Что такое товарные рекомендации и почему они работают: психология апселла и кросс-селла
/
/
/
Что такое товарные рекомендации и почему они работают: психология апселла и кросс-селла
Дмитрий Поляков / Менеджер SEO-продуктов any
- Что такое товарные рекомендации: простое определение
- Почему это работает: психология и данные
- Бизнес-эффект и ориентиры
- Типы рекомендаций: что показывать
- Где размещать рекомендации по воронке
- Как это работает под капотом
- Внедрение: сделать самим, маркетплейсы или готовое решение
- Типичные ошибки
- Как измерять эффект
- Почему AnyRecs: один продукт для роста прямо сейчас
- Начните повышать продажи уже сегодня
Сделаем прогноз роста выручки и бизнес-показателей вашего интернет-магазина с помощью сервиса товарных рекомендаций
В мире eCommerce, где стоимость привлечения клиента постоянно растет, бизнес всё чаще фокусируется на максимизации ценности каждого визита. Вместо того чтобы тратить больше на новый трафик, разумнее увеличивать конверсию и средний чек существующих посетителей. Именно здесь на сцену выходят товарные рекомендации — инструмент, который превращает обычный просмотр в целенаправленный шоппинг.
Правильно настроенные рекомендации не просто показывают «еще товары» — они создают персонализированный опыт, повышают релевантность предложений и значительно влияют на ключевые метрики бизнеса. В этой статье мы разберем, что такое товарные рекомендации, как они работают на практике, где их размещать для максимального эффекта, и как быстро запустить их с помощью решения AnyRecs.
Правильно настроенные рекомендации не просто показывают «еще товары» — они создают персонализированный опыт, повышают релевантность предложений и значительно влияют на ключевые метрики бизнеса. В этой статье мы разберем, что такое товарные рекомендации, как они работают на практике, где их размещать для максимального эффекта, и как быстро запустить их с помощью решения AnyRecs.
Что такое товарные рекомендации: простое определение
Товарные рекомендации — это автоматически формируемые подборки продуктов, которые показываются пользователям на основе данных об их поведении и/или общих паттернов покупок. Это своего рода цифровой консультант, который предлагает «посмотрите еще это» или «с этим товаром часто покупают».
Рекомендации бывают персонализированными (учитывающими историю конкретного пользователя) и неперсонализированными (основанными на общих трендах). Они могут отображаться практически на любой точке контакта с клиентом: на сайте, в мобильном приложении, в email-рассылках, push-уведомлениях, а иногда даже интегрируются в кассовые системы и скрипты для колл-центров.
Рекомендации бывают персонализированными (учитывающими историю конкретного пользователя) и неперсонализированными (основанными на общих трендах). Они могут отображаться практически на любой точке контакта с клиентом: на сайте, в мобильном приложении, в email-рассылках, push-уведомлениях, а иногда даже интегрируются в кассовые системы и скрипты для колл-центров.
Почему это работает: психология и данные
Эффективность товарных рекомендаций объясняется несколькими психологическими механизмами:
Снижение выбора-перегрузки. Когда ассортимент слишком велик, покупатель может испытывать стресс от необходимости выбора. Рекомендации сужают круг вариантов до наиболее релевантных, упрощая принятие решения.
Социальное доказательство. Блоки «популярные товары» или «бестселлеры» задействуют механизм социального подтверждения: «если многие выбирают это, значит, оно стоящее».
Эффект узнавания. Показывая ранее просмотренные товары, мы активируем эффект знакомства — психологически нам комфортнее иметь дело с тем, что мы уже видели.
Завершенность набора. Рекомендации сопутствующих товаров обращаются к нашей потребности в завершенности (гештальт): купив основной товар, мы склонны добавить аксессуары для создания «полного комплекта».
Ощущение заботы. Персонализированные рекомендации создают впечатление, что магазин «знает» и понимает ваши предпочтения, что повышает лояльность и вероятность возвращения.
Бизнес-эффект и ориентиры
Цифры говорят сами за себя — товарные рекомендации существенно влияют на коммерческие показатели:
До 31% всей выручки eCommerce-площадок может приходиться на товары из рекомендательных блоков.
Покупатели, взаимодействующие с рекомендациями, завершают покупку в 4,5 раза чаще, а их средний чек на 10% выше.
Около 35% продаж Amazon генерируется благодаря их рекомендательной системе.
56% клиентов чаще возвращаются на сайты, где используются персонализированные рекомендации.
45% покупателей с большей вероятностью совершат покупку на сайте, где есть блоки рекомендаций.
Эти показатели подтверждают, что рекомендации — не просто «красивая фишка», а инструмент с прямым влиянием на P&L.
Типы рекомендаций: что показывать
Похожие товары основаны на сходстве характеристик и помогают клиенту найти альтернативу, если текущий товар не совсем подходит. Например, похожие модели смартфонов или платья схожего стиля.
Сопутствующие товары — это классический кросс-селл, основанный на анализе совместных покупок. К принтеру предлагаются картриджи, к платью — подходящие аксессуары.
Популярные товары работают по принципу социального доказательства и особенно эффективны для новых посетителей, о которых еще нет данных.
Просмотренные ранее упрощают навигацию и возврат к заинтересовавшим товарам, экономя время клиента.
Пакетные предложения — это готовые наборы со скидкой или специальной ценой, стимулирующие покупку нескольких товаров одновременно.
Персональные рекомендации используют историю клиента и данные похожих пользователей для создания наиболее релевантных предложений.
