Товарные рекомендации: где и зачем использовать

Один из способов увеличить доход в e-commerce — повышение среднего чека. Ведь, чем больше купит клиент, тем меньше компания потратит на его привлечение. Поэтому интернет-магазины предлагают сопутствующие и альтернативные товары, а также более дорогие аналоги. Это помогает не только увеличить прибыль, но и улучшить клиентский опыт.

В статье разобрали, как работают товарные рекомендации, какую пользу они приносят и как правильно предлагать дополнительные товары через разные каналы маркетинга.

Что такое и чем полезны товарные рекомендации

Товарные рекомендации — это подборки товаров на основе данных о пользователе или общем покупательском поведении группы пользователей.

Принцип работы такой:

Специальная платформа автоматизации маркетинга отслеживает действия пользователя на сайте: что он просматривает, добавляет в корзину или покупает. На основе этих данных создают рекомендации, которые могут заинтересовать пользователя.

Обычно товарные рекомендации показывают:

• на сайте,
• в email-рассылках
• в приложениях.

Конверсию таких рекомендаций увеличивают за счет персонализации. Клиент видит то, что ему действительно интересно, а не случайные подборки. Это повышает шансы на покупку.

Товарные рекомендации позволяют:

• увеличить конверсию за счет релевантных предложений; 
• повысить средний чек за счет сопутствующих товаров;
• увеличить частоту покупок, например, с помощью писем с товарами, которые клиент, вероятно, купит в будущем.

Плюсы товарных рекомендаций

Товарные рекомендации — это не только инструмент продаж, но и проявление заботы о клиенте. Они помогают:

• Познакомить новых пользователей с ассортиментом и предлагать постоянным клиентам новинки, которые могут их заинтересовать.
• Сэкономить время пользователя на изучении ассортимента, предлагая товары, которые могут быть интересны. 
• Быстро найти товар, который клиент ранее просматривал, но забыл добавить в избранное или корзину. 

Плюсы товарных рекомендаций для бизнеса: 

• Рост среднего чека. Сопутствующие товары помогают клиенту заказать все нужное сразу, а похожие товары предлагают более дорогие или с лучшими характеристиками. Популярные товары работают как социальное доказательство, подталкивая к покупке.
• Повторные продажи. Персональные подборки и новые товары, которые похожи на любимые, мотивируют клиента вернуться и сделать еще одну покупку.
• Повышение цен. Рекомендации помогают продавать не только невостребованные товары, но и успешно продвигать популярные. Когда спрос растет, магазин может поднять цены.

Статистика эффективности рекомендаций:

• рекомендации по продуктам составляют в среднем 31% доходов сайта e-commerce.
• клиенты, изучающие товарные рекомендации, завершают покупку в 4,5 раза чаще и со средним чеком на 10% выше. 
• 35% того, что потребители купили на Amazon, было получено с помощью его рекомендательной системы.

Виды товарных рекомендаций и как их использовать 

Товарные рекомендации делятся на два вида по принципу использования пользовательских данных: 

• Персонализированные. Алгоритмы подбирают товары для конкретного пользователя на основе его поведения. Например, товары, похожие на те, что клиент заказывал в прошлом месяце.

• Неперсонализированные. Эти подборки создают для всех или для сегмента покупателей, исходя из общих тенденций. Например, товары, которые чаще всего покупает определенная группа людей.

Также рекомендации различаются по типам:

Похожие. Товары, которые напоминают те, что пользователь уже просматривал или покупал. Обычно они принадлежат к одной категории. 

Сопутствующие. Товары, которые обычно покупают вместе с выбранным. Они дополняют друг друга и часто используются вместе.

Популярные. Товары, которые часто смотрели и покупали другие клиенты. Несмотря на неперсонализированный подход, такие рекомендации помогают новым пользователям сориентироваться в ассортименте и могут подтолкнуть к покупке.

Просмотренные. Это товары, которые пользователь видел, но не купил. Здесь обычно отображаются последние просмотренные товары, даже если они из разных категорий.

Пакетные. Товары, которые продаются в комплекте. Взять их набором дешевле, чем по отдельности. Как и сопутствующие, они часто дополняют друг друга.

Персональные. Эти рекомендации основаны на предпочтениях и всей истории покупок конкретного клиента. Алгоритмы анализируют не только последние покупки, но и предсказывают, какие товары скоро понадобятся снова.

На самом деле таких типов гораздо больше, а еще их часто объединяют.

Как рекомендовать товары на сайте и в рассылках

Три шага перед запуском рекомендаций: 

1. Определите тип рекомендаций. Поймите, какие рекомендации вы будете делать: персонализированные или общие на основе данных. Для каждого типа нужен свой набор данных и IT-решение. Обычно полностью персонализированные предложения требуют работы с большими объемами данных и машинного обучения.
2. Разработайте варианты рекомендаций. Определите, что именно будет появляться в рекомендациях: сопутствующие товары, более дорогие альтернативы или комплектные предложения. Эти рекомендации должны стать частью вашей маркетинговой стратегии и ориентироваться на cjm пользователя.
3. Выберите способ отображения рекомендаций: на сайте и/или в email-рассылках. Письма с товарами особенно эффективны при омниканальной стратегии, когда действия на сайте синхронизированы с отправкой сообщений.

