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.

Исследования подтверждают эту теорию:

По данным опросов и тестов, 45% потребителей с большей вероятностью сделают покупки на сайте, если там есть персональные рекомендации, а 56% покупателей онлайн-магазинов с более высокой вероятностью вернутся на сайт с товарными рекомендациями.

И это еще не все!

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:

Давайте рассмотрим принципы формирования рекомендаций и примеры внедрения этого инструмента в процессе создания интернет-магазина, 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:

Расположение рекомендационных блоков на сайте

Рекомендуемые товары могут отображаться на таких страницах сайта:

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:

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:

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:

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:

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.

Настроить рекомендации на сайте

Подключить

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.

Получить персонализированную консультацию

Даже если вы не нашли интересующие вас функции в списке возможностей eSputnik, мы открыты к предложениям и внедрим решения, способные повысить эффективность работы с системой.