Персональні рекомендації в email-розсилках: застосування та реалізація

Незважаючи на те, що в інтернет-шопінгу немає особистого контакту продавця з клієнтом, споживачу можна рекомендувати товари онлайн.

Товарні рекомендації — це картки з товарами, які демонструються в спеціально відведених місцях для ефективнішого просування й персоналізації користувацького досвіду. Їх можна розміщувати:

• на сайті (у картках, розділах, попапах, на головній);
• у застосунках;
• на маркетплейсах;
• у рекламі;
• у розсилках тощо.

Рекомендації можуть бути складені на основі даних про переглянуті товари, купівлі або перегляди людей зі схожою поведінкою.

Завдання рекомендацій — вибрати й показати клієнту товари, які відповідають його інтересам, підштовхнувши до замовлення.

Не в кожного інтернет-магазину налаштовані персональні рекомендації на сайті. Однак можна додати такі блоки в листи й оцінити їхню ефективність. Про це ми й поговоримо у статті.

Персональні рекомендації вже зарекомендували себе як ефективна практика в емейл-маркетингу.

За даними опитування Harris Interactive, 81% онлайн-покупців, які отримали емейли з рекомендаціями на основі їхнього попереднього досвіду, розглядають можливість купити товар. Тому рекомендації можна й потрібно впроваджувати в розсилки для збільшення продажів.

Ідеї листів із товарними рекомендаціями

Згадайте: коли ви підбирали чи купували щось в інтернет-магазині, вам хоч раз приходили на пошту листи з темою «Ви дивилися» або «Вам може сподобатися».

Це розсилки з рекомендаціями, що базуються на даних про поведінку користувача на сайті.

Такі листи можуть бути частиною різних email-кампаній — від тригерних до проморозсилок. Дизайн цих розсилок зазвичай спрощений і стилізований під сайт компанії.

Давайте розберемо види та приклади email-розсилок із модулями рекомендованих товарів і де вони доречні в email-маркетингу.

1. Проморозсилки з індивідуальною добіркою

Добірки з рекомендаціями можуть стати ключем для збільшення ефективності проморозсилок. Актуальність такого листа для клієнта підвищується завдяки індивідуальному контенту, що ґрунтується на досвіді споживача, у поєднанні з існуючими акціями. Користувачеві доведеться менше шукати на сайті, адже в листі вже будуть цікаві спецпропозиції.

В акційній проморозсилці Ultrashop розмістив персональну добірку товарів на основі переглядів клієнта. Контакт переглядав бренд Guess у категорії «Жіночі куртки» та ціновому діапазоні від 3 до 5 тис. грн — за цими критеріями йому й надали рекомендації в листі.

2. Welcome-ланцюжки із особистими рекомендаціями

У листах вітальної серії підставляти товарні рекомендації є сенс, адже клієнт тільки підписався й зараз його лояльність до магазину на висоті. Перша вигідна купівля після підписки може бути чудовим приводом взаємодіяти з вашими розсилками надалі. Тому в другому чи третьому листі велкам-серії можна підштовхнути клієнта до купівлі за допомогою виведення блоку з рекомендованими товарами + задобрити знижкою або купоном. У першому вітальному листі товарні пропозиції можуть здаватися нав'язливим бажанням щось продати — фундамент лояльності не закладеться.

3. Покинуті перегляди з рекомендаційним блоком

Найчастіше персональні блоки можна побачити в тригерних листах, які ґрунтуються на переглянутих товарах сайту.

Щоб збагатити лист різноманітністю пропозицій і стимулювати клієнта купити товар, компанія 27.ua додала блоки «Можливо, вас зацікавлять такі товари» та «Найцікавіше».

4. Товар з'явився в наявності

Тригер «Товар у наявності» може також містити індивідуальні рекомендації. Вдало підібраний текст повідомлення додає хвилювання, що бажаний товар можуть швидко розкупити. І дуже доречним у листі буде блок зі схожими товарами, які клієнту потенційно підійдуть.

Так можна зацікавити покупця, запропонувавши альтернативу. Це непоганий шанс довести клієнта до укладання угоди за допомогою товарних рекомендацій.

5. Листи про замовлення

Нудний лист про відправлення замовлення можна пожвавити, додавши модулі рекомендацій «З цим товаром купують» або «Вас може зацікавити», щоб клієнт міг вибрати доповнення до поточного товару. Це добре для крос-продажів: компанія потенційно отримає додатковий прибуток.

Наприклад, у листі-підтвердженні замовлення сонцезахисних окулярів від LeBoutique клієнт може ознайомитися із супутніми товарами для пляжу: футболки, купальники, сукні, сумки.

6. Замовлення доставлено

Компаніям, які використовують програму лояльності та за замовлення нараховують бонусні бали, теж є що рекомендувати в листах. В емейлі про доставлене замовлення від Sunny Toy наводиться кількість бонусних балів, які вже отримав клієнт. А нижче розмістили блок із товарними рекомендаціями, який покликаний полегшити вибір, на що витратити отримані бонуси.

Якщо у вас немає бонусної програми, після інформації про замовлення можна вивести блок «Вам може сподобатися» або модуль «З цим товаром купують».