Изучите нашу карту триггерных механик для e-commerce, чтобы собрать еще больше идей для общения с пользователями.

Рекомендации на сайте

Чтобы рекомендовать товар на сайте, важно учесть несколько особенностей: 

• Продумать сбор данных для персонализации. Ведите пользователя к регистрации или используйте cookie. Обычно отслеживают пол, географию, историю заказов и активности на сайте.
• Выбрать место для показа рекомендаций и проверять гипотезы через A/B-тестирование. 

Где можно показывать рекомендации:

• Поп-ап: при повторной сессии на сайте — для просмотренных товаров
• Карточка товара: под основным продуктом — для альтернативных товаров, сопутствующих или товаров со скидкой.
• Корзина: показывайте сопутствующие товары или продукты, которые клиент недавно смотрел.
• Главная страница: для новых пользователей — популярные товары или скидки; для возвращающихся — персональные рекомендации на основе предыдущих действий.
• Страница ошибки (404): вместо 404 предложите новинки, акции или просмотренные ранее товары, чтобы удержать клиента на сайте.

Так, интернет-магазин «Он и Она» настроили чат-бота с популярными товарами. Когда покупатель находился в определенном разделе каталога, ему предлагали обратить внимание на популярный товар в текущей категории. Механика принесла 2,5% выручки за месяц. 

Рекомендации через email-рассылках

Товарные рекомендации часто используют в email-рассылках. Для этого нужно синхронизировать действия на сайте с email-каналом и продумать цепочки писем.

В какие письма можно добавить рекомендации:

• Брошенная корзина: напомните о товарах, которые клиент добавил, но не купил, и предложите аналогичные категории.
• Реактивационные письма: возвращайте клиентов к покупкам через персональные рекомендации.
• Акционные email: сообщайте о скидках или снижении цен на интересные клиенту товары.
• Тематические письма: предлагайте товары по интересам клиента или к праздникам.

Товарные рекомендации можно добавлять и в приветственные письма, и в уведомления о статусе заказа. Это поможет напомнить клиенту о товарах или заинтересовать новыми предложениями.

Так, интернет-магазин Cougar настроил рассылку с товарами, которыми интересовался посетитель. Триггерные email-рассылки с просмотренными товарами принесли 101 заказ за 8 месяцев.

Как сделать товарные рекомендации на сайте

Есть несколько способов внедрения персональных рекомендаций:

Собственная разработка. Написать алгоритм своими силами — сложный, но заманчивый вариант. Вы лучше всех знаете своих клиентов и можете учесть все этапы принятия решения о покупке. Однако для этого нужны время, деньги и ресурсы — талантливые программисты, готовые взять на себя ответственность.

За: вы сможете самостоятельно и в любой момент скорректировать механику.
Против: высокая стоимость, длительность процесса, возможные несоответствия с ожиданиями.

Размещение на маркетплейсе. Проще, но менее эффективно — маркетплейсы уже предлагают товарные рекомендации.

За: быстрая реализация и простота.
Против: в рекомендациях будут и товары конкурентов, что делает это больше дополнительным каналом продвижения, а не полноценным решением.

Использование специализированных сервисов. Оптимальный вариант — воспользоваться готовыми решениями. Например, в Carrot quest вы можете настраивать триггерные коммуникации сразу в нескольких каналах на основе данных клиентов.

За: быстрая установка скрипта, использование машинного обучения, выбор подходящего по цене пакета.
Против: клиенты не получают доступ к алгоритму.

3 ошибки при настройке товарных рекомендаций

Рекомендации — это гибкий инструмент, но есть несколько моментов, которых стоит избегать:

1. Предлагать неподходящие товары. Не показывайте продукты, которые не связаны с интересами пользователя. Например, странно предлагать набор рыболовных крючков девушке, которая покупает косметику и смотрела только платья и обувь.
2. Рекомендовать слишком дорогие альтернативы. Даже если клиент готов потратить немного больше, не стоит предлагать товары, которые в несколько раз дороже. Покупатель эконом-сегмента не перейдёт в премиум.
3. Не использовать рекомендации вообще. Товарные рекомендации — это не только способ увеличить продажи, но и повысить лояльность. Когда вы напоминаете о сопутствующих товарах, вы проявляете заботу о клиенте, помогая ему не забыть важные вещи для основного товара.

Подведем итоги

• Товарные рекомендации — проверенный и эффективный инструмент для выстраивания долгосрочных отношений с клиентами и увеличения продаж.
• Они помогают новым пользователям освоиться в ассортименте, а постоянным — находить релевантные товары. Рекомендации также увеличивают время, проведённое на сайте, что повышает вероятность покупки и роста среднего чека.
• Чаще всего товарные рекомендации показываются на сайте, в приложении и в email-рассылках. Но также их можно увидеть в пуш-уведомлениях, SMS и контекстной рекламе. Найти лучшую площадку поможет тестирование.
• Типов рекомендаций много: похожие товары, сопутствующие, популярные. Важно экспериментировать и подбирать подходящий вариант, ориентируясь на успешные кейсы других компаний.
• Рекомендации могут быть персонализированными (на основе данных конкретного пользователя) и неперсонализированными (на основе общего поведения покупателей). Оба типа полезны и преследуют разные цели и работают лучше в комплексе.