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!
Как собрать MAC-адреса через Wi-Fi и настроить на них рекламу Статья
DMP-сегменты в Яндексе и myTarget: руководство по применению Статья
5 мастерских кейсов рекламы в myTarget Статья
Настройка контекстной рекламы: Кого выбрать — агентство или фрилансера? Статья
Будущее медицины: как АО «Навигатор» внедряет ИИ и MR для повышения качества медицинской помощи Статья
Как качественно работать в сфере нутра арбитража и какие офферы лучше выбирать? Статья
Как повысить конверсию на Wildberries и превратить просмотры в покупки Статья
Как мы за 2 месяца увеличили число лидов премиум-клиники в 2,5 раза и снизили CPL на 57 % Статья
Аналитика внешней рекламы на маркетплейсах: как измерить эффективность Статья