У SEZON давно знають, що зручність для клієнта — ключ до повторних покупок. Команда бренду хотіла автоматизувати частину взаємодії, зробити її більш точною та орієнтованою на інтереси кожного покупця.

Рішенням стали товарні рекомендації на сайті — інструмент, який допомагає показувати релевантні товари на різних етапах користувацької взаємодії. Його впровадили спільно з командою eSputnik, поступово тестуючи підходи та налаштування.

У цьому кейсі — коротко про те, з чого почали, як працювали з рекомендаціями, які результати отримали та що компанія планує далі.

Про проєкт

SEZON — український бренд, що понад 10 років продає взуття для всієї родини. Компанія починала з одного магазину в Чернівцях, а з часом виросла в національну мережу з понад 40 торговельних точок у великих містах України. За цей період клієнти придбали понад 1 600 000 пар взуття. SEZON продовжує розвивати мережу фізичних магазинів і паралельно посилює онлайн-напрям.

Найбільш активна аудиторія бренду — сучасні й активні жінки віком від 35 до 54 років. Вони шукають зручне, стильне і якісне взуття на щодень, для подорожей і особливих випадків.

Завдання

Команда SEZON хотіла відійти від ручного підбору товарів у блоках рекомендацій і перейти до автоматизованої системи, яка підлаштовується під дії кожного користувача. Основне завдання — зробити комунікацію більш точною та динамічною, аби краще реагувати на інтереси постійних клієнтів.

З розвитком онлайн-продажів команда вирішила протестувати товарні рекомендації як перший інструмент автоматизованої персоналізації — їх впровадили на сайті разом із CDP eSputnik.

SEZON не використовували інші CDP до нашої співпраці, тому важливо було знайти рішення, яке буде одночасно гнучким і зрозумілим на старті. У фокусі були такі завдання:

• автоматизувати товарні рекомендації на сайті — замість ручного додавання товарів;
• покращити персоналізацію взаємодії з постійними клієнтами;
• підвищити ефективність комунікацій через релевантні пропозиції.

Рішення

Налаштування рекомендацій на сайті

Рекомендаційні блоки не тільки спрощують навігацію, а й допомагають створити персоналізований досвід для кожного відвідувача. Вони показують товари, які можуть зацікавити клієнта, навіть якщо той не шукав нічого конкретного. Це утримує увагу, мотивує досліджувати сайт довше й зрештою — позитивно впливає на продажі.

Інтеграція рекомендацій складалася з кількох кроків:

1. Підключення тарифу Professional, який відкриває доступ до розширених можливостей персоналізації.
2. Встановлення вебтрекінгу — він фіксує дії користувачів на сайті: перегляди товарів, категорій, покупки тощо. Ці дані надсилаються в eSputnik і стають однією з основ для формування рекомендацій.
3. Визначення сторінок, на яких з’являтимуться рекомендаційні блоки, й узгодження цього з customer success manager eSputnik.
4. Вибір алгоритмів для кожного блоку відповідно до цілей сторінки: утримання уваги, допродаж, пропозиція супутніх товарів тощо.

Усі рекомендації формуються автоматично — на основі трансформерної моделі. Вона аналізує історію покупок і дії користувача, вивчає послідовність його кроків, уподобання за категоріями, цінами та часом.

Ці дані перетворюються на числові вектори, які модель порівнює між собою, щоб передбачити найімовірніші інтереси. У результаті система підбирає персональні рекомендації для кожного користувача — без зайвих дій з боку команди.

До речі, трансформерні моделі демонструють на 71% вищу ефективність порівняно з традиційними. Ви можете дізнатись більше про те, як це працює, з нашої статті.

Рекомендації на головній сторінці

Головна сторінка — перша точка контакту для багатьох відвідувачів. Користувачі можуть заходити без чіткої мети, тож головне завдання цього блоку — зацікавити й втягнути в перегляд.

