- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Рекомендательные системы (далее РС) анализируют интересы пользователей и пытаются предсказать, что именно будет наиболее интересно для конкретного пользователя в данный момент времени.
Рекомендательная система выявляет потребности посетителей вашего интернет-магазина и в нужный момент делает интересные именно им предложения на сайте, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок. По результатам А/Б тестов можно ожидать рост выручки до 50%
Такие сервисы анализируют всю доступную информацию:
В этот статье рассмотрим основное применение рекомендательных систем — персональные товарные рекомендации, а также два кейса подключения РС к интернет-магазину.
Существуют также триггерные e-mail рассылки, поисковая персонализация и др. технологии, о которых мы расскажем в следующих статьях.
Так как же виджет РС определяем «кто есть кто»?
Дело в том, что РС подключена к большой системе данных, называемой BigData, где хранятся предпочтения, интересы, и другие различные метрики конкретных людей. Идентификация происходит по меткам, записанных в cookies браузера.
Новый посетитель на вашем сайте, возможно уже посещал до вас другие интернет-магазины, совершал покупки, просматривал товары, таким образом оставив «след» за собой. Все его действия были сохранены в BigData под специальной меткой, и эта метка была сохранена в cookies браузера. Даже если пользователь когда-то сменил браузер, или потер куки, его возможно отыскать в BigData по некоторым параметрам его оборудования.
В карточке товара в блоке Похожие товары помещен блок рекомендаций, которые система автоматически сочла подходящими к текущему товару. Таким образом, нам не приходится самостоятельно указывать связи между товарами, интеллектуальная система сама образует связи товаров между собой.
На главной странице размещен блок популярных товаров, которые чаще всего заказываются в вашем интернет-магазине.
После оформления заказа и перехода в корзину, система также формирует подходящие покупателю товары (Вам также могут быть интересны), которые также доступны для добавления в корзину. Тем самым увеличиваем средний чек, за счет добавления сопутствующих товаров.
Что сделано: интеграция товарных рекомендаций на главной странице, в карточке товара, в корзине.
Результат: за период наблюдений (55 заказов, 7 из которых содержали рекомендованные товары) около 6,6% денег принес именно сервис товарных рекомендаций.
Что сделано: внедрен блок популярных товаров на главной странице, блок рекомендованных товаров в карточке товара.
Результат: ровно 50% заказов содержали рекомендованные товары, 26,3% денег принес сервис рекомендаций.
Что сделано: на главной странице подключен блок популярных товаров, в карточке товара выведен блок похожих товаров, в корзине интегрирован блок товаров, которые могут заинтересовать потенциального покупателя.
Результат: в течение месяца работы прирост выручки магазина колебался от 30% до 50% (по сравнению с показателями предыдущего месяца). Также было зафиксировано увеличение среднего чека.
За РС однозначно будущее. Это модель WIN-WIN, когда мы даем посетителю именно то, что он ищет, именно того цвета и размера, в тоже время увеличивая прибыль с бизнеса.
Мы со своей стороны готовы обсудить с владельцами интернет-магазинов подключение к рекомендательной системе, консультацию и информационную поддержку. Заинтересовало? Напиши нам!
Некоторые материалы взяты из статьи [1]
Автор: invola
Источник [2]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/internet-marketing/95403
Ссылки в тексте:
[1] статьи: http://www.intervolga.ru/blog/likbez/personalization-part3-tests-retail-rocket-rees46/
[2] Источник: http://megamozg.ru/post/18242/
Нажмите здесь для печати.