Разбираемся, что такое ленты рекомендаций, как они работают, и чем полезны пользователям сайта и бизнесу.
Что такое лента рекомендаций
Лента рекомендаций — это блок с набором ваших товаров и услуг, который встраивается на сайт. Такой блок работает на основе алгоритмов машинного обучения, за счёт чего рекомендации становятся более персонализированными. Пользователям лента помогает быстрее найти нужные товары, а владельцам сайтов — увеличивать средний чек покупок и лояльность посетителей.
Разберём на примере. В обычном магазине растерянному покупателю поможет консультант. Он порекомендует новый смартфон, предложит докупить защитное стекло, покажет подходящий чехол. Всё для того, чтобы клиент ушел довольным покупкой и захотел вернуться снова. В интернет-магазине задачу консультанта выполнит лента рекомендаций: покажет новые предложения, сопутствующие, похожие.
![](https://static.tildacdn.com/tild3638-6565-4466-b266-393638623261/Group202131326099.png)
Кому пригодится лента рекомендаций
В первую очередь, лента рекомендаций пригодится интернет-магазинам с большим ассортиментом. Например, если в каталоге больше 10 позиций, где пользователь может потеряться в категориях, подкатегориях, фильтрах. В широком ассортименте лента поможет пользователю быстрее найти нужный товар или услугу, а вам — выделить отдельные предложения.
Зачем нужна лента рекомендаций
Обеспечит персональный подход
Все клиенты разные: первому важен бренд, второму — функциональность, третьему — цена. Чтобы предложить подходящий товар конкретному человеку, консультант присматривается. На что обращает внимание посетитель? Что долго рассматривает, а что сразу проходит? По поведению людей в магазине часто можно предположить, что их интересует. Это называется персональным подходом.
![](https://static.tildacdn.com/tild6330-3565-4333-a561-666566366664/D0A1D0BDD0B8D0BCD0BE.png)
Лента рекомендаций делает то же самое на сайте, только быстрее и точнее. Живой консультант опирается на свой жизненный опыт и может ошибиться. Лента работает на основе алгоритмов машинного обучения, которые делают рекомендации более персонализированными. А значит — клиент с большей вероятностью ими воспользуется.
Упростит пользовательский путь
Онлайн-оплата и доставка до двери не единственный повод для покупок в интернете. В интернет-магазинах россиян привлекает быстрый поиск нужного товара и экономия времени — эти характеристики набрали более 80% голосов среди пользователей*. Если сам процесс покупки и выбора товара неудобен, клиент может уйти к конкурентам. Ленты упрощают процесс покупки, предлагая клиентам интересные товары.
![](https://static.tildacdn.com/tild6562-3762-4432-b036-663332343231/D0A1D0BDD0B8D0BCD0BE.png)
Улучшит показатели бизнеса
При грамотной настройке лента положительно влияет на показатели интернет-магазина.
Количество покупок и средний чек
Всегда приятнее возвращаться в магазин, который знает ваши предпочтения и интуитивно понятен, ведь сам показывает нужное. Данные это подтверждают: если интернет-магазин понравился и проблем с покупкой не возникло, то 67% потребителей готовы продолжить покупать в нем как в ближайшей перспективе, так и через год*. Чтобы повысить лояльность и желание клиентов вернуться, ленты рекомендаций могут предлагать товары на все случаи. Например:
- Похожие — чтобы показать широкий выбор позиций со схожими характеристиками.
- Альтернативные — если товара нет в наличии.
- Новые — когда нужно обратить внимание на новинки.
- Сопутствующие — чтобы дополнить товары в корзине.
![](https://static.tildacdn.com/tild3365-3232-4265-b337-323362616563/Group202131326100.png)
Продажи товаров с отрицательной динамикой
Легко рекомендовать сопутствующие товары, которые и без того популярны у клиентов. Но чаще у интернет-магазинов стоит задача увеличить продажи товаров с отрицательной динамикой. Для этого проводят поиск комплементарной категории — это такая категория популярных товаров, которая может вести за собой покупку менее популярных.
Например, дезодоранты сильно связаны с гелями для душа и средствами для ухода за полостью рта — покупатели более склонны приобретать их вместе. И если сфокусировать усилия на попадание дезодорантов в одну корзину с гелями и средствами для ухода за полостью рта, то можно увеличить продажи за счет положительной динамики «соседей по корзине».**
Алгоритмы рекомендаций со временем улавливают такие связи в покупательском поведении и могут автоматически предлагать не просто сопутствующие товары, но и комплементарные. Так технологии помогают нарастить продажи непопулярных товаров и сэкономить на долгих UX-исследованиях.
**NielsenIQ «Стратегии управления онлайн-продажами»