СТАТЬЯ
Искусство upsell: как персонализированные рекомендации увеличивают выручку
В условиях высокой конкуренции в екоме интернет-магазины ищут способы повысить доход без значительного роста рекламных бюджетов. Один из самых эффективных инструментов — персонализированные рекомендации, которые не только улучшают пользовательский опыт, но и напрямую влияют на средний чек и общую выручку.
Как рекомендательные системы увеличивают доход
- Повышают конверсиюПокупатели часто не могут выбрать подходящий товар из-за большого ассортимента. Персонализированные подборки (например, «Вам может понравиться», «Похожие товары») упрощают поиск и подталкивают к покупке.
Пример: Amazon заявляет, что 35% его выручки генерируется именно благодаря рекомендациям. - Увеличивают средний чекПерекрестные рекомендации («С этим товаром покупают», «Не забудьте добавить») стимулируют покупать больше. Например, предложение чехла к смартфону или аксессуаров к ноутбуку повышает сумму заказа.
Кейс: Алгоритмы Netflix показывают, что персонализированные рекомендации экономят компании $ 1 млрд в год за счет снижения оттока клиентов. - Снижают процент отказовЕсли пользователь не находит нужный товар, он уходит с сайта. Рекомендации удерживают внимание, предлагая альтернативы на основе истории просмотров и поведения.
Как внедрить рекомендательную систему
- Сбор данныхДля работы алгоритмов нужны данные:
- История покупок и просмотров
- Поведение на сайте (клики, время на странице)
- Демография и предпочтения (если пользователь авторизован)
- Выбор типа рекомендаций
- На основе популярности («Хиты продаж») — подходит для новых пользователей.
- Коллаборативная фильтрация («Похожие покупатели выбрали») — анализирует поведение других юзеров.
- Контент-ориентированные («Похожие товары») — рекомендуют аналоги.
- Гибридные системы — комбинируют несколько подходов для точности.
- Интеграция в ключевые точкиРекомендации должны быть на всех этапах воронки:
- Главная страница — персональные подборки.
- Карточка товара — сопутствующие товары.
- Корзина — предложения для увеличения чека.
- После покупки — рекомендации по email или push-уведомлениям.
Все эти функции уже успешно реализованы в готовом решении Ensi Cloud Adviser. О том, как рекомендательные механики увеличили конверсию интернет-магазина ИЛЬ ДЕ БОТЭ на 41%, можно прочитать здесь.
Вывод
Персонализированные рекомендации — это не просто удобный функционал, а мощный инструмент улучшения CX. И достичь этого можно с качественным решением. Ensi Cloud Adviser отвечает за результат и позволяет быстро внедрить умные алгоритмы, повышая лояльность клиентов, средний чек и снижая маркетинговые затраты. Главное — правильно собрать данные, выбрать подходящий тип рекомендаций и постоянно оптимизировать систему.
☞ Кстати, протестировать Ensi Cloud Adviser можно бесплатно.
Оставить заявку на бета-тестирование Ensi Cloud Adviser
Нажимая на кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных.