Один из способов увеличить доход в e-commerce — повышение среднего чека. Ведь, чем больше купит клиент, тем меньше компания потратит на его привлечение. Поэтому интернет-магазины предлагают сопутствующие и альтернативные товары, а также более дорогие аналоги. Это помогает не только увеличить прибыль, но и улучшить клиентский опыт.
В статье разобрали, как работают товарные рекомендации, какую пользу они приносят и как правильно предлагать дополнительные товары через разные каналы маркетинга.
Что такое и чем полезны товарные рекомендации
Товарные рекомендации — это подборки товаров на основе данных о пользователе или общем покупательском поведении группы пользователей.
Пример рекомендаций на странице одного из товаров
Принцип работы такой:
Специальная платформа автоматизации маркетинга отслеживает действия пользователя на сайте: что он просматривает, добавляет в корзину или покупает. На основе этих данных создают рекомендации, которые могут заинтересовать пользователя.
Обычно товарные рекомендации показывают:
на сайте,
в email-рассылках
в приложениях.
Конверсию таких рекомендаций увеличивают за счет персонализации. Клиент видит то, что ему действительно интересно, а не случайные подборки. Это повышает шансы на покупку.
Товарные рекомендации позволяют:
увеличить конверсию за счет релевантных предложений;
повысить средний чек за счет сопутствующих товаров;
увеличить частоту покупок, например, с помощью писем с товарами, которые клиент, вероятно, купит в будущем.
Плюсы товарных рекомендаций
Товарные рекомендации — это не только инструмент продаж, но и проявление заботы о клиенте. Они помогают:
Познакомить новых пользователей с ассортиментом и предлагать постоянным клиентам новинки, которые могут их заинтересовать.
Сэкономить время пользователя на изучении ассортимента, предлагая товары, которые могут быть интересны.
Быстро найти товар, который клиент ранее просматривал, но забыл добавить в избранное или корзину.
Плюсы товарных рекомендаций для бизнеса:
Рост среднего чека. Сопутствующие товары помогают клиенту заказать все нужное сразу, а похожие товары предлагают более дорогие или с лучшими характеристиками. Популярные товары работают как социальное доказательство, подталкивая к покупке.
Повторные продажи. Персональные подборки и новые товары, которые похожи на любимые, мотивируют клиента вернуться и сделать еще одну покупку.
Повышение цен. Рекомендации помогают продавать не только невостребованные товары, но и успешно продвигать популярные. Когда спрос растет, магазин может поднять цены.
Увеличивайте конверсию на каждом этапе воронки сайта с Carrot quest Комплекс продуктов для сбора лидов, общения с клиентами, уменьшения брошенных корзин и возвращения пользователей.
Товарные рекомендации делятся на два вида по принципу использования пользовательских данных:
Персонализированные. Алгоритмы подбирают товары для конкретного пользователя на основе его поведения. Например, товары, похожие на те, что клиент заказывал в прошлом месяце.
Неперсонализированные. Эти подборки создают для всех или для сегмента покупателей, исходя из общих тенденций. Например, товары, которые чаще всего покупает определенная группа людей.
Также рекомендации различаются по типам:
Похожие. Товары, которые напоминают те, что пользователь уже просматривал или покупал. Обычно они принадлежат к одной категории.
Сопутствующие. Товары, которые обычно покупают вместе с выбранным. Они дополняют друг друга и часто используются вместе.
В приложении магазин одновременно позволяет посмотреть похожие и сопутствующие товары
Популярные. Товары, которые часто смотрели и покупали другие клиенты. Несмотря на неперсонализированный подход, такие рекомендации помогают новым пользователям сориентироваться в ассортименте и могут подтолкнуть к покупке.
Пример отображения популярных товаров на сайте
Просмотренные. Это товары, которые пользователь видел, но не купил. Здесь обычно отображаются последние просмотренные товары, даже если они из разных категорий.
Поп-ап предлагает отправить товары на почту
Пакетные. Товары, которые продаются в комплекте. Взять их набором дешевле, чем по отдельности. Как и сопутствующие, они часто дополняют друг друга.
Персональные. Эти рекомендации основаны на предпочтениях и всей истории покупок конкретного клиента. Алгоритмы анализируют не только последние покупки, но и предсказывают, какие товары скоро понадобятся снова.
Пример персональной подборки в приложении на основе интересов пользователя
На самом деле таких типов гораздо больше, а еще их часто объединяют.
Как рекомендовать товары на сайте и в рассылках
Три шага перед запуском рекомендаций:
Определите тип рекомендаций. Поймите, какие рекомендации вы будете делать: персонализированные или общие на основе данных. Для каждого типа нужен свой набор данных и IT-решение. Обычно полностью персонализированные предложения требуют работы с большими объемами данных и машинного обучения.
Разработайте варианты рекомендаций. Определите, что именно будет появляться в рекомендациях: сопутствующие товары, более дорогие альтернативы или комплектные предложения. Эти рекомендации должны стать частью вашей маркетинговой стратегии и ориентироваться на cjm пользователя.
Выберите способ отображения рекомендаций: на сайте и/или в email-рассылках. Письма с товарами особенно эффективны при омниканальной стратегии, когда действия на сайте синхронизированы с отправкой сообщений.
Чтобы рекомендовать товар на сайте, важно учесть несколько особенностей:
Продумать сбор данных для персонализации. Ведите пользователя к регистрации или используйте cookie. Обычно отслеживают пол, географию, историю заказов и активности на сайте.
Выбрать место для показа рекомендаций и проверять гипотезы через A/B-тестирование.
Где можно показывать рекомендации:
Поп-ап: при повторной сессии на сайте — для просмотренных товаров
Карточка товара: под основным продуктом — для альтернативных товаров, сопутствующих или товаров со скидкой.
Корзина: показывайте сопутствующие товары или продукты, которые клиент недавно смотрел.
Главная страница: для новых пользователей — популярные товары или скидки; для возвращающихся — персональные рекомендации на основе предыдущих действий.
Страница ошибки (404): вместо 404 предложите новинки, акции или просмотренные ранее товары, чтобы удержать клиента на сайте.
Так, интернет-магазин «Он и Она» настроили чат-бота с популярными товарами. Когда покупатель находился в определенном разделе каталога, ему предлагали обратить внимание на популярный товар в текущей категории. Механика принесла 2,5% выручки за месяц.
Чат-бот предлагает популярный товар в категории
Рекомендации через email-рассылках
Товарные рекомендации часто используют в email-рассылках. Для этого нужно синхронизировать действия на сайте с email-каналом и продумать цепочки писем.
В какие письма можно добавить рекомендации:
Брошенная корзина: напомните о товарах, которые клиент добавил, но не купил, и предложите аналогичные категории.
Реактивационные письма: возвращайте клиентов к покупкам через персональные рекомендации.
Акционные email: сообщайте о скидках или снижении цен на интересные клиенту товары.
Тематические письма: предлагайте товары по интересам клиента или к праздникам.
Товарные рекомендации можно добавлять и в приветственные письма, и в уведомления о статусе заказа. Это поможет напомнить клиенту о товарах или заинтересовать новыми предложениями.
Нужен быстрый рост в лидах и продажах? Наймите нашу команду роста: — протестируем гипотезы под ключ — увеличим конверсию сайта в 1,5‑5 раз — покажем первые результаты уже через 2 недели
Есть несколько способов внедрения персональных рекомендаций:
Собственная разработка. Написать алгоритм своими силами — сложный, но заманчивый вариант. Вы лучше всех знаете своих клиентов и можете учесть все этапы принятия решения о покупке. Однако для этого нужны время, деньги и ресурсы — талантливые программисты, готовые взять на себя ответственность.
За: вы сможете самостоятельно и в любой момент скорректировать механику. Против: высокая стоимость, длительность процесса, возможные несоответствия с ожиданиями.
Размещение на маркетплейсе. Проще, но менее эффективно — маркетплейсы уже предлагают товарные рекомендации.
За: быстрая реализация и простота. Против: в рекомендациях будут и товары конкурентов, что делает это больше дополнительным каналом продвижения, а не полноценным решением.
Использование специализированных сервисов. Оптимальный вариант — воспользоваться готовыми решениями. Например, в Carrot quest вы можете настраивать триггерные коммуникации сразу в нескольких каналах на основе данных клиентов.
За: быстрая установка скрипта, использование машинного обучения, выбор подходящего по цене пакета. Против: клиенты не получают доступ к алгоритму.
3 ошибки при настройке товарных рекомендаций
Рекомендации — это гибкий инструмент, но есть несколько моментов, которых стоит избегать:
Предлагать неподходящие товары. Не показывайте продукты, которые не связаны с интересами пользователя. Например, странно предлагать набор рыболовных крючков девушке, которая покупает косметику и смотрела только платья и обувь.
Рекомендовать слишком дорогие альтернативы. Даже если клиент готов потратить немного больше, не стоит предлагать товары, которые в несколько раз дороже. Покупатель эконом-сегмента не перейдёт в премиум.
Не использовать рекомендации вообще. Товарные рекомендации — это не только способ увеличить продажи, но и повысить лояльность. Когда вы напоминаете о сопутствующих товарах, вы проявляете заботу о клиенте, помогая ему не забыть важные вещи для основного товара.
Подведем итоги
Товарные рекомендации — проверенный и эффективный инструмент для выстраивания долгосрочных отношений с клиентами и увеличения продаж.
Они помогают новым пользователям освоиться в ассортименте, а постоянным — находить релевантные товары. Рекомендации также увеличивают время, проведённое на сайте, что повышает вероятность покупки и роста среднего чека.
Чаще всего товарные рекомендации показываются на сайте, в приложении и в email-рассылках. Но также их можно увидеть в пуш-уведомлениях, SMS и контекстной рекламе. Найти лучшую площадку поможет тестирование.
Типов рекомендаций много: похожие товары, сопутствующие, популярные. Важно экспериментировать и подбирать подходящий вариант, ориентируясь на успешные кейсы других компаний.
Рекомендации могут быть персонализированными (на основе данных конкретного пользователя) и неперсонализированными (на основе общего поведения покупателей). Оба типа полезны и преследуют разные цели и работают лучше в комплексе.
Используйте Carrot quest для возвращения клиентов на сайт Омниканальная CDP, где все данные и каналы находятся в единой системе. Наши эксперты проанализируют вашу воронку и предложат триггерные механики для сокращения брошенных корзин.