Следите за нами:
Про технологии Про бизнес Про опыт Про книги Прокачай!

Выбираем сервис товарных рекомендаций

Товарные рекомендации в интернет-магазине повышают конверсию и увеличивают средний чек. В отличие от несложных инструментов апсейла и кросс-сейла, доступных во многих CMS, сторонние сервисы товарных рекомендаций предлагают более тонкие настройки показа объявлений.

Анна Кузьмина

Такие сервисы анализируют всю доступную информацию: 
  • поведение пользователя на сайте,
  • просмотренные товары,
  • историю заказов,
  • информацию о нем из соцсетей.
Каждый посетитель получает персональную рекомендацию –товары, которые с максимальной вероятностью будут интересны ему в данный момент. Рекомендованные товары (название, фотография и ссылка на карточку товара) попадают в информационные блоки «Похожие товары», «Вам также понравится», «С этим товаром покупают». 

Компании OZON и Wikimart первыми разработали и внедрили на своих площадках механизмы товарных рекомендаций. Помимо корпоративных решений, на российском рынке существуют независимые сервисы. Для обзора мы выбрали несколько самых интересных. 

  1. Запущен в тестовую эксплуатацию в октябре 2012 г. 
  2. Модель оплаты: по CPO (Cost Per Order), процент от сгенерированного оборота. 
  3. Требования к установке: магазину необходимо установить JS-код системы и передать список товаров в любом виде (по умолчанию это YML). 
Преимущества

Даниил Ханин, директор ООО Кросссс: «В отличие от конкурентов, мы покрываем полный комплекс персонализации интернет-магазина: товарные рекомендации, персонализация контента (адаптивные витрины, персонализированный поиск, адаптивный контент); почтовый маркетинг: триггеризация рассылок, персонализация рассылок, персонализация сбора e-mail. Также предоставляем полный комплекс статистических данных по продажам в магазине».

Примеры из практики

По словам Даниила Ханина, кейсы клиентов не публикуются. «Мы считаем, что знание реальных дел по продажам у клиентов не дает нам права говорить об этом. Однако мы понимаем, что магазин хочет делать осознанный выбор, поэтому делаем следующее: проводим A/B тестирование, используем биллинг и статистику, чтобы показать эффект от работы сервиса. Работаем по модели CPO: нет пользы – не платите нам, кроме того, работаем по пост-оплате; в конце месяца клиент может принять решение и отказаться от работы с нами, не заплатив. В итоге магазин защищен от любых рисков».

Retail Rocket (http://retailrocket.ru
  1. Публичный релиз состоялся в феврале 2013 г. 
  2. Модель оплаты: Тариф зависит от числа заказов в месяц, количества товаров в каталоге и числа посетителей в месяц. Если цифры суммарно не превышают 250 заказов/мес., 1500 товаров в базе и 10000 посетителей в месяц – сервис бесплатный на постоянной основе. Минимальный тариф – 1700 руб./мес. Есть бесплатный тестовый месяц. 
  3. Ограничения по внедрению: нет.
Преимущества

Николай Хлебинский, генеральный директор Retail Rocket: «Retail Rocket – платформа для мультиканальной персонализации интернет-магазина на основе big data. Система выявляет потребности посетителей магазина и в нужный момент делает интересные именно им предложения на сайте, в e-mail- и display-кампаниях, увеличивая доход магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок. У нашей команды огромный опыт в E-commerce (совокупно более 20 лет). Директор по аналитике Роман Зыков строил рекомендательные системы в Ozon.ru и Wikimart.ru с 2004 года, сегодня мы предлагаем технологии уровня Озона и Викимарта всем желающим. Retail Rocket, в отличие от западных систем, очень просто внедрить. Хватит 15-20 минут времени даже младшего IT-специалиста. Широкий набор возможностей – сейчас в системе 9 механик рекомендаций для 13 разных мест на сайте, по факту, мы можем сделать Amazon из любого сайта».

Примеры из практики

Николай Хлебинский поделился опытом сотрудничества с магазином хоккейной экипировки: «Интернет-магазин http://mysportshop.ru/ использует Retail Rocket для формирования блоков товарных рекомендаций на своем сайте. Перед внедрением системы специалисты Retail Rocket вместе с коллегами из MySportShop провели исследование эффективности работы рекомендательной системы на их сайте. Исследование проводилось с помощью механики A/B–тестирования. Вся аудитория сайта случайным образом в реальном времени делилась на два сегмента. Одному сегменту показывались товарные рекомендации Retail Rocket, другому – нет. По результатам тестирования, внедрение системы повышает все ключевые показатели эффективности магазина, что дает рост выручки на 57,6%. 

Помимо роста выручки, Retail Rocket оказывает косвенное влияние на поведенческие факторы (среднее время на сайте, показатель отказов, конверсия), что способствует улучшению ранжирования сайта в поисковых системах. Еще один эффект – рост доли повторных визитов в сегменте с рекомендациями».

  1. Создан в 2005 году во Франции, работает более чем с 4000 клиентов по всему миру. 
  2. Модель оплаты: стоимость за клик (CPC). 
  3. Ограничения: система  максимально эффективна при суточной посещаемости сайта магазина от 50000-100000 уникальных посетителей. 
Преимущества

Criteo – глобальная технологическая компания, специализирующаяся на медийных форматах в области performance advertising. Использует прогнозирующие алгоритмы, способные привлечь и конвертировать потребителей в покупателей на всех устройствах, включая мобильные. Алгоритмы обрабатывают огромное количество поведенческих данных и выдают рекомендации, позволяющие показывать баннеры, собранные за несколько миллисекунд, нужным пользователям в очень больших объемах. 

