Товарні рекомендації на сайті: Як реалізувати | Блог eSputnik

Анна Грекова

Email-маркетолог

Товарні рекомендації на сайті: інструмент збільшення конверсії

Товарні рекомендації на сайті: інструмент збільшення конверсії

Сьогодні практично всі власники електронної пошти і користувачі месенджерів завалені проморозсилками та рекламними пропозиціями від безлічі компаній. Тож як за умов посилення інформаційного шуму вирізнитися на фоні конкурентів, пробитися до свого споживача та збільшити продажі?

Таємниця криється в більш глибокій персоналізації процесу купівлі. Компанії, що підходять до цього питання не лише творчо, але й технічно грамотно, мають усі шанси досягти успіху.

Дослідження підтверджують цю теорію:

За даними опитувань і тестів, 45% споживачів із більшою ймовірністю здійснять купівлі на сайті, якщо вони міститимуть персональні рекомендації, а 56% покупців онлайн-магазинів,більш вірогідно,повернуться на сайт із товарними рекомендаціями.

Але це ще не все!

88% із 300 маркетологів, опитаних під час дослідження Evergage, зазначили, що клієнти їхніх компаній очікують від інтернет-магазинів персоналізованих рекомендацій щодо асортименту товарів.

Просто поміркуйте собі, що вразило б вас найбільше: пропозиції на основі ваших купівель або ж звичайна добірка акційних товарів. Відповідь буде очевидною.

А ось іще один приклад: якщо ви сумніваєтеся щодо купівлі того чи іншого товару, ви скоріше за все переглянете блок «Вам також може сподобатися» або «Подібні товари».

Виходячи з усього зазначеного, можна сміливо зробити висновок, що покупцям подобається отримувати товарні рекомендації, в основі яких знаходяться їхні інтереси й потреби, оскільки це зменшує час, потрібний для пошуків потрібної позиції в інтернет-магазині, та спрощує процес купівлі за рахунок пропозицій, релевантних і персоналізованих із самого початку.

Але надати такі рекомендації — це не лише показати кілька подібних позицій. Важливим є розумне формування пулу товарів на основі даних, зібраних про користувача, та з урахуванням максимальної кількості таких факторів, як ціна, популярність, бренд, аналоги та ін., щоб підвищити ймовірність купівлі.

У чому користь рекомендацій інтернет-магазину

Рекомендаційні блоки допомагають вирішити цілу низку завдань, серед яких:

  • збільшення конверсії — відвідувач сайту може придбати рекомендований товар замість того, який він переглядав, або на додачу до нього, і з меншою вірогідністю піде із сайту без покупки;

  • збільшення тривалості сесії та глибини перегляду — користувач переглядатиме більшу кількість сторінок протягом сеансу й буде проводити на сайті більше часу (а це позитивно позначається на рейтингах у пошукових системах);

  • внутрішнє перелінкування сторінок;

  • спрощення навігації — клієнтові легше знайти супутні або подібні товари в асортименті магазину;

  • формування довіри — покупець бачить турботу про свої інтереси;

  • ненав'язливе просування різних асортиментних груп;

  • підвищення середнього чеку за рахунок cross-sell та upsell (завдяки рекомендації дорожчих товарів і продажу супутніх, а також альтернативних пропозицій щодо товарів, яких немає в наявності);

  • збільшення частоти купівель.

Давайте розглянемо принципи формування рекомендацій та приклади впровадження цього інструменту в кількох інтернет-магазинах, після чого обговоримо способи поліпшення його результативності.

Як зробити товарні рекомендації на сайті

Є кілька способів запровадження персональних рекомендацій на сайті:

1. Привабливий, але складний — написати алгоритм власноруч. Ви краще за інших знаєте своїх клієнтів і всі етапи процесу прийняття рішення щодо купівлі вашого товару. Але щоб це зробити, потрібні час, гроші й ресурси — талановиті програмісти, які зважаться взяти на себе відповідальність за цю ділянку роботи.

     +  Серед плюсів такого рішення — можливість самостійно коригувати алгоритм.

     -  Серед мінусів — ресурсоємність, тривалість процесу і той факт, що результат не завжди відповідає очікуванням.

2. Простий, але не найефективніший — розмістити свої товари на маркетплейсі, де цю функцію вже налаштовано.

    +  Плюси— швидкість реалізації, простота.

