Про проєкт

PUMA — глобальний бренд спортивного та casual одягу, представлений в 60 країнах світу. Компанія не лише дбає про якість продукції, а й приділяє особливу увагу сервісу, створюючи для покупців позитивний досвід.

З 2022 року PUMA Ukraine комунікує з клієнтами та реалізовує маркетингові активності через CDP eSputnik — використовує email, Viber, web push, App Inbox, а також персоналізовані рекомендації на сайті та в тригерних email-розсилках.

Retention-стратегію розробляє та впроваджує агенція Netpeak, активно працюючи над зміцненням лояльності клієнтів. Від eSputnik проєкт супроводжує Customer Success Manager: він допомагає використовувати можливості CDP на повну та долучається до оптимізації бізнес-процесів, щоб покращити результати маркетингових кампаній.

Завдання

У межах регулярного перегляду процесів постало завдання підвищити прозорість атрибуції. Одним з факторів була недостатня точність у відображенні метрик звітності. Щоб коректно оцінювати внесок рекомендацій і каналів, потрібно було узгодити підрахунок показників між системами.

Завдання полягало в тому, щоб визначити точки покращення та узгодити процеси й оновлення, що забезпечать єдину логіку атрибуції в усіх системах.

У той самий період розробники eSputnik впроваджували глобальне оновлення на платформі — нові трансформерні моделі рекомендацій. Було прийняте рішення провести тест нових рекомендацій на сайті PUMA, щоб оцінити їх результативність.

На тлі цих змін стало ще важливіше покращити відстеження, аби точно оцінити, наскільки нові алгоритми ефективніші за попередні.

Рішення

Особливості роботи товарних рекомендацій на сайті PUMA

Товарні рекомендації на сайті — це перевірений спосіб збільшити конверсійність вже існуючого трафіку. Цей інструмент є наріжним каменем retention-стратегій для багатьох великих брендів. 

PUMA Ukraine використовує на сайті декілька типів рекомендаційних блоків eSputnik, зокрема:

• “Вам також сподобається”, “З цим товаром купують” та “Нещодавно переглянуті” — на сторінці товару; 
• “Хіти продажів” (бестселери з категорії) — на сторінці категорії товарів;
• “Хіти продажів” (персонально підібрані товари на основі популярних) — на головній сторінці 
• “Персонально для вас” (на основі популярних) — на сторінці 404.

Керувати налаштуваннями блоків та переглядати статистику ефективності можна прямо в акаунті eSputnik, у розділі “Сайт — Рекомендації”.

Оптимізація UTM-міток та передачі даних 

Під час аналізу результативності рекомендацій на сайті виявили потребу уніфікувати сесійне збереження даних — атрибуційні мітки не зберігалися, коли користувач переходив сторінками сайту. 

Зокрема:

• Якщо користувач заходив на сайт з реклами (PPC), а потім клікав на товар з рекомендацій, оформлена покупка зараховувалася блоку рекомендацій, а не початковому каналу. 
• Якщо відвідувач клікав на рекомендований товар, а потім у його картці змінював колір чи розмір, мітка теж зникала. Через це продаж міг не зарахуватися блоку, який насправді підштовхнув клієнта до покупки.

Щоб аналітика відображала реальний шлях клієнта, на сайті впровадили оновлення: тепер механізм зберігає початкові параметри UTM протягом усієї сесії, навіть якщо користувач переходив між каналами або змінював параметри товару. 

Це допомогло покращити атрибуцію продажів та усунути розбіжності даних в eSputnik та Google Analytics. Тепер команди могли точніше оцінювати ефективність рекомендацій і кампаній.

Впровадження рекомендацій нового покоління

У квітні 2024 року розробники eSputnik оновили рекомендаційні алгоритми, перейшовши на трансформерну архітектуру. Це та сама технологія, на якій працюють ChatGPT та інші провідні AI-системи, та якою користуються сьогодні світові лідери ринку, такі як Netflix, Amazon тощо.

