Интернет-магазин может помочь покупателям сориентироваться в множестве товаров и сделать верный выбор. Антон Чехонин, гендиректор НОРБИТ и Дмитрий Тимаков, руководитель направления «Машинное обучение» — о том, как настроить для этого ленту рекомендаций.
Лента рекомендаций — инструмент персонализации, который использует активность посетителей на сайте и их данные для составления списка рекомендуемых товаров. Она позволяет владельцам интернет-магазинов применять технику продажи cross-sell — предлагать покупателям сопутствующие позиции или комплекты. Это способствует росту выручки, увеличению среднего чека и количества позиций в заказе.
Кому нужна лента рекомендаций
Лента рекомендаций нужна компаниям с широким ассортиментом, а также с большим количеством развлекательного контента. Это интернет-магазины товаров повседневного спроса, сетевые СМИ или платформы для просмотра фильмов и сериалов.
Сложнее использовать рекомендации на сайтах с небольшим количеством товаров. Однако и в этой ситуации они могут оказаться полезны, так как ранжируют выдачу и выставляют на первое место те позиции, которые наиболее релевантны для конкретного пользователя.
Шаги по настройке ленты рекомендаций
1. Соберите максимум информации о пользователях
В основе любых рекомендаций находятся данные — сведения о пользователе интернет-магазина, его активности на сайте, характеристики товаров и т.д.
Рекомендации могут быть сформированы на основе:
- контента — товары со схожим описанием вероятнее рекомендуются друг другу;
- известных предпочтений группы пользователей — зная пол и возраст покупателя, можно предлагать гораздо более релевантные товары. Чем больше факторов будет учтено, тем более точный портрет клиента вы получите.
Поэтому перед началом работы с лентами рекомендаций интернет-сайту очень важно собрать максимум информации о посетителях. Их поведение и действия можно отслеживать при помощи счетчиков, предоставляемых специализированными системами — DMP (аббр. от Data Management Platform — платформа для управления данными).
Как правило, DMP-системы используются в цифровом маркетинге и рекламе для создания пользовательских сегментов аудитории. В системе содержатся:
- данные из таргетированных рекламных кампаний, в том числе о поведении пользователей на сайтах и в мобильных приложениях;
- данные из CRM, включая социально-демографические данные и данные о транзакциях;
- данные обратной связи по рекламе — кто и какое рекламное объявление просмотрел.
По своему функционалу DMP напоминают аналитические сервисы, такие как Google Analytics. Действительно, Google Analytics обладает некоторыми ключевыми функциями DMP. Так, сервис позволяет:
- отслеживать действия пользователей на сайте (например, нажатие кнопки, доступ к меню и т.д.);
- создавать аудитории на основе поведенческих данных;
- импортировать first party data (собственные данные рекламодателя) в CRM;
- использовать социально-демографические данные Google (или данные третьих лиц) для формирования аудитории.
При всем этом Google Analytics — не DMP. Во-первых, в Google Analytics нельзя создавать аудиторные сегменты, используя данные нескольких источников — например, сразу нескольких сайтов и приложений. Во-вторых, система не интегрирована с соцсетью Facebook, поисковой системой Bing и другими платформами, не связанными с Google, что сильно ограничивает ее возможности. В-третьих, Google Analytics не позволяет искать новых пользователей по принципу look-a-like (поиск пользователей с похожим поведенческим паттерном). Наконец, в Google Analytics сложно отслеживать рекламные показы и клики из сторонних систем, что, в свою очередь, не позволяет создавать аудитории на основе фидбэка от рекламы. В связи с этим использовать счетчики DMP на сайтах для создания персональных рекомендаций предпочтительнее.
2. Интегрируйте DMP-систему с CRM
Вторая важная составляющая настройки сайта — CRM (Customer Relationship Management — система управления взаимоотношениями с клиентами) или ее аналог — система, хранящая данные о клиенте, историю его обращений, покупок.
Нужно выгрузить данные из CRM и обогатить ими имеющуюся в DMP-системе дополнительную информацию о клиенте. Это позволит выстраивать более точные персонализированные предложения для покупателя. Одно из преимуществ такой интеграции — увеличение охвата аудитории. Вы сможете делать рекомендации и тем пользователям, которые ранее не заходили на сайт.
3. Разместите на странице интернет-магазина блок ленты рекомендаций
Перед запуском продумайте сценарии размещения блока и варианты его заполнения.
На главной странице рекомендую разместить ленту товаров, составленную на основе истории покупок пользователей, поисковых запросов и добавлений в корзину. Это отличное место для ленты с новинками из категорий или от брендов, наиболее интересных пользователю в настоящий момент, а также для ленты с персональными рекомендациями.
На странице категории можно расположить наиболее популярные товары в категории, причем желательно показывать различным сегментам аудитории разные бестселлеры. Здесь же уместно выложить новые товары в категории.
Страницу с акциями и спецпредложениями стоит дополнить лентами с наименованиями, наиболее интересными пользователю в данный момент.
На странице товара нужны как минимум три ленты рекомендаций:
- с сопутствующими товарами;
- товарами, похожими по внешнему виду или описанию;
- наиболее популярными товарами из той же категории, что и просматриваемый пользователем товар.
Страницу с отсутствующим товаром можно сопроводить лентами с похожими и сопутствующими товарами, имеющимися в наличии.
В корзине покупателю можно демонстрировать рекомендации с сопутствующими товарными позициями.
На поисковой странице выведите рекомендации, сформированные на основе предпочтений пользователей со схожими поисковыми запросами.
В личном кабинете логично давать персональные рекомендации, показывать пользователю наиболее популярные товары или бестселлеры в категориях, которыми он интересуется, а также новые поступления товаров любимых брендов или в любимых категориях.
На странице 404 (страница ошибки) рекомендую выводить поисковые рекомендации, построенные на основе запросов пользователя в глобальных поисковых системах, популярные товары в любимых категориях и персональные рекомендации.
Email-рассылки можно дополнить лентой рекомендаций, построенной на основе недавно просмотренных товаров. Особенно актуальны будут рассылки по товарам, которых не было в наличии на момент посещения пользователем сайта.
4. Проведите A/B-тест
Сценариев для лент рекомендаций великое множество, но каждый требует проверки «в бою». Как ленту воспринимают пользователи на сайте, дает ли она ожидаемый результат? Получить ответы на эти вопросы позволит A/B-тестирование. На одной и той же странице демонстрируйте разные рекомендации разным аудиториям пользователей. Сравнивайте, какие рекомендации привлекают больше внимания. Можно отслеживать разные показатели: например, рост конверсии или среднего чека.
Избегайте неэффективных решений, ведь ленты могут как улучшать определенные метрики, так и негативно влиять на них.
- Какие еще детали учесть
Визуальное исполнение ленты — например, это может быть бесконечная лента рекомендаций или лента с небольшим количеством наиболее релевантных товаров. - Корректное размещение кода ленты на странице заказчика.
- «Поведение» элементов ленты при отображении на десктопной или мобильной версии браузера.
