О проекте

PUMA — глобальный бренд спортивной и casual-одежды, представленный в 60 странах мира. Компания заботится не только о качестве продукции, но и уделяет особое внимание сервису, создавая для покупателей позитивный опыт.

С 2022 года PUMA Ukraine коммуницирует с клиентами и реализует маркетинговые активности через CDP eSputnik — использует email, Viber, web push, App Inbox, а также персонализированные рекомендации на сайте и в триггерных email-рассылках.

Стратегию удержания разрабатывает и внедряет агентство Netpeak, активно работая над укреплением лояльности клиентов. Со стороны eSputnik проект сопровождает Customer Success Manager: он помогает использовать возможности CDP по максимуму и участвует в оптимизации бизнес-процессов, чтобы улучшить результаты маркетинговых кампаний.

Задача

В рамках регулярного пересмотра процессов была поставлена задача повысить прозрачность атрибуции. Одним из факторов стала недостаточная точность в отображении метрик отчетности. Чтобы корректно оценивать вклад рекомендаций и каналов, необходимо было согласовать расчет показателей между системами.

Задача заключалась в том, чтобы определить точки улучшения и согласовать процессы и обновления, которые обеспечат единую логику атрибуции во всех системах.

В этот же период разработчики eSputnik внедряли глобальное обновление на платформе — новые трансформерные модели рекомендаций. Было принято решение провести тест новых рекомендаций на сайте PUMA, чтобы оценить их результативность.

На фоне этих изменений стало еще важнее улучшить отслеживание, чтобы точно оценить, насколько новые алгоритмы эффективнее предыдущих.

Решение

Особенности работы товарных рекомендаций на сайте PUMA

Товарные рекомендации на сайте — проверенный способ увеличить конверсию уже существующего трафика. Этот инструмент является краеугольным камнем retention-стратегий для многих крупных брендов.

PUMA Ukraine использует на сайте несколько типов рекомендательных блоков от eSputnik, в частности:

• “Вам также понравится”, “С этим товаром покупают” и “Недавно просмотренные” — на странице товара;
• “Хиты продаж” (бестселлеры из категории) — на странице категории товаров;
• “Хиты продаж” (персонально подобранные товары на основе популярных) — на главной странице;
• “Персонально для вас” (на основе популярных) — на странице 404.

Управлять настройками блоков и просматривать статистику их эффективности можно прямо в аккаунте eSputnik, в разделе “Сайт — Рекомендации”.

Оптимизация UTM-меток и передачи данных

Во время анализа результативности рекомендаций на сайте появилась необходимость унифицировать сессионное сохранение данных — атрибуционные метки терялись при переходе пользователя по страницам сайта.

В частности:

• Если пользователь заходил на сайт по рекламе (PPC), а затем кликал на товар из рекомендаций, оформленный заказ засчитывался рекомендательному блоку, а не исходному каналу.
• Если посетитель кликал на рекомендованный товар, а затем менял цвет или размер в карточке товара, метка также исчезала. Из-за этого продажа могла не засчитаться тому блоку, который на самом деле подтолкнул клиента к покупке.

Чтобы аналитика отображала реальный путь клиента, на сайте внедрили обновление: теперь механизм сохраняет исходные UTM-параметры на протяжении всей сессии, даже если пользователь переходил между каналами или менял параметры товара.

Это помогло улучшить атрибуцию продаж и устранить расхождения данных между eSputnik и Google Analytics. Теперь команды могли точнее оценивать эффективность рекомендаций и маркетинговых кампаний.

Внедрение рекомендаций нового поколения

В апреле 2024 года разработчики eSputnik обновили алгоритмы рекомендаций, перейдя на трансформерную архитектуру. Это та же технология, на которой работают ChatGPT и другие передовые AI-системы, а также которой сегодня пользуются мировые лидеры рынка, такие как Netflix, Amazon и др.

Что изменилось в алгоритмах

Ранее системы рекомендаций работали на основе коллаборативной фильтрации, анализируя сходство между пользователями или товарами. Трансформеры работают иначе:

• Секвенционное моделирование: алгоритм анализирует последовательность действий пользователя как единую историю, а не как отдельные события.
• Контекстуальное понимание: система учитывает не только что покупал пользователь, но и когда, в каком порядке, с какими паузами.
• Глубокое обучение: модели самостоятельно выявляют паттерны поведения и делают более точные предложения.

Что это значит для ecommerce-бизнеса?

• более эффективные маркетинговые кампании и персонализация
• улучшенный покупательский опыт, рост повторных покупок и лояльности
• увеличение среднего чека
• рост конверсии в условиях высокой конкуренции
• более точные рекомендации даже при нехватке данных о предыдущем поведении пользователя

Узнать больше о трансформерных моделях можно в этой статье.

Как новые алгоритмы соединились с кампаниями PUMA

Обновление запускалось централизованно — клиентам CDP eSputnik не нужно было менять настройки. Для PUMA Ukraine запуск новых моделей совпал с подготовкой к летнему сезону распродаж. Рост трафика и интереса во время акций создал идеальные условия, чтобы протестировать новые алгоритмы в действии.

Результаты

Новая AI-архитектура, корректная атрибуция покупок и органический рост трафика вместе дали отличный эффект для рекомендательной системы PUMA. За период с апреля 2024 по июнь 2025 удалось достичь следующих результатов:

• CTR (Click-Through Rate) вырос на 76%
• Конверсия рекомендательных блоков увеличилась в 7 раз
• Доля заказов с рекомендаций на сайте (Order Share) выросла в 10 раз — с 2% до 20%. Теперь каждый пятый заказ на сайте PUMA Ukraine поступает благодаря персонализированным рекомендациям.

Наибольшее количество продаж генерируют блоки, размещенные на страницах товаров и категорий. Вот как распределились доли продаж между разными типами рекомендательных блоков в период с апреля 2024 по июнь 2025:

• Страница товара “Вам также понравится” — 46,00%
  Самый эффективный блок, предлагающий похожие товары на основе просмотров или покупок. Обеспечивает почти половину всех заказов из рекомендаций.
• Страница категории “Хиты продаж” — 33,83%
  Блок с бестселлерами категории остается стабильным драйвером продаж.
• Карточка товара “Недавно просмотренные” — 13,26%
  Помогает вернуть клиентов к товарам, которыми они уже интересовались, и стимулирует завершить покупку.
• Карточка товара “Дополнить образ” — 5,03%
  Механизм кросс-продаж на основе сопутствующих товаров приносит ощутимый дополнительный доход.
• Главная страница “Хиты продаж” — 1,47%
  Несмотря на относительно небольшую долю, главная страница остается важной точкой входа во взаимодействие с рекомендациями.
• Страница 404 “Персонально для вас” — 0,38%
  Даже на “глухой” странице персонализированные рекомендации работают и возвращают пользователей к релевантным товарам.

Эти цифры доказывают: рекомендации эффективно работают на всем пути пользователя — от главной страницы до карточки товара — и поддерживают разные сценарии покупки.

Планы на будущее

Команда PUMA Ukraine не собирается останавливаться и продолжает развивать систему рекомендаций, чтобы еще лучше помогать клиентам находить “те самые” товары.

Новые блоки — яркий пример гибкости CDP eSputnik. Платформа позволяет создавать как базовые алгоритмы вроде “Бестселлеров”, так и сложные индивидуальные решения, адаптированные под конкретную нишу.

Хотите, чтобы искусственный интеллект изучил поведение вашей аудитории и предлагал именно те товары, которые действительно интересны клиентам? Запишитесь на консультацию с нашими экспертами — и мы покажем, как персонализированные рекомендации могут увеличить ваши продажи.

Получить персонализированную консультацию