Более 30% пользователей потенциально готовы оплачивать качественные ИИ-рекомендации товаров в виде подписки по аналогии с музыкальными сервисами.
Технологии персонализации совершили колоссальный скачок за последние три десятилетия, эволюционировав от простых списков бестселлеров до сложных алгоритмов машинного обучения, способных предсказывать потребности. Однако, как показывает ноябрьское исследование Retail Rocket Group, российские онлайн-покупатели практически не ощутили этой революции на себе. Парадокс заключается в том, что при огромных инвестициях ритейлеров в рекомендательные технологии лишь 15% россиян видят по-настоящему качественные рекомендации товаров. Большинство же по-прежнему сталкивается с примитивными системами базового уровня, такими как «Популярные товары» и «Похожие товары», с которыми знакомы по 44% опрошенных. С настоящей персонализацией на основе покупательского поведения встречались лишь 29% пользователей.
Этот разрыв между возможностями технологий и реальным опытом потребителей порождает апатию. Исследование выявило, что только 6% покупателей всегда обращают внимание на рекомендации, в то время как каждый пятый россиянин игнорирует их полностью. Основная причина такого безразличия кроется в низком качестве самих рекомендаций. Для 51% пользователей предлагаемые товары лишь изредка соответствуют их потребностям, а 66% респондентов заявили, что алгоритмы редко или никогда не угадывают, что им скоро понадобится. Значимой проблемой остается и ценовое несоответствие: только 15% пользователей отметили, что рекомендованные товары почти всегда подходят им по цене. При этом для 46% россиян именно доступная цена является главным фактором качественной рекомендации, а в 34% случаев решающим аргументом для покупки через рекомендации становится привлекательная скидка.
Ключевые раздражители, с которыми сталкиваются пользователи, включают предложение совершенно неподходящих товаров (29%), рекомендации уже купленных позиций (26%), непонятную логику подбора из-за отсутствия объяснений (23%) и несоответствие ценовой категории (20%). Эти промахи напрямую влияют на покупательское поведение: только 3% россиян регулярно совершают покупки через рекомендации, а 32% никогда не делали этого. Тем не менее, в некоторых товарных категориях рекомендации находят больший отклик. Абсолютным лидером стали продукты питания, где 73% респондентов отметили, что пользуются рекомендациями. За ними следуют одежда, обувь и аксессуары (33%), а также товары для детей (28%). Наименее востребованы рекомендации в узконаправленных категориях, таких как товары для животных, лекарства и автотовары, где покупатели предпочитают самостоятельный целенаправленный поиск.
Скорость принятия решения о покупке через рекомендации варьируется: 21% покупателей совершают покупку в течение 15 минут, 29% обдумывают решение от 15 минут до часа, а 23% откладывают его на несколько часов или дней. Пользователи особенно ценят помощь алгоритмов в ситуациях неопределенности: 29% считают их полезными при сравнении двух похожих товаров, 22% — при поиске дополнений к основной покупке, а 17% — когда они не знают, что именно нужно купить.
Исследование выявило и неожиданный тренд — скрытый потенциал монетизации качественных рекомендаций. Как было сказано выше, более 30% пользователей потенциально готовы оплачивать подписку. Еще более показательна готовность тратить больше: 37% россиян в целом готовы платить больше в магазинах с качественными рекомендациями, причем 6% согласны на перерасход в 20%, а 18% — от 5 до 20%. Среди тех, кто уже активно покупает через рекомендации, эти показатели взлетают до 29% и 35% соответственно.
Пользователи, никогда не покупавшие через рекомендации, назвали условия, которые могли бы изменить их поведение. Для 31% ключевым фактором является соответствие их ценовому диапазону, еще для 31% — демонстрация реальной экономии. Также пользователи ждут более точного учета интересов (19%), помощи в поиске редких товаров (18%) и объяснения причин релевантности предложения (13%).