Эмин Алиев, управляющий директор Criteo: «Одними из основных особенностей продукта является умение хорошо работать в нижней части воронки продаж клиентов, когда система снова и снова возвращает на  сайты самых ценных потенциальных покупателей, а также в средней части воронки, в которой сервис помогает клиентам возвращать неактивных покупателей». 

Примеры из практики

«Если посмотреть глобально, то производительность наших рекламных кампаний в 6 раз выше, чем традиционные размещения в области performance marketing. Например, один из крупнейших онлайн-магазинов модной одежды, Wildberries, недавно подтвердил, что результаты нашей совместной работы в 7 раз превосходят показатели конверсии, которые они получают при помощи партнерских программ. Они также превышают конверсию от контекстной рекламы», – рассказывает Эмин Алиев и называет еще одну цифру, демонстрирующую успешность Criteo: 6,5 миллиардов долларов в глобальных post-click продажах.

Napoleon (http://desert.ru)
  1. Модель оплаты: CPА – процент только за оплаченный товар, проданный по рекомендации. 
  2. Установка: нет ограничений по технологиям, CMS, языку/валюте интернет-магазина. Есть готовые модули для магазинов на платформах 1С-Битрикс, Insales, X-cart, которые позволяют интегрировать сервис в «один клик».
Преимущества

Виктор Мангазеев, CEO Desert.ru: «Система умеет давать рекомендации не только к основным категориям, но и к аксессуарам. Например, к пленке для сотового телефона порекомендует зарядку для автомобиля. Уникальный запатентованный алгоритм позволяет выявить покупательские тенденции до истории продаж. К примеру, к детским санкам стали продавать термосы. Гибкая система настроек для бизнеса, с помощью которой можно располагать товары в рекомендациях в соответствии с их стоимостью, маржинальностью, производителем и так далее».

Примеры из практики

Виктор Мангазеев приводит пример из ТОП-30 интернет-магазинов России: «Компания «Сотмаркет» вдвое увеличила конверсию с рекомендательных блоков с помощью рекомендательного сервиса Napoleon. Проводилось A/B тестирование с in-house-разработками «Сотмаркет» и несколькими сервисами рекомендаций (в том числе и зарубежными). Средний чек увеличился на 9%. Конверсия с e-mail рассылок составила 8,5%». 

  1. Запущен в ноябре 2013 года.
  2. Оплата: тарификация со второго месяца использования услуги (первый месяц – тестовый). Тарифный план зависит от количества ежедневных заказов, проходящих через сайт (до 10 заказов – бесплатно). Тарифные сетки варьируются от 3000 до 65000 рублей в месяц.
  3. Установка: готовые модули для популярных CMS: 1С-Битрикс, InSales, Vast, UMI.CMS, CS-Cart; JS SDK для сайтов собственной разработки; iOS SDK, Android SDK для мобильных приложений; REST API для всех остальных решений.
Преимущества

Среди плюсов системы Михаил Кечинов, руководитель, Rees46, перечисляет следующие:
  • гибкость системы позволяет работать с любой отраслью: торговля, туризм, контент, новости, мероприятия и услуги;
  • персонализация e-mail рассылок с возможностью использования своих шаблонов;
  • быстрая интеграция на популярных CMS (без необходимости доработки сайта);
  • A/B-тестирование одним кликом;
  • ориентирована на поддержание актуального состояния профиля человека и анализирует для этого не только действия клиента на сайтах, но и их социальную активность, сохраняя при этом анонимность профилей.
«На данный момент в системе обрабатывается 2,6 млн. профилей, что составляет 4,3% аудитории Рунета. Скорость выдачи рекомендации – 89 мс без кеширования. Поэтому рекомендации REES46 не замедляют скорость загрузки сайта».

Примеры из практики

Михаил Кечинов: «Магазин dom98.ru, торгующий мебелью. Последние несколько недель 60% товаров продается через блоки рекомендаций REES46, которые занимают не так много места на сайте. Сверху находится только блок «популярных товаров» (хиты продаж, отсортированные по интересам посетителя), но он на втором месте по объему продаж. При этом лишь 10% товаров просматривается через наши рекомендательные блоки. Таким образом, мы имеем следующее соотношение:
  • 10% просмотренных через REES46 товаров дают 60% продаж.
  • 90% товаров, просмотренных без REES46, дают оставшиеся 40% продаж.
При этом важно понимать, что продажа товаров через блоки рекомендаций еще не является фактом увеличения прибыли. На dom98.ru увеличение прибыли благодаря нашей технологии составляет по последним данным 24%. На данный момент у нас ведется тестирование по полной замене стандартной витрины магазина на персонализированную выдачу товаров. Цель – проверить, насколько увеличатся или уменьшатся продажи, если сразу давать людям то, что они готовы купить, не давая при этом привычных инструментов работы с каталогом».

Целесообразность использования того или иного варианта внедрения товарных рекомендаций зависит от специфики вашего интернет-магазина. Так, Николай Хлебинский отмечает, что «рекомендательную систему нужно ставить всегда, но на небольших объемах нет особого смысла в автоматизации и внешних решениях, достаточно будет простого ручного варианта». Если же объем продаж и число посетителей достаточно высоки – выбирайте сервис по душе!

Об авторе
PR- и event-специалист, журналист, преподаватель.
Более 6 лет работала в компаниях СПб в должностях менеджера проектов, специалиста по связям с общественностью, pr-директора (digital, телекоммуникации, СМИ, реклама). C 2010 года — фрилансер, преподаватель высшей школы. С 2013 года - автор портала Prograbli.ru.
Кандидат экономических наук. Автор учебных курсов курсов "Event менеджмент как инструмент маркетинговых коммуникаций",
"Корпоративная и социальная ответственность бизнеса".