Інтернет-магазини користуються популярністю у багатьох людей, оскільки в них зручно вибирати товари, прицінюючись до асортименту стільки часу, скільки тобі потрібно. Спокійно вивчаєш продукцію в комфортній атмосфері без настирливих консультантів. Але в цьому схований і мінус онлайн-торгівлі – немає можливості швидко отримати від продавця поради у виборі товарів.
Закрити це питання допомагають персональні рекомендації на сайті і в розсилках, що формуються штучним інтелектом. Вони складаються на основі інформації про:
- поведінку людини на сайті і в розсилках;
- вподобання клієнта;
- дані про товари.
Рекомендації допомагають довше утримувати відвідувачів на сайті і стимулюють продажі. А клієнти отримують мовчазного консультанта, який пропонує їм саме те, що потрібно. У нашій статті ми розглянемо, як працюють рекомендаційні блоки, що необхідно для їх налаштування, і яких результатів від них чекати.
Користь від товарних рекомендацій
За даними статистики, 59 % онлайн-покупців вважають, що на сайтах з персоналізованими пропозиціями простіше знайти цікаві товари. А 56 % відвідувачів з більшою часткою ймовірності повернуться в такий інтернет-магазин. Загалом рекомендації на сайті допомагають:
- прискорити зростання конверсії;
- продовжити час сесії і збільшити глибину перегляду;
- підвищити суму середнього чека;
- поліпшити клієнтський досвід (покупець економить час, швидко знаходить необхідний товар, бачить пропозиції, що відповідають його інтересам);
- просувати потрібні товари/бренди.
У розсилках рекомендаційні блоки підвищують показник CTR, стимулюють замовлення і зростання прибутку.
Типи рекомендаційних блоків
За контентом рекомендаційні блоки поділяються на два види – загальні і персональні. Вибір першого або другого варіанта залежить від наявності інформації про клієнта.
Загальні блоки слід показувати, коли про відвідувача/підписника недостатньо відомостей і незрозуміло, що його цікавить. Щоб зацікавити нових користувачів, у якості рекомендацій виводяться бестселери, акційні пропозиції та розпродажі, топові товари з конкретної категорії і т. д.
Персональні – формуються з історії взаємодії людини з інтернет-магазином і розсилками. Враховуються перегляди сторінок, окремих товарів, замовлення, додавання в обране, кліки в розсилках, сума середнього чека. Крім цього, можна порадити товари, підібрані на основі переглядів та придбань клієнтів з подібними інтересами.
Впровадження персональних рекомендацій на сайт
Існує кілька варіантів, як додати блоки з персональними рекомендаціями на сайт:
- своїми силами;
- спеціальні модулі в CMS (HostCMS, InSales, AdVantShop, 1С-Бітрікс і т. д.);
- системи автоматизації маркетингу.
Якщо ви вирішили впроваджувати блоки самостійно, то ваші програмісти повинні написати та додати на сайт алгоритм штучного інтелекту (ШІ). Перевага даного підходу – в індивідуальному налаштуванні алгоритмів під потреби вашого магазину. Але це вимагає великих зусиль з боку тямущих розробників і може затягнутися надовго.
Спеціальні модулі в CMS являють собою вже готове рішення, що знімає кілька проблем. Їх алгоритми відразу розроблені з урахуванням особливостей движка, і не потрібно переживати про сумісність із кодом сайту. Але ви, швидше за все, не зможете використовувати складні алгоритми, кастомізувати зовнішній вигляд рекомендаційних блоків і не отримаєте глибокої аналітики.
Використання системи автоматизації маркетингу дозволить швидко додати рекомендації в інтернет-магазин. При цьому всі тонкощі з налаштування і підтримки роботи алгоритму беруть на себе програмісти сервісу. Ви зможете домовитися про виведення рекомендаційних блоків не тільки на сайті, а й в email-розсилках, месенджерах та push-повідомленнях. Недолік у тому, що не буде можливості безпосередньо редагувати алгоритми (зазвичай за запитом до команди розробників). Така опція доступна тільки при розробці своїми силами.
Наприклад, додати рекомендаційні блоки на сайт можна через eSputnik. Для цього потрібно під'єднати один з тарифів Extra Features і налаштувати веб-трекінг. У системі ви оберете, на яких сторінках і в якому саме місці будуть з'являтися рекомендації, підберете їх дизайн. Чи зможете налаштувати правила, за якими товари будуть додаватися в добірки: вартість, бренд, категорія і т. д. Крім того, зазначите, які позиції виводити більше, які менше, або що з асортименту зовсім не показувати у блоках.
Надалі в системі розпочне накопичуватися статистика про роботу рекомендацій. З'являться дані про кількість їх переглядів, переходів, транзакцій, кількість проданих одиниць товару, суму придбань, середній чек і ін.
Де розміщувати блоки на сайті
Частіше за все товарні рекомендації розміщують на таких сторінках інтернет-магазинів:
- на головній;
- у категоріях;
- у пошуку;
- у картках товарів;
- у кошику;
- на сторінці 404.
