10 мест, где разместить товарные рекомендации для роста конверсии

Не нужно быть гением, чтобы понять: посетитель купит больше, если вовремя помочь или подсказать. Это доказывает пример гигантов e-commerce. Netflix подсчитал, что рекомендации приносят до миллиарда долларов в год. Amazon еще в 90-е просек эту фишку.

В этой статье вы узнаете, где разместить товарные рекомендации, чтобы они работали с максимальной отдачей.

Что такое товарные рекомендации

Инструмент, который показывает пользователю продукты, контент или персону (актуально для сайтов знакомств) по определенному алгоритму.

Рекомендации строятся на персональной информации о пользователе:

На истории посещений:

На личных предпочтениях:

Еще варианты алгоритмов: «Популярные продукты», «Покупатели, купившие этот товар, также смотрели…» и тому подобное.

Рекомендации повышают конверсию, среднюю выручку, кликабельность, просмотры товаров. Неудачное расположение рекомендаций — в футере или сайдбаре — негативно влияет на эти метрики.

Куда прикрутить движок рекомендаций?

Главная страница

Главная — первое, что видит посетитель директ-трафика. Он вполне мог зайти без определенной цели, поэтому расскажите о последних событиях на сайте: скидках, поступлениях, акциях. Что показать?

Популярные товары

Это алгоритм использует большинство интернет-магазинов. Здесь важно соблюдать принцип Парето: 80% продаж дают 20% товаров. Учитывайте клики, время на сайте, количество добавлений в корзину, лайки и просмотры (если речь о контенте).

Или сразу с конкретикой (цена и модель):

Эльдорадо показывает хиты продаж и рейтинги пользователей:

Рейтинговые рекомендации

На жаргоне разработчиков это explicit feedback, то есть фидбэк на «добровольных» сигналах от пользователей: отзывах, рейтингах, оценках и прочем.

Неявный фидбэк (implicit feedback) – клики, просмотры, скроллинг. Системе проще собрать данные по второму типу, но явный фидбэк полезнее для самих пользователей, поскольку, люди верят не машинам, а другим людям. 

Поместите на главной странице «Топ товаров по оценкам покупателей»:

Персонализированные рекомендации

Виджет показывает разные товары в зависимости от истории посещений и предыдущих покупок. Он также поможет с продажами маловостребованных товаров. Правда, придется собрать информацию о поведении пользователя на сайте. Если это новичок, данных не будет. Поможет план Б. 

В чем он состоит? Система определяет, заходил ли человек на сайт ранее. Если да, начинается показ рекомендаций на основе личной информации. Если нет, показываются популярные категории или категории, которые точно выстрелят. С этим аккуратнее.

«Вдохновлены вашей историей просмотров»

Техносила изящно напоминает о скидках на некоторые рекомендуемые товары:

Страница товара

Здесь посетители ищут детальную информацию о товаре, чтобы добавить его в корзину или нет. Показывайте в рекомендациях релевантные товары, чтобы посетитель сделал шаг вперед в поиске на сайте. Часто чем больше времени человек провел в магазине, тем выше шансы на покупку. Что тут показать?

Похожие товары

Здесь два алгоритма. Первый, простой: показывать товары из той же категории. Тут даже специальный виджет не понадобится. Отдача от способа минимальная.

AliExpress показывает другие продукты того же продавца:

Второй алгоритм, комплексный: объединить данные по категориям товаров с более детальной информацией (описание, названия товаров, тэги, цены и т. д.). В результате получатся рекомендации по бренду или цвету. 

Техносила, например, сразу предлагает купить набор товаров, да еще и скидку получить:

Сюда же относится коллаборативная фильтрация товаров, которую впервые применил Amazon. Идея в том, что пользователя также заинтересует товар, который дополняет или заменяет выбранный.

Прием используют многие магазины бытовой техники:

Коллаборативный фильтр

Это когда мы видим «Покупатели, купившие / просмотревшие это, также купили / смотрели…». Система сама подбирает похожие продукты. Для этого сайт определяет сходство продуктов судя по тому, как часто они появляются в истории просмотра или покупок. 

Эльдорадо показывает, что купили к товару другие посетители:

В итоге получается четкий алгоритм, поскольку система изучает реальное взаимодействие пользователя и сайта. 

Персонализированные рекомендации

И здесь можно применить коллаборативные фильтры. В качестве рекомендаций – продукты, похожие на последние два, например, из истории посещений.

«Рекомендации для вас».

Для этого система не сравнивает один товар с другим, а обращает внимание на все товары из истории. Шансов на попадание в яблочко больше. 

Корзина

Посетитель сделал заказ. Если на этой стадии рекомендовать купить что-то еще, есть вероятность услышать «Да».

Авторитетные исследования (агентства Braillance и Marketingsherpa, 2015) говорят, что рекомендации в корзине относятся к 10 лучшим техникам с точки зрения выгоды.

Рекомендации аксессуаров

Если на сайте тысячи товаров, точное совпадение и рекомендации сделать трудно. Поэтому ориентируйтесь на сопутствующие категории. Например, смартфоны Samsung и аксессуары к ним. 

Хитрый способ — проанализировать, что с чем покупают чаще всего и что при этом стоит дешевле основного продукта.

Строительный гипермаркет Леруа Мерлен показывает недорогую «мелочевку». Обратите внимание на сочные кнопки «Добавить в корзину»:

Если покупок для исследования мало, результат будет непредсказуемым. Поэтому стоит подкопить данные.

«Прихватите подходящие к вашему выбору товары».

Рекомендации «С этим товаром часто покупают»

Чтобы это определить, соберите статистику и проведите A/B тестирование. И еще важный момент: месторасположение виджета. Тут тоже поможет только тест. Всегда можно показать похожие или сопутствующие товары, как это делает гипермаркет Ozon:

А вот Netflix провел несколько тестов, чтобы определить эффективное расположение рекомендуемых фильмов и шоу:

Корзина. Справа: «Вы недавно просматривали». Внизу: «Другие пользователи купили с этим товаром».

Страница каталога

Посетитель зашел на страницу с категориями. Вы уже знаете, что он ищет. Ваша задача — предложить помощь, чтобы ему не пришлось просматривать весь список. Лучший вариант — расширенный фильтр и фасетная навигация (поиск с уточнениями), но и рекомендации помогут.

Популярные продукты

Покажите, что ищут другие. Интернет-магазин «Детский мир» показывает популярные товары с рейтингами, ценами и отзывами. Удобно, можно сразу добавить в корзину:

Теперь небольшие хитрости. Номер один: «обучите» систему всем категориям на сайте. Например, рекомендации категории «Для родителей» — это товары из «Для детей». Номер два: показывайте популярные товары в обратном порядке (Правило 80:20).

«Бестселлеры в басах».

«0 результатов / Ничего не найдено» и «Страница 404»

Это частые точки выхода посетителей и место, где умирает конверсия. 

Как задержать покупателя? 

Возможно, ошибка случилась из-за неправильно настроенного фильтра или выбора слишком разных параметров. Ошибка 404 возникает из-за глюков в интерфейсе. 

В обоих случаях покажите персональные рекомендации, чтобы вернуть пользователя обратно.

«Извините за неудобства. Вам может понравиться…».

Виджет рекомендаций в нужном месте повысит конверсию. Не торопитесь применять все и сразу, тестируйте, что сработает лучше для ваших посетителей.

Высоких вам конверсий!