О возможности показать сопутствующие или похожие товары знают все владельцы интернет-магазинов, но не всегда этот инструмент действительно помогает повысить средний чек. Как подготовить рекомендации и правильно подать их, разберем в статье.
Как это работает?
В самом простом варианте человеку, выбирающему какой-либо товар, предлагаются популярные аналоги или аксессуары, которые точно (или с большой долей вероятности) понадобится купить. Классический пример – телефон и чехол для него. Товары, похожие на изучаемые посетителем, могут быть самыми покупаемыми или подходящими по заданным характеристикам. Этот подход часто используется продавцами бытовой техники и электроники.
Можно использовать более сложную схему и делать рекомендации, исходя из поведения конкретного посетителя. Для этого нужно знать историю его посещений и, желательно, данные о поведении вне интернет-магазина. Вариантов реализации множество, поэтому перечислим основные виды предложений, основанных на такой информации:
- персонализированная подборка товаров на главной странице (например, для молодых людей, для посетителей из конкретного города, для пользователей социальной сети);
- рекомендации с учетом прошлых покупок (если человек вчера купил ботинки, а сегодня зашел за сумкой, логично, что предлагать обувь «под цвет» уже не нужно);
- рекомендации с учетом предпочтений (в зависимости от ассортимента, за основу можно взять часто покупаемую торговую марку, цветовую гамму ранее выбранных товаров, стоимость, наличие скидок и т.п.).
Данные о зарегистрировавшихся покупателях предоставляют CRM интернет-магазина. Проследить за неавторизованными посетителями помогают CMS и сервисы товарных рекомендаций, собирающие cookie пользователей.
Что и как предложить?
Товарные рекомендации не работают, если они появляются не в то время и не в том месте. Эта проблема часто встречается при использовании автоматической генерации предложений без тщательной настройки. Или при выставлении сопутствующих товаров, не имеющих отношения к основному.
Чтобы избежать распространенных ошибок, стоит учесть следующие правила работы с товарными рекомендациями:
- Быть полезным. Суть товарных рекомендаций не в демонстрации ассортимента, а в предложении помощи покупателю.
- Быть логичным. Посетитель должен понимать, почему предлагаются именно эти товары.
- Быть своевременным. Если на товарной карточке аксессуары могут отвлечь от главного выбора, лучше напомнить о них при оформлении заказа.
- Быть честным. Конечно, существует соблазн предложить в качестве рекомендации товары, которые не покупаются. Но если они не подходят к выбранному, толку от таких действий не будет. Это правило особенно важно при продаже товаров, для которых необходимо совпадение по определенным параметрам (размер, совместимость устройств, производитель).
Что касается мест размещения рекомендаций, здесь выбор вариантов невелик. На главной странице и страницах категорий – акции, желательно, персонализированные с учетом предыдущего опыта посещений. На товарных карточках – аналоги, сопутствующие товары и аксессуары.
Как организовать показ рекомендаций?
Когда решено, что и когда предлагать посетителям интернет-магазина, остается решить, как это сделать. В зависимости от широты ассортимента и уровня желаемой персонализации можно выбрать:
- Возможности CRM. Если функциональности выбранной системы достаточно, нужно только тщательно настроить показ рекомендаций сегментам покупателей. Однако данных по неавторизованным посещениям у CRM нет.
- Настройки CMS или SaaS. Многие «движки» позволяют собирать и эффективно использовать информацию о поведении всех пользователей интернет-магазина, как постоянных, так и попавших на сайт впервые. Стоит внимательно изучить имеющиеся возможности и использовать их по максимуму.
- Сторонние сервисы. С их помощью реализуются практически любые идеи персонализации, от товарных рекомендаций до email-рассылок. При выборе важно обратить внимание на простоту интеграции (некоторые сервисы с трудом подключаются к мало распространенным CMS) и возможность использования только нужных функций.
Автоматизация, при правильно выбранных настройках, существенно упрощает работу, но если один раз задать правила работы и больше не думать о них, рано или поздно эффективность рекомендаций может снизиться.
Экспериментируйте и анализируйте
Персонализированные предложения – это инструмент, который постоянно совершенствуется. А значит, показ товарных рекомендаций можно делать все более точным и прибыльным. Главное, регулярно проверять, пользуются ли покупатели такими советами, и не бояться тестировать изменения.