Для головної сторінки можна зробити кілька рекомендаційних блоків. Наприклад, на сайті ювелірної мережі «Укрзолото» виводять «Новинки», «Розпродаж» та «Популярне». Новинки підняли вище, щоб на них звертали увагу в першу чергу.
На сторінках категорій використовуються як загальні, так і персоналізовані блоки. Так у магазині bonprix виводяться рекомендації з бестселерами у конкретній категорії.
Аналогічно персональні і загальні добірки можна додати у видачу пошуку. Для сторінки товару підходять будь-які рекомендації: подібні пропозиції, раніше переглянуті товари, придбання інших клієнтів, набори зі знижкою і т. д.
Наприклад, у магазині «Алло» є блоки «Подивіться ще», «Ви дивилися», «Вигідний набір» і «З цим товаром купують». На одній сторінці можна виводити декілька блоків.
Коли людина перейшла у корзину, її також варто зацікавити рекомендаціями. Можливо, вона щось забула, і побачивши цю річ у блоці, додасть її до товарів, які хоче придбати. За таким принципом діють у bonprix, де на сторінку кошика виводять обране і переглянуті пропозиції.
На сторінці 404 обов'язково мають бути товарні рекомендації. Якщо людину зацікавила річ і вона була знята з продажу, клієнт, ймовірно, засмутиться. Але замість порожнього екрану з написом «404» він побачить добірку подібного асортименту. Це простимулює його ознайомитися з іншими пропозиціями, а не просто піти з сайту.
При виборі сторінок для різних рекомендаційних блоків керуйтеся здоровим глуздом. Наприклад, не додавайте у кошик кілька рекомендацій з подібними товарами, адже це може відвернути користувача від завершення угоди.
Де на сторінці розмістити рекомендації, залежить від уподобань продавця та дизайну інтернет-магазину. Як правило, їх розташовують таким чином:
- бестселери – у верхній частині на головній сторінці;
- подібний асортимент – знизу на сторінці товару;
- супутні товари – у кошику під обраними предметами.
Але краще проводьте тестування і покладайтеся на його результати.
Курс Email-маркетинг. Швидкий старт допоможе побудувати комплексну стратегію email-маркетингу для бізнесу. Ви зможете мультиканально поєднувати email, sms, webpush, месенджери (Facebook, Viber). Дізнаєтеся як збирати базу і сегментувати її, робити листи, які продають, дізнаетесь як формувати контент для розсилок, будувати автоматичні ланцюжки, як реанімувати базу, будувати воронки продажів і аналізувати ефективність роботи.
Чого можна досягти з рекомендаціями онлайн і офлайн
Великий український ритейлер електроніки «Фокстрот» за допомогою компанії eSputnik впровадив рекомендаційні блоки на сайті. Перед цим інструментом ставилося кілька завдань:
- збільшення конверсій і цільових дій в інтернет-магазині;
- зростання числа позицій у чеку;
- підвищення обсягу продажів крос-категорій (аксесуари і супутні товари).
При формуванні рекомендацій нейромережа враховує історію придбань великої кількості клієнтів, дані про товари (опис, ціна, супутні категорії), історію взаємодії із сайтом конкретного відвідувача. Розробники і аналітики даних спільно з представниками компанії обговорюють особливості конкретного бізнесу і редагують під нього роботу нейромережі. Таким чином штучний інтелект формує найбільш релевантний набір рекомендованих товарів для кожного відвідувача.
У інтернет-магазині блоки розміщені на головній, у категоріях, у товарних картках, у кошику.
Після впровадження рекомендацій зацікавленість на сайті ритейлера зросла на 10 %, а зростання конверсії склало 5 %. Плюс тільки за квітень 2021 року, завдяки рекомендаційним блокам, на 16 % зросли продажі аксесуарів.
«Фокстрот» використовує рекомендації і у своїй мережі офлайн-магазинів. Блоки з персональними пропозиціями бачать перед собою під час спілкування з клієнтами оператори call-центру і продавці в торгових залах. Це значно полегшує роботу персоналу, адже неможливо запам'ятати весь асортимент магазину. А так можна швидко подивитися в системі, які супутні товари порадити або запропонувати клієнту речі, якими він вже раніше цікавився.
Налаштування товарних рекомендацій у розсилках
Для формування рекомендацій у розсилках, як і у випадку з сайтами, потрібно збирати дані про дії користувачів на всіх каналах. На основі цих відомостей вибираються товари і вставляються в лист. Необхідна якісна сегментація. Потрібно розділяти всю аудиторію на окремі сегменти, сформовані за різними критеріями (геолокація, стать, вік, інтереси, стадія замовлення, середній чек, час останнього придбання, переваги брендів і багато іншого). Після цього можна буде зробити добірку релевантних рекомендацій і відправляти її не одному користувачеві, а цілому сегменту людей зі схожими інтересами і поведінкою.
