дохода (постоплата). Такой метод оплаты называется CPO (Cost Per Order), дословно переводится как «Цена за заказ».

• E-mail: info@crossss.com
• Телефон: +7 (495) 617-16-09

Выбран интернет-магазин одежды — Brandshop.ru:

Выбираем мужской жилет, предлагают купить подобные жилеты и футболки для парней – все логично. Один из жилетов в блоге был со скидкой.

SEO-оптимизация интернет-магазина

Подведем итоги

Персональные товарные рекомендации – это удобный и полезный инструмент как для посетителей интернет-магазина, так и для онлайн-бизнесменов. С его помощью можно значительно увеличить конверсию сайта и объем продаж. Данную методику обязательно необходимо внедрить каждому владельцу интернет-магазина!

Описанный кейс, может стать поводом обратить свое внимание на менее известные российские сервисы рекомендаций товаров, такие как Crossss или Similar4 и на хорошо показавшего себя иностранного Criteo. Однако протестировать лучше вам сразу все варианты и тогда уже определиться в своем выборе.

Оставляйте комментарии к статье. Какой опыт вы имеете в работе с рекомендациями? Какими сервисами пользовались?