    -  Мінуси — рекомендаційні добірки міститимуть також товари конкурентів. Це є скоріше не готовим вирішенням питання, а лише додатковим каналом просування.

3. Оптимальний та безпечний — спеціалізовані сервіси. Зокрема, такий функціонал уже з'явився в нас; з усіма деталями можна ознайомитися в інструкції.

    +  Із плюсів — швидке встановлення скрипту, використання машинного навчання для формування рекомендацій, можливість вибрати пакет оптимальної вартості.

    -  Серед мінусів — клієнтам не надається доступ до алгоритму. До речі, не забувайте, що рекомендаційні блоки можна також показувати в емейл-розсилках.

Дані, що впливають на формування товарних рекомендацій

Основна ідея полягає в тому, що правильні та корисні рекомендації мають грунтуватися на персональних даних користувача. Для аналізу переваг використовують:

  • інформацію з картки контакту (наприклад, геолокацію);

  • поведінку відвідувача на сайті;

  • активність у листах;

  • товари і категорії, переглянуті протягом поточної або попередньої сесії;

  • історію замовлень конкретного покупця;

  • канал, із якого було здійснено перехід (емейл-розсилка, повідомлення у Viber, пуш, пост у соцмережах, контекстна реклама тощо);

  • профілі в соціальних мережах.

Last post

Розміщення рекомендаційних блоків на сайті

Рекомендовані товари можуть відображатися на таких сторінках сайту:

  • на головній;

  • на сторінці категорії;

  • в особистому кабінеті;

  • на сторінці видачі при використанні пошуку на сайті;

  • на сторінці товару;

  • у кошику;

  • на сторінці 404;

  • на сторінці товару, якого немає в наявності.

Вибір місця розміщення рекомендації залежить від алгоритмів сайту.

Окрім того, якщо ви використовуєте спеціалізований сервіс, то вибрати конкретне місце розміщення таких товарів на сторінці можна в адмінці, наприклад:

  • вгорі на головній — найкраще місце для добірки бестселерів;

  • внизу сторінки під товарами — найпоширеніший варіант розміщення для супутніх та альтернативних позицій;

  • якщо йдеться про кошик, то однозначно внизу, щоб не завадити купівлі вже обраного товару.

Різновиди рекомендацій на сайті

Товарні рекомендації можна розділити на два основні різновиди — персоналізовані та неперсоналізовані.

Неперсоналізовані — це ті, що формуються без урахування факторів поведінки та вподобань користувача. Прикладами таких добірок можуть бути блоки з новинками, бестселерами, купівлями інших користувачів або товарами розпродажу. Тому їх часто розміщують на головній сторінці або показують такий блок разом із персоналізованим на сторінці товару чи в іншому місці сайту.

популярне

Персоналізовані — ті, що ґрунтуються на діях та уподобаннях користувача: попередніх замовленнях, перегляді сторінок, інших персональних параметрах, властивостях переглянутого продукту й контексті (для чого купується товар, яким іще чином можна задовольнити цю потребу). Все це може допомогти клієнтові не тільки прийняти рішення про купівлю, але й вибрати найбільш релевантний товар. Найпоширеніший варіант — добірка переглянутих товарів:

нещодавно переглянуті товари

Приклади товарних рекомендацій

Краще один раз побачити, тож давайте подивимось, як і де розміщують блоки з рекомендаціями популярні інтернет-магазини.

Приклади формування товарних рекомендацій на головній сторінці

Тут часто показують топові позиції з усіх категорій. Подібним чином це впроваджено в інтернет-магазині ARBER. У цьому випадку рекомендації розміщені внизу сторінки, через два екрани після основних категорій та акцій і перед блоком із новинами компанії:

Arber

Відвідувачі часто заходять до інтернет-магазину без певної мети, тому важливо розповісти їм про бестселери та акційні пропозиції. Цікавий підхід до вирішення цього завдання бачимо в інтернет-магазину електроніки "Цитрус". Фактично все, що пропонується нижче головного банера, — це добірки з рекомендаціями:

  • турбота про здоров'я — ситуативна добірка, до якої входять не тільки пульсометри й термометри, але також дезінфектори та інші засоби індивідуального захисту, зокрема маски, антисептики, рукавички. Ця добірка може привернути увагу навіть тих, хто прийшов за іншим товаром. Вона є актуальною зараз, а через деякий час її можна замінити іншою ситуативною добіркою, приуроченою до якогось свята (наприклад, до 1 вересня — все для школи);

  • лідери продажів — тут представники різних сегментів покупців знайдуть цікаві пропозиції. У продажах, як і в інших сферах, діє принцип Парето: 80% виручки приносять 20% товару. Тому показувати добірку бестселерів — гарна ідея;

  • новинки — для тих, хто бажає бути в тренді;

  • незабаром у продажі — позиції, доступні для попереднього замовлення;

  • переглянуті товари;

  • рекомендовані товари — персональна добірка.

У цьому випадку такий підхід спрощує відвідувачеві навігацію на сайті й одразу залучає його до взаємодії з пропозиціями магазину.

Citrus

Максимальну кількість рекомендаційних блоків показує на головній сторінці "Фокстрот". Тут відображаються:

  • Найкращі цінові пропозиції;

  • Хіти продажів;

  • Спеціально для Вас;

  • ТОП-пропозиції (окремо за кожною з основних категорій);

  • Новинки;

  • Популярні товари;

  • Найкращі серед подібних;

  • Вибір покупців.

foxtrot

Пропозиції товарів у категорії

Сюди додаються переглянуті раніше товари, бестселери в категорії, новинки, а також товари, які можуть зацікавити покупця (наприклад, аксесуари до позицій поточного розділу). На практиці на цих сторінках найчастіше розміщують тільки один блок: із переглянутими раніше товарами або популярними позиціями в категорії. Так роблять, аби не перевантажувати сторінку. За цим принципом реалізовано такий блок у категоріях товару інтернет-магазину "Розетка":

rozetka

Приклади рекомендацій на сторінці товару

Тут є простір для маркетолога.

Нижче наведені найпоширеніші варіанти:

"Люди, які цікавляться цим товаром, також купили" або "Разом із цим купують" — збірки, що працюють як соціальний доказ. Людина живе в соціумі, і їй важливо переконатися в правильності свого вибору. Тому такі блоки не залишаються поза увагою.

З цим товаром купують

“Разом дешевше”:

Разом дешевше

“Переглянуті товари”:

Переглянуті товари

“Подібні товари”:

Подібні товари

“Товари цієї серії”:

Товари цієї серії

І це ще не повний перелік можливих варіантів! Окрім цього таких добірок може бути більше однієї. Наприклад, магазин Vinzer Home на сторінці з карткою товару показує одразу два рекомендаційних блоки: "Подібні товари" та "Супутні товари":

vinzer

Intertop показує своїм покупцям добірку подібних моделей у блоці "Може сподобатися", а нижче окремою полосою виводяться переглянуті раніше товари із заголовком "Ви переглядали":

intertop

Рекомендації в кошику

Деякі маркетологи вважають, що тут можна показувати будь-які товари, здатні зацікавити покупця, або подібні товари. Але, на наш погляд, розміщувати товари на цій сторінці слід обережно. Вибір уже зроблено, і важливо не відволікти клієнта від процесу купівлі. Якщо вирішено розміщувати рекомендації на цій сторінці, це мають бути позиції, що використовуються в комплексі з вибраним товаром, а не замість нього. За таким принципом сформовано даний блок у магазину “Dzagigrow”:

dzagigrow

Приклад рекомендацій на сторінці 404

Тут можна показувати блок із переглянутими позиціями, товарами на основі пошуку, персональними рекомендаціями, акціями або хітами продажів, як це робить Gold24.ru:

gold

Правила формування рекомендаційних добірок і типові помилки

Створюючи добірки товарних позицій, важливо пам'ятати про такі аспекти:

  • пропоновані варіанти мають бути цікавими та актуальними;

  • не є логічним об'єднувати продукти або послуги, не пов'язані між собою, з метою привернути увагу до тих позицій, які не дуже добре продаються;

  • не варто показувати товари в тих місцях, де вони можуть відволікти клієнта від укладання угоди;

  • стежте за тим, щоб товари, які потрапляють у рекомендації, були в наявності, а також за актуальністю відображення цін. Інакше перехід на сторінку продукту не дасть нічого, крім розчарування.

Слід контролювати відповідність блоків із рекомендаціями описаним вище пунктам, аби вчасно виправляти помилки.

Нижче — приклади не найвдаліших поєднань, яких краще уникати.

Приклад перший — до рекомендаційного блоку "Разом дешевше" потрапили два ідентичних товари. Оскільки купувати обидва не є доцільним, символічна знижка у 5% на другий товар теж не сприяє купівлі:

mistake1

Приклад другий — блок "Разом із цим товаром купують" має містити аксесуари для товару з картки (у даному випадку це дрібна побутова техніка). Проте до нього потрапили дезінфектор і маска:

mistake2

Приклад третій — у рекомендаціях під карткою товару з телефоном запропоновано кілька чохлів, але тільки один із них відповідає моделі, що переглядається:

mistake3

Як перевірити ефективність системи рекомендацій

Зрозуміти, наскільки результативно спрацьовують рекомендації щодо асортименту товарів, допоможе тестування. Для його проведення користувачі поділяються на дві або більше груп (контрольну й тестову), і для кожної з тестових виводяться різні добірки.

Цей метод дозволяє визначити працюючу модель розміщення і тематику блоків, що сприяє підвищенню конверсії. Наявність інструментів тестування й аналітики буде великим плюсом для сервісу рекомендацій, оскільки це в рази полегшить роботу маркетолога й заощадить час, а може, і бюджет.

Становлення та розвиток товарних рекомендацій

Серед піонерів використання персональних товарних рекомендацій — світовий гігант Amazon. Зараз на "Амазоні" персоналізують не тільки набір товарів у рекомендаційному блоці, але й ціни на них. Продукти, що були придбані раніше, будуть запропоновані зі знижкою.

Netflix використовує алгоритм виявлення вподобань та формування рекомендацій із 2006 року. На даний момент представники компанії запевняють, що вгадують уподобання користувача з точністю 85%. Причому в клієнтів із різними інтересами будуть відрізнятися не тільки добірки фільмів та серіалів, але й заставки до тих самих фільмів. 60% глядачів обирають контент, запропонований в рекомендаціях.

За розробку алгоритму сервіс був готовий заплатити 1 млн доларів.

Нехай вас не лякає така цифра — зараз впровадити інструмент персональних рекомендацій можна за суму, значно скромнішу. І такий інструмент є необхідним, оскільки майбутнє — за глибокою персоналізацією процесу продажів.

Формування рекомендацій в eSputnik

Створити персональні товарні рекомендації для сайту можна, не виходячи з акаунта eSputnik. Для цього в організації має бути підключений веб-трекінг та активований тариф, що містить використання рекомендацій. Якщо все це зроблено, залишається тільки зайти до розділу "Сайт" із верхнього меню та вибрати пункт "Рекомендації".

esputnik menu

Тут можна налаштувати сторінки розміщення рекомендаційних блоків, джерела даних для формування добірок товарів, їхнє розміщення на сторінці та зовнішній вигляд карток у блоці.

Рекомендації можуть ґрунтуватися на даних про користувача (наприклад, раніше переглянуті позиції), даних про товар (подібні товари, із цим також купують). Окрім цього є можливість формування добірок за неперсоналізованим алгоритмом. Даний варіант використовується, якщо даних для персоналізації недостатньо. За замовчуванням у цьому випадку будуть виводитися товари — лідери продажів.

Щоб додати рекомендаційний блок, натисніть кнопку "Нова рекомендація" і зробіть потрібні налаштування.

esputnik recommendations

Детальніше з процесом створення персональних товарних рекомендацій можна ознайомитися на нашому сайті.

Налаштувати рекомендації на сайті

Висновки

У майбутньому, що вже настало, персоналізовані товарні рекомендації — це своєрідний шляхетний звичай. Цей інструмент дозволяє реалізувати стратегію WIN-WIN: покупець бачить і купує саме те, що входить до сфери його інтересів, а компанія продає більше й отримує високий прибуток. За даними marketingprofs, персональні рекомендації в середньому збільшують обсяг продажів на 19%. У певних сферах ця цифра може бути більшою — отже, є за що боротися, і цей інструмент варто опановувати.

Налаштувавши товарні рекомендації через eSputnik, ви матимете змогу збільшити продажі та поліпшити взаємини зі своїми покупцями.

Special Request Inline

2.7 з 5 на основі 3 оцінок

Анна Грекова

Email-маркетолог

Коментарі 0