Персональні добірки можна додавати вручну, але це довгий і складний процес. Потрібно в шаблон вставити кілька товарних карток з посиланнями, картинками, цінами, розміром знижки і т. д. Якщо навіть мінімально сегментувати за статтю, тоді вже доведеться зробити два варіанти кожного імейла з різними рекомендаціями. Це підходить тільки магазинам з невеликим асортиментом.
Є готові набори, коли рекомендації підставляються в лист із зовнішнього джерела. У ньому є сформовані добірки для різних сегментів або фіди. Джерело зв'язується з конкретним імейлом, і під час розсилки в нього вставляються рекомендації. Для цього потрібен фахівець, що вміє оперувати даними і працювати з динамічним контентом.
Можна надсилати в систему розсилки рекомендації, згенеровані на сайті або в сторонньому сервісі, за допомогою API. Товари в лист будуть додаватися у момент відправки. Цей спосіб можна реалізувати за допомогою розробника.
Існують системи автоматизації маркетингу з готовими рішеннями на основі роботи нейромереж. Алгоритми аналізують історію взаємодії користувача з магазином, враховують інформацію про товари, формують рекомендації та з прив’язаного списку фідів додають їх у розсилки. Нейромережі самовдосконалюються, тому їх потрібно налаштувати на початковому етапі, а далі вони будуть розвиватися. Цей варіант звільняє багато часу маркетолога, який замість технічних завдань зможе займатися аналітикою, прогнозуванням, креативом. Плюс дані, що використовуються, будуть єдиними як для сайту, так і для розсилок – добірки рекомендованих товарів більш точні.
Використання рекомендацій в email-розсилках
В ідеалі рекомендаційні блоки повинні працювати омніканально, щоб вся комунікація з клієнтом стала максимально персоналізованою. Найбільше можливостей для цього надає email-розсилка, бо може містити більше товарних карток. А месенджери і пуші обмежені одним зображенням.
Рекомендації можна додавати майже у будь-які види листів. У проморозсилку додають блоки з товарами, сформованими з поточної акції, враховуючи інтереси підписника.
Не варто ігнорувати привітальні листи, адже вони мають велику кількість переглядів. У welcome-повідомленні можна розповісти підписнику, чим корисний ваш магазин, і порадити цікаві пропозиції. Якщо ви запускаєте вітальний ланцюжок з двох-трьох листів, то загальні товарні рекомендації додавайте у фінальні повідомлення.
У тригерний email з покинутими переглядами, крім позицій, що зацікавили відвідувача, додайте кілька варіантів з тієї ж категорії за ціною трохи нижче і трохи дорожче. Можливо, клієнт просто не зміг відразу знайти те, що йому потрібно.
Аналогічно дійте з тригером «Покинутий кошик». У такий лист можна додати блок з товарами, які обирали інші покупці разом із цим, або просто супутні.
У повідомлення про зниження ціни, крім самої пропозиції, можна вкласти рекомендації з подібними варіантами з тієї ж категорії.
Коли товар знову є в наявності, порадьте людині ще й подібні новинки. А у повідомлення про стан замовлення (прийнятий, в обробці і т. д.) вставте блок з рекомендаціями із серії «З цим купують».
У післяпродажному імейлі подякуйте клієнтові за придбання, подаруйте йому бонуси і покажіть, що ще цікавого можна придбати наступного разу. Якщо у вас діє програма лояльності, тоді в листі про стан бонусного рахунку порадьте, на що можна його витратити.
Додайте рекомендації в реактиваційний лист, і шанси на повернення клієнта зростуть.
Продавати можуть і вітальні листи. У них зазвичай додають блоки з новинками та персональними добірками зі знижками.
На які результати орієнтуватися
Приклад успішного впровадження рекомендацій у листах – кейс інтернет-магазину «Антошка». Їх додали в кілька видів розсилок: покинуті кошики та перегляди, зниження вартості, реактивація та новинки на сайті. Після цього email-канал щомісяця став приносити на 20 % більше доходу. Покращилися й інші показники персоналізованих листів: перегляди і Click-To-Open Rate вдвічі вище, ніж у масових розсилок, транзакцій – на 70 % більше.
У листах до рекомендаційних блоків можна додавати від 3 до 9 назв. Кількість залежить від обраного типу рекомендацій (покинуті перегляди, залишений кошик, новинки і т. д.).
На закінчення
E-commerce розвивається все швидше, тому що покупці оцінили, наскільки зручно і швидко здійснювати придбання без витрачання часу на ходіння по магазинах. При цьому важливо наблизити обслуговування в онлайн-магазинах до рівня традиційного шопінгу. За допомогою персональних товарних рекомендацій можна створити ефект того, що саме у вашому магазині клієнт бачить речі, про які він тільки подумав. У підсумку людина залишиться задоволеною асортиментом, купить те, що їй необхідно, і навіть трохи більше запланованого. За статистикою, продуктові рекомендації приносять 10-30 % від загального обсягу виторгу. Цей інструмент однозначно необхідний онлайн-торгівлі. Питання залишається лише у виборі варіанту його впровадження.
Авторизуйтесь , щоб залишати коментарі