Детально

Партнерский материал

Современный покупатель постоянно сравнивает не только товары и цены, но и обращает внимание на взаимодействие с брендом. Чем лучше бизнес выстраивает отношения с клиентом, тем больше прибыли может получать.

На конверсию влияет множество факторов, среди них и eSputnik, которые напрямую зависят от предпочтений пользователей. Яркий пример того, что товарные предложения работают, – Amazon, где 70% сайта занимают рекомендательные блоки.

Позволить себе такую функциональность может не только мировой гигант, а и любой e-commerce. В этом материале разбираемся, как она работает, и рассказываем реальный кейс ретейлера электроники.

Зачем бизнесу товарные рекомендации

Согласно исследованию Monetate, рекомендации товаров могут увеличить:

доход компаний – до 300%;
конверсию – до 150%;
среднюю стоимость заказа – на 50%.

Статистика Monetate

Конечно, эти цифры будут варьироваться в зависимости от имеющихся данных, качества и количества рекомендаций. Помимо увеличения конверсии, блоки рекомендованных товаров решают задачи:

увеличения продолжительности сессии и глубины просмотра;
внутренней перелинковки страниц;
облегчения навигации на сайте;
продвижения ассортимента;
повышения среднего чека через cross-, upsell;
увеличения частоты покупок;
снижения нагрузки на сотрудников магазина (call-центра и розницы).

Виды товарных рекомендаций

Товарные рекомендации делятся на такие типы:

Общие – учитываются данные большой выборки пользователей. Так можно формировать блоки с самыми просматриваемыми и покупаемыми товарами и показывать их посетителям, о которых еще не собрана история.
Основанные на данных товара – учитывается информация о категориях, характеристиках, названии и стоимости товаров. Подходят для подбора похожих товаров и комплектов.
Основанные на данных пользователя – учитывается поведение определенного контакта на сайте, в рассылках, его предыдущие покупки. Это могут быть персональные рекомендации, просмотренные ранее и сопутствующие к уже купленным товарам.

Способы создания рекомендаций

Существует несколько вариантов внедрения товарных рекомендаций:

1. Самостоятельно – отдать разработку алгоритма inhouse-программистам.

+ из преимуществ – возможность вносить любые изменения в алгоритм;

– недостатки – самый ресурсозатратный способ, к тому же потребуется немало времени, чтобы провести тестирования и ввести в работу алгоритм.

2. Размещение товаров на маркетплейсе – зачастую на крупных площадках уже есть такая функциональность.

+ простое и быстрое внедрение;

– в рекомендациях будет не только ваш ассортимент, но и конкурентов;

– нельзя использовать данные пользователей для дальнейшей коммуникации в других каналах.

3. SaaS – на рынке электронной коммерции достаточно сервисов, которые предлагают готовое решение.

+ быстрая установка скрипта на сайт;

+ нейронная сеть, которая обучается на данных ваших покупателей и товаров;

+ возможность пользоваться всеми наработками сервиса;

– из минусов – нет прямого доступа к алгоритмам. Но этот недостаток легко решается: команды таких сервисов могут разработать кастомные блоки и настраивать ИИ согласно вашим требованиям.

Оценка эффективности товарных предложений

Если ваша CMS или маркетплейс не показывает статистику по товарным предложениям, просмотреть ее можно в Google Analytics. Для этого необходимо отслеживать электронную коммерцию и передавать в GA данные списка товаров: названия, цены, категории, id и т. д. Во вкладке Ecommerce будет отчет «Эффективность списка товаров» (Product List Performance), где можно оценить просмотры, клики, CTR, эффективность позиций, а в расширенном варианте – больше данных о продажах:

Анализ работы рекомендаций

Настраивайте с помощью GTM и используйте data layer. Если вы не сильны в коде, понадобится помощь разработчиков.

Куда проще отслеживать эффективность товарных предложений в специализированных сервисах, где настройка проводится единожды и статистика доступна сразу после размещения блоков на сайте.

Статистика рекомендательного блока в eSputnik

Использование рекомендаций в разных каналах

Максимальный результат от товарных предложений получается, если использовать этот инструмент и в других коммуникационных каналах. Блоки с рекомендациями можно добавить практически в любое сообщение.

