Из статьи вы узнаете:
- Что такое персональные товарные рекомендации.
- Какие задачи решает сервис.
- Какие бывают уровни персонализации предложений.
- Где используются товарные рекомендации.
Что такое сервис персональных товарных рекомендаций
Персональные рекомендации — не новая «фича», а известный и надёжный инструмент продаж. Продавцы-консультанты офлайн-точек используют его каждый день. Инструмент помогает изучить запрос клиента, вытянуть «боли», задать правильные вопросы и рекомендовать товары, которые подойдут клиенту.
В онлайн-продажах невозможно представить в работе такого сотрудника. Для этого существуют рекомендательные сервисы, которые собирают информацию и изучают поведение клиентов, обучаются и подбирают персональные рекомендации. Клиент получает предложение, когда он больше всего расположен к покупке.
Рассказывать о подходящих товарах на сайте, в рассылке или в приложении выгодно для бизнеса. Особенно, если предложение подобрано персонально под клиента. Покупатели не тратят время и силы на поиск и выбор продукта, а бизнес увеличивает средний чек в онлайне и повышает конверсию.
Сервис персональных рекомендаций — мощный маркетинговый инструмент, который помогает бизнесу получать дополнительный доход, а клиенту — быстро находить необходимые товары.
Цели и задачи сервиса персональных рекомендаций
Чтобы внедрение принесло результат, необходимо определить измеримые цели и понять, какие задачи решает инструмент. Основные цели внедрения рекомендаций — повышение качества сервиса, увеличение среднего чека и рост конверсии.
Задачи, которые решает программа рекомендаций:
1. Анализ и сегментация клиентской базы
Сервис анализирует клиентскую базу и изучает поведение клиентов. На основе данных клиенты кластеризуются по десяткам признаков. В таком виде база готова к началу рекламных кампаний, а результат сегментации можно использовать для проведения других маркетинговых активностей.
2. Look-alike моделирование
Сервис создаёт модель, которая оценивает вероятность того, что клиент совершит целевое действие на основании схожести поведенческих паттернов.
3. Response-моделирование
Сервис создаёт модель, которая оценивает вероятность того, что клиент совершит целевое действие при наличии коммуникации.
4. Uplift-моделирование
Сервис создаёт модель, которая оценивает разницу реакции клиента при наличии или отсутствии коммуникации (рассылка, звонок, пуш-уведомление и подобные).
5. Модерация персональных товарных предложений
Сервис автоматически персонализирует страницы сайта, приложения и рассылки под пользователя. Клиенты получают только релевантные для них рекомендации, в нужное время и в нужном формате.
6. Сокращение расходов на маркетинговые кампании
Сервис помогает бизнесу экономить на маркетинговых активностях. Рассылки, ленты рекомендаций и поп-апы перестают быть “массовыми бомбардировками” и требуют меньше затрат на тесты.
Варианты персонализации рекомендаций
Машинная
Для прогноза клиентских интересов и потребностей используются данные о поведении пользователей. Алгоритм изучает действия клиента и сравнивает их с поведением других похожих клиентов. Такой анализ и подбор рекомендаций на основе схожести помогает предлагать клиенту самые релевантные товары, а бизнесу — увеличивать средний чек.
Индивидуальная
Вы сами выбираете какие рекомендации, через какой канал и в какое время показывать. Алгоритмы дают подсказки и помогают сделать коммуникацию эффективной. Такой вариант помогает существенно снизить нагрузку на маркетологов, а также сократить расходы на тестирование гипотез.
Визуальная
Рекомендации подбираются по принципу схожести товаров. Например, клиенту понравился жёлтый зонт и он добавил его в корзину или избранное. Система проводит анализ товара и подбирает похожие по набору признаков (форма, цвет, цена, наличие товара и так далее). Такой подход помогает клиенту сократить время поиска, а бизнесу — не потерять клиента.
Отраслевая
Рекомендация создаётся на основе нескольких признаков: отрасль товара и поведение покупателя. Например, для владельца собаки средней породы будут предлагаться товары той категории, которые подойдут для питомца клиента.
Где используются рекомендации
Когда рекомендация персональная, она не отпугивает клиента, а помогает ему. Поэтому каналов дистрибуции достаточно много. Выделили основные:
- Главная страница сайта.
- На странице категорий.
- В карточке товара.
- В корзине.
- В поп-апе.
- В мобильном приложении.
- Пуш-уведомления.
- В любой рассылке (почта, смс, социальные сети, мессенджеры).
- Страница 404.
- Личный кабинет.
Вывод
Сервис персональных рекомендаций — мощный маркетинговый инструмент, который помогает бизнесу получать дополнительный доход, а клиенту — быстро находить необходимые товары. Основные цели внедрения — повышение качества сервиса, увеличение среднего чека и рост конверсии.
В этой статье мы рассказали о сервисе персональных рекомендаций. Если вы хотите увеличить средний чек и повысить конверсию сайта или приложения, напишите или позвоните нам. Наши эксперты узнают о ваших маркетинговых задачах, проведут консультацию и подберут эффективное решение для вашего бизнеса.