На цьому етапі був впроваджений показ популярніих товарів — тих, що найчастіше переглядають або купують інші користувачі. Це створює ефект соціального доказу: “якщо іншим сподобалося — можливо, і мені підійде”. Такий підхід викликає довіру з першого погляду та стимулює вивчення каталогу.

Рекомендації в категоріях

На сторінках категорій відвідувач уже більш орієнтований на покупку — він переглядає певну групу товарів, але ще не визначився з вибором. Щоб допомогти йому на цьому етапі, команда додала блок з бестселерами — моделями, які найчастіше купують інші клієнти.

Такі рекомендації дозволяють швидше знайти щось справді популярне й перевірене. Для користувачів це може стати орієнтиром і підказкою, що саме варто розглянути насамперед.

Рекомендації на сторінках товару

Щоб максимально використати потенціал сторінки товару, ми додали одразу два типи рекомендацій: супутні товари та альтернативні варіанти.

Супутні товари допомагають збільшити середній чек (AOV), підштовхуючи користувача додати до кошика щось логічно пов’язане. А альтернативні варіанти утримують увагу, якщо основний товар не до кінця відповідає очікуванням. Це знижує ризик втрати клієнта і збільшує ймовірність покупки.

Товари, які часто купують разом

Цей блок показує, що саме зазвичай купують разом з обраним. Наприклад, до пари з черевиками — засіб для догляду за взуттям чи устілки. Алгоритм побудований так, щоб пропонувати доповнення з релевантної категорії — з урахуванням попередніх покупок інших користувачів.

Схожі товари

Поруч з основним товаром відображаються схожі моделі — за кольором, матеріалом, стилем. Це дає змогу порівняти, обрати краще, або просто побачити більше варіантів перед прийняттям рішення.

Рекомендації на сторінці 404

Потрапляння на 404 сторінку зазвичай означає, що щось пішло не так і користувач не знайшов те, що шукав. Але навіть у такій ситуації можна втримати його інтерес. Ми вирішили використати цей момент — і додали на 404 сторінку блок із популярними товарами.

Це дає змогу не переривати шлях клієнта, а навпаки — запропонувати щось релевантне на основі того, що має попит серед інших покупців. У деяких випадках саме це спонукає продовжити перегляд або навіть оформити замовлення.

Результати

Уже в перші два місяці після впровадження товарних рекомендацій SEZON зафіксував зміни в поведінці користувачів на сайті. Ключові показники почали зростати:

• час взаємодії з сайтом збільшився на 17%;
• додавання товарів у кошик — на 30,5%;
• додавання до обраного — на 244,6%;
• перегляди однієї сторінки — на 389,2%.

Особливо високі показники залученості продемонстрував блок “Схожі товари”: його CTR склав 42,9%, що стало найкращим результатом серед усіх типів рекомендацій.

Плани

У SEZON не планують зупинятись на впровадженні товарних рекомендацій. Команда поступово переходить до більш комплексної роботи з клієнтською базою — через персоналізовані розсилки, гнучкі сценарії комунікацій та глибший аналіз взаємодій.

Серед пріоритетів — тестування нових форматів, посилення залученості й робота з утриманням клієнтів:

Підсумок

Впровадження товарних рекомендацій стало для SEZON можливістю протестувати автоматизацію та персоналізацію на власному сайті. Навіть у межах базового сценарію бренд зафіксував зміни в поведінці користувачів: зростання додавань до кошика, обраного, переглядів і часу взаємодії з сайтом.

Даний кейс демонструє, що персоналізовані блоки можуть впливати на взаємодію, якщо правильно розміщені, налаштовані й регулярно аналізуються.

 Якщо ви також хочете спробувати персоналізовані рекомендації на своєму сайті — залиште заявку на демо у формі внизу. Обговоримо потреби вашого бізнесу, покажемо можливості й підкажемо оптимальний сценарій для старту.

Отримати персональну консультацію