Образовательный центр
интернет профессий
Навигация по статье
Что такое товарные рекомендацииГлавная страницаСтраница товараКорзинаСтраница каталога
Маркетинг

10 мест, где разместить товарные рекомендации для роста конверсии

5486

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:

Схема товарных рекомендаций

На истории посещений:

рекомендации по истории посещений

На личных предпочтениях:

рекомендации по личным предпочтениям

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).

Товарные рекомендации — популярные товары

Или сразу с конкретикой (цена и модель):

конкретикой цена и модель

Эльдорадо показывает хиты продаж и рейтинги пользователей:

Товарные рекомендации — пример Эльдорадо

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»:

Товарные рекомендации — ТОП товаров

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.

Система определяет, заходил ли человек на сайт ранее

«Вдохновлены вашей историей просмотров»

Техносила изящно напоминает о скидках на некоторые рекомендуемые товары:

Товарные рекомендации — пример Техносила

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:

Товарные рекомендации — пример Aliexpress

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:

Пример от Техносила

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

Товарные рекомендации — коллаборативная техника

Прием используют многие магазины бытовой техники:

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:

Эльдорадо показывает, что купили к товару другие посетители

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

система изучает взаимодействие пользователя и сайта

Персонализированные рекомендации

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

Товарные рекомендации — персонализированные фильтры

«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»:

Товарные рекомендации — пример Леруа Мерлен

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

Сбор данных

«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:

Товарные рекомендации — пример Ozon

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

Товарные рекомендации — пример Netflix

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:

Товарные рекомендации — пример Детский мир

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).

Товарные рекомендации — пример музыкального магазина

«Бестселлеры в басах».

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

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

астые точки выхода посетителей

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.

Товарные рекомендации — пример Games4Brain

Товарные рекомендации — пример Ballard Designs

«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!

Хотите тоже написать статью для читателей Yagla? Если вам есть что рассказать про маркетинг, аналитику, бизнес, управление, карьеру для новичков, маркетологов и предпринимателей. Тогда заведите себе блог на Yagla прямо сейчас и пишите статьи. Это бесплатно и просто
Опубликовано редакцией Yagla
5486
1