Интернет-магазин перестаёт терять дополнительные продажи после первого выбора товара. Рекомендации удерживают пользователя в сценарии покупки, помогают находить сопутствующие и альтернативные товары и увеличивают средний чек без ручной настройки и дополнительных маркетинговых затрат. Система автоматически использует реальное поведение покупателей и превращает его в стабильный источник роста выручки.
Что вы теряете сейчас
Что считаем
Функции
Рекомендации формируются на основе агрегированного поведения пользователей, без привязки к конкретному человеку.
Система анализирует, как пользователи взаимодействуют с товарами, и на основе этого предлагает релевантные позиции.
Используемые сценарии рекомендаций:
Что вы теряете сейчас
- Поведенческие связи между товарами не используются.
- Пользователь покупает меньше, чем мог бы.
Что считаем
- клики по рекомендациям;
- добавления в корзину из рекомендаций;
- участие рекомендаций в пути к заказу.
Функции
Рекомендации формируются на основе агрегированного поведения пользователей, без привязки к конкретному человеку.
Система анализирует, как пользователи взаимодействуют с товарами, и на основе этого предлагает релевантные позиции.
Используемые сценарии рекомендаций:
- С этим товаром ищут (cross sell). Рекомендуются товары, которые пользователи часто ищут после просмотра или взаимодействия с данным товаром.
- Популярные товары. Отображаются товары с наибольшим спросом с учётом просмотров, кликов и покупок за выбранный период.
- Искавшие этот запрос также смотрели. Рекомендации формируются на основе поведения пользователей, вводивших тот же поисковый запрос и переходивших к определённым товарам.
- Недавно просматривали. Отображаются товары, которые пользователь смотрел ранее, для быстрого возврата к выбору.