Лента рекомендаций: как работают, чем полезны бизнесу и посетителям сайта

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. 

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. 

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. 

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.

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.

---

*Исследование НИУ ВШЭ «Развитие электронной коммерции в России».
**NielsenIQ «Стратегии управления онлайн-продажами»