Що змінилося в алгоритмах

Попередні системи рекомендацій працювали на основі колаборативної фільтрації, аналізуючи схожість між користувачами або товарами. Трансформери працюють інакше:

• Секвенційне моделювання: алгоритм аналізує послідовність дій користувача як цілісну історію, а не окремі події.
• Контекстуальне розуміння: система враховує не лише що купував користувач, але й коли, в якому порядку, з якими перервами.
• Глибоке навчання: моделі самі виявляють патерни поведінки та роблять точніші пропозиції.

Що це означає для ecommerce бізнесу?

• більш ефективні маркетингові кампанії та персоналізація 
• покращений досвід покупок, збільшення повторних покупок та лояльності
• збільшення середнього чеку
• покращення конверсії в умовах високої конкуренції 
• точніші рекомендації при браку даних про історію взаємодії користувача

Дізнатися більше про трансформерні моделі ви можете з цієї статті.

Як нові алгоритми поєдналися з кампаніями PUMA 

Оновлення запустили централізовано — клієнтам CDP eSputnik нічого не треба було змінювати в налаштуваннях. Для PUMA Ukraine запуск нових моделей збігся з підготовкою до літнього сезону розпродажів. Зростання трафіку та інтересу під час розпродажів створило ідеальні умови, щоб перевірити нові алгоритми в дії.

Результати

Нова AI-архітектура, коректна атрибуція покупок та органічне зростання трафіку разом дали чудовий ефект для рекомендаційної системи PUMA. За період з квітня 2024 по червень 2025 досягли наступних результатів:

• CTR (Click-Through Rate) збільшився на 76%.
• Конверсія рекомендаційних блоків виросла в 7 разів.
• Частка замовлень від рекомендацій на сайті (Order Share) зросла в 10 разів — з 2 до 20%. Тепер кожне п’яте замовлення на сайті PUMA Ukraine надходить завдяки персоналізованим рекомендаціям. 

Найбільше продажів генерують блоки, розміщені на сторінках товарів та категорій. Ось як розподілилися частки продажів між різними типами рекомендаційних блоків у період з квітня 2024 по червень 2025: 

• Сторінка товару “Вам також сподобається” — 46,00%
  Найефективніший блок, який пропонує схожі товари на основі перегляду або купівлі, забезпечує майже половину всіх замовлень з рекомендацій.
   
• Сторінка категорії “Хіти продажів” — 33,83%
  Блок із бестселерами категорії залишається стабільно потужним генератором продажів.
   
• Картка товару “Нещодавно переглянуті” — 13,26%
  Цей блок активно повертає клієнтів до товарів, якими вони вже цікавились, і стимулює завершити покупку.
   
• Картка товару “Доповни образ” — 5,03%
  Механізм крос-продажів на основі супутніх товарів приносить помітний додатковий дохід.
   
• Головна сторінка “Хіти продажів” — 1,47%
  Незважаючи на відносно низьку долю, головна сторінка залишається важливим майданчиком для старту взаємодії з рекомендаціями.
   
• Сторінка 404 “Персонально для вас” — 0,38%
  Навіть на “глухій” сторінці рекомендації працюють і повертають користувачів до релевантних товарів. 

Ці цифри доводять: рекомендації ефективно працюють на всьому шляху користувача — від головної сторінки до картки товару — і підтримують різні сценарії покупки. 

Плани на майбутнє

Команда PUMA Ukraine не планує зупинятися і продовжує розвивати систему рекомендацій, аби ще краще допомагати клієнтам знаходити “ті самі” товари.

Нові блоки — яскравий приклад гнучкості CDP eSputnik. Платформа дозволяє створювати як базові алгоритми на кшталт “Бестселерів”, так і складні індивідуальні рішення, адаптовані під конкретну нішу. 

Бажаєте, щоб штучний інтелект вивчив поведінку вашої аудиторії та пропонував саме ті товари, які найбільше цікаві клієнтам? Запишіться на консультацію з нашими експертами, і ми покажемо, як персоналізовані рекомендації можуть збільшити ваші продажі.

Отримати персональну консультацію