Например, около 70% посетителей сайта бросают свои корзины. Создание рассылки «Брошенная корзина» поможет сократить число незавершенных заказов:

через час после того, как пользователь покинул сайт, отправляется email;
если через день заказ не завершен → напоминание в push;

Пример уведомления с товаром

если через 2 дня заказ не завершен → сообщение в Viber.

Делать прицельные предложения в рассылках позволяет eSputnik. Аудиторию можно разделить на группы согласно определенным критериям: геолокация, средний чек покупок, дата последнего заказа, любимый бренд и т. д.

А чтобы каналы работали не только на передачу сообщений, но и на сбор данных о поведении клиента, понадобится омниканальный подход – когда все каналы обогащают одну запись контакта и обмениваются данными между собой. Это поможет создавать еще более точные товарные рекомендации.

Для организации eSputnik необходима платформа, работающая с клиентскими данными – Customer Data Platform. CDP позволяет объединить информацию из офлайн- и онлайн-каналов в рамках одной системы, а также передавать и получать ее из других сервисов для бесшовной работы с данными.

Как это работает на практике

Уже более 7 лет eSputnik – сервис автоматизации маркетинга с функциональностью CDP – предоставляет маркетинговые услуги крупнейшему ритейлеру электроники в Украине «Фокстрот». Клиент входит в Euronics – закупочную группу, охватывающую 37 стран, в т. ч. европейские, Россию, ОАЭ и др. Бренд представлен 164 офлайн-магазинами и сайтом (средний трафик за полгода – 5,58 млн пользователей).

Начинали сотрудничество с email и постепенно расширяли инструментарий, на сегодня он включает:

омниканальность с использованием Viber-, SMS-, push-, popup-сообщений;
более 25 цепочек и 80 триггеров;
персональные и общие товарные рекомендации.

Для ретейлера товарные рекомендации решают задачи:

повышения конверсии;
роста продаж аксессуаров и сопутствующих товаров.

Несмотря на то что у «Фокстрота» есть свой отдел разработки, компания приняла решение сотрудничать с eSputnik. На это было несколько причин:

возможность создать связку необходимых каналов и делать рассылки (email, Viber, push, SMS) в одной системе;
алгоритмы eSputnik могут предсказать будущие покупки клиентов с точностью до 60%;
в eSputnik предложения генерируются с помощью искусственного интеллекта, который настраивают лучшие data-science-специалисты.

Давайте рассмотрим подробнее, как это работает у «Фокстрота», на примере категории смартфонов. К товарам из этой группы есть множество сопутствующих позиций (чехлы, держатели, стекла и т. д.) и все они должны соответствовать определенной модели. Из-за огромного количества комбинаций появляется вероятность, что в подборку попадет неподходящий аксессуар. Поэтому data-специалист дообучает систему и указывает, что необходимо исключить варианты, где не совпадают бренд, название телефона и сопутствующего товара.

Аналогично настраиваются и другие блоки. Команда eSputnik совместно с представителями бизнеса выделяют категории, которые требуют особого внимания, после чего аналитик донастраивает алгоритм согласно пожеланиям заказчика.

Блок кросс-продаж в категории смартфонов

Кроме того, ретейлер вывел товарные рекомендации для сотрудников в рознице и call-центрах. Это позволило снизить нагрузку на персонал: теперь нет необходимости запоминать весь ассортимент (более 80 тыс. позиций), а предложения будут релевантными для каждого покупателя.

Если менеджеры передают сведения про офлайн-просмотры и покупки, их также можно использовать в рассылках: напомнить или исключить уже купленное.

Результаты

Товарные рекомендации позволили «Фокстроту» увеличить:

продажи аксессуаров – на 16%;
глубину просмотра на сайте – на 10%;
общую конверсию – на 5%.

Выводы

Товарные рекомендации нужны как компании, так и клиенту. Пользователь экономит свое время → ускоряется процесс покупки → бизнес получает больше прибыли.

Может показаться, что создание рекомендательных блоков – сложный процесс. Но это не так: некоторые сервисы автоматизации маркетинга, как eSputnik, предоставляют всю необходимую функциональность для формирования рекомендаций, использования их в разных каналах и контроля эффективности в рамках одной платформы. А с настройкой блоков справится любой маркетолог без лишних интеграций и привлечения программистов. В вашем распоряжении будет работающий инструмент увеличения конверсии сайта.

Внедряйте и получайте лучшие результаты уже сегодня!

Товарные рекомендации для повышения конверсии сайта