7. Постпродажні розсилки

Післяпродажні листи потребують правильних рекомендацій, адже за ними йтимуть повторні продажі. Дбайливо підійшли до створення такого листа маркетологи інтернет-магазину sokol.ua: навіть текстом описали переваги використання підставки під ноутбук. Потім додали блок із рекомендаціями підставок, які підходять під діагональ придбаного пристрою:

8. Тригерні розсилки з подякою

Коли з моменту першого придбання клієнта минуло 2 тижні або місяць і потрібно чимось повторно зацікавити людину, рекомендуємо використовувати постпродажний тригер подяки з рекомендаційним блоком «Товари, які можуть вас зацікавити». Клієнту одночасно кажуть «Дякуємо» та пропонують добірку на основі його інтересів.

9. Знижка на переглянутий чи залишений у кошику товар

Знижка на цікавий товар — майже безпрограшний варіант для продавця, якщо клієнт уже не придбав у конкурентів. Вам напевно надходили такі листи-повідомлення про зниження ціни на товар із кошика чи переглядів.

Якщо клієнт подивився або поклав у кошик товари, але впродовж 3-4 днів так і не завершив замовлення, такий тригер розбудить намір купити зі знижкою і з великою ймовірністю призведе до оформлення замовлення.

Переглянуті товари могли втратити актуальність. Додайте блок зі схожими товарами «Вас також може зацікавити», як це зробили MOYO:

10. Добірка акцій із категорії переглянутих товарів

Якщо хочете надавати не точкові рекомендації, а розширювати вибір для підписника — до ваших послуг рекомендації категорій. Залежно від того, яку категорію переглянув зареєстрований користувач на сайті, йому прийдуть рекомендації з акціями в схожих або супутніх категоріях сайту.

Товарні рекомендації в eSputnik

У системі eSputnik є можливість формування як персоналізованих рекомендацій для кожного користувача, так і добірки рекомендацій для певного сегменту одержувачів або всіх одразу.

Автоматичні добірки товарів на основі рекомендаційних алгоритмів

Вони найчастіше застосовуються до листів із покинутими кошиками й покинутими переглядами, а також до будь-яких інших листів, у яких ви збираєтеся розмістити рекомендаційні блоки.

Щоб використовувати таку функціональність, потрібно додати на сайт скрипт вебтрекінгу й налаштувати фід в обліковому записі eSputnik. Покрокову інструкцію та докладну інформацію ви знайдете у статті про налаштування вебтрекінгу на сайті.

Рекомендації для листів будуються на основі дій авторизованого користувача на сайті:

• переходи на сторінки товарів і категорій на сайті (покинуті перегляди);
• додавання товару в кошик;
• здійснення купівлі;
• пошук товарів за ключовими словами.

Рекомендації товарів у наявності / на складі

Рекомендуємо орієнтуватися на реальний час оновлення ваших товарів на сайті, щоб функціональність працювала максимально точно.

Алгоритм формує добірку до 6 позицій, але не більше 2 для однієї категорії, водночас відбираються товари в одному діапазоні цін. Користувач може подивитися 3 товари з різних категорій, тоді рекомендацій сформується 6. Якщо подивиться 1 або 2 товари з однієї категорії, то рекомендацій буде 2.

Підстановка персональних рекомендацій за допомогою препроцесора

Це механізм динамічного оновлення контенту в листі в момент розсилки на основі заздалегідь підготовлених даних.

Є два типи препроцесора: key і random. Останній вибиратиме товари зі списку випадково. А за допомогою key-препроцесора можна налаштувати надсилання користувачам листів із персоналізованим контентом. Для цього необхідно сформувати файл препроцесора, завантажити в обліковий запис, підключити до листа:

Далі потрібно вибрати файл обробника. Це файл зі структурою даних у необхідному для завантаження форматі JSON.

Формування персональних рекомендацій за допомогою передачі API-запиту

Для тригерних листів у запиті передається добірка для окремого клієнта й підставляється йому в лист у вигляді динамічного контенту. Кожен клієнт отримує свою індивідуальну добірку на основі дій на сайті, як у прикладі від Kasta:

Щоб сформувати добірку рекомендацій для певного сегменту одержувачів і розіслати через eSputnik, можна використовувати:

1. Random-препроцесор.
2. Передачу даних методом API (Generate event, Send prepared message).
3. Смартблоки в листі (генератор карток товарів).
4. Зовнішні джерела даних (Postgre SQL, Google Sheets).
5. Фід товарних даних.

Підстановка даних у листи в усіх описаних випадках відбувається за допомогою Apache Velocity (крім випадку зі смартблоками). А щоб заощаджувати час на дизайн готових модулів, рекомендуємо використовувати SRT-блоки в редакторі листів.

У eSputnik для вас завжди доступні шаблони у вигляді «Покинутих кошиків» і «Покинутих переглядів» з усіма необхідними змінними Velocity.

Щоб використати готові листи в сценаріях, необхідно підключити один із тарифів поглибленої сегментації та налаштувати джерела даних. Докладніше про це читайте в нашій інструкції зі створення і налаштування рекомендацій у листах.

Ми розповіли про розсилки листів із персональними рекомендаціями, у яких випадках їх можна використовувати та як вони реалізуються.

Перед тим як запускати в роботу сценарії з автоматичною підстановкою динамічного контенту й рекомендованих товарів, радимо перевіряти коректність змінних, що підставляються, або звернутися за допомогою на support@esputnik.com.

Special Request Inline