Эти показатели подтверждают, что рекомендации — не просто «красивая фишка», а инструмент с прямым влиянием на P&L.
Идея для A/B-теста:
Проверьте разный порядок блоков на странице товара. Например, сравните конверсию при размещении «Похожих товаров» выше «Сопутствующих» и наоборот. Также протестируйте добавление иконок преимуществ (быстрая доставка, скидка, высокий рейтинг) к товарам в блоке сопутствующих товаров.
Где размещать рекомендации по воронке
Главная страница: Для новых посетителей работают блоки популярных товаров и сезонных хитов, для возвращающихся — персонализированные рекомендации и просмотренные ранее товары.
Страница категории (PLP): Эффективны блоки «Популярное в категории», «Новинки», «Со скидкой». Они помогают пользователю быстрее сориентироваться в ассортименте.
Карточка товара (PDP): Ключевая зона для рекомендаций. Здесь работают «Похожие товары» (для выбора альтернативы) и «С этим часто покупают» (для комплектации).
Корзина/мини-корзина: Идеальное место для сопутствующих товаров, которые дополняют уже выбранные позиции. Это прямой инструмент увеличения среднего чека.
Страница поиска/404: Вместо пустоты или ошибки можно показать персональные рекомендации или популярные товары, превращая потенциальный уход в возможность конверсии.
Email/push-уведомления: Рекомендации усиливают стандартные коммуникации: напоминания о брошенной корзине дополняются сопутствующими товарами, реактивационные письма включают персональные предложения.
Касса/колл-центр: Рекомендации можно интегрировать в скрипты операторов или подсказки для консультантов в офлайн-магазине.
Как это работает под капотом
Эффективная система рекомендаций опирается на три основных компонента:
Персональные рекомендации анализируют историю конкретного пользователя и находят паттерны среди похожих клиентов (look-alike). Сопутствующие товары формируются на основе частоты совместных покупок, а похожие — по близости атрибутов и категорий.
Современные системы позволяют настраивать дополнительные правила: ценовые пороги (чтобы не рекомендовать слишком дорогие альтернативы), исключения (например, товары с низкой маржинальностью), «строгие» атрибуты (например, соответствие типу волос для косметики).
Для новых пользователей, о которых еще нет данных (холодный старт), система страхуется неперсонализированными рекомендациями: популярными товарами, новинками или специальными предложениями.
Современные системы позволяют настраивать дополнительные правила: ценовые пороги (чтобы не рекомендовать слишком дорогие альтернативы), исключения (например, товары с низкой маржинальностью), «строгие» атрибуты (например, соответствие типу волос для косметики).
Для новых пользователей, о которых еще нет данных (холодный старт), система страхуется неперсонализированными рекомендациями: популярными товарами, новинками или специальными предложениями.
Внедрение: сделать самим, маркетплейсы или готовое решение
При внедрении рекомендаций у бизнеса есть три основных пути:
In-house разработка дает полный контроль над процессом, но требует существенных инвестиций в команду, инфраструктуру и время на разработку. Риски: долгий путь к качественному результату и высокая стоимость ошибок.
Решения маркетплейсов (например, виджеты от Яндекс. Маркет) внедряются быстро, но часто смешивают товары разных продавцов, что может уводить клиентов к конкурентам.
Готовые сервисы (как AnyRecs) предлагают оптимальный баланс: быстрый старт, готовые ML-алгоритмы, омниканальность, инструменты тестирования и прозрачные метрики эффективности.
Для бизнесов с фокусом на P&L выгоднее быстрее получить результат с готовым решением и дальше оптимизировать его под свои потребности, чем тратить месяцы на разработку собственной системы.
Типичные ошибки
Типичная ошибка: Показывать слишком много блоков рекомендаций на одной странице. Это создает визуальный шум и каннибализацию внимания — пользователь не знает, на что реагировать в первую очередь.
Вот основные ошибки при внедрении товарных рекомендаций:
Нерелевантные подборки из-за плохих связей между товарами или неправильно выбранных атрибутов.
Рекомендации значительно дороже основного товара, что ломает ценовые ожидания клиента.
Перегруженность интерфейса слишком большим количеством блоков рекомендаций.
Отсутствие правил исключения для товаров с нулевым остатком, низким рейтингом или негативными отзывами.
Недостаточная аналитика: невозможность отследить конверсию, средний чек и другие метрики по конкретным блокам рекомендаций.
Как измерять эффект
Для оценки эффективности рекомендаций используются следующие ключевые метрики:
Важно различать два типа атрибуции:
Post-view — когда клиент видел рекомендацию, но купил товар позже или по другому пути
Post-click — когда клиент кликнул на рекомендацию и сразу купил товар
При проведении A/B-тестов рекомендаций важно фиксировать место, тип блока и алгоритм, а длительность теста должна составлять не менее 2 недель или достаточное количество транзакций для статистической значимости.
Почему AnyRecs: один продукт для роста прямо сейчас
AnyRecs — это готовое решение для быстрого внедрения персонализированных товарных рекомендаций с минимальными затратами ресурсов и максимальным эффектом.
Быстрый старт. Достаточно установить трекинг-код на сайт и подключить каталог товаров — и первые персонализированные блоки начнут работать без длительных интеграций. Система начинает собирать и анализировать данные сразу после установки.
ML-персонализация. Алгоритмы AnyRecs учитывают все взаимодействия пользователей: просмотры, добавления в корзину, покупки. Система строит модели look-alike для поиска похожих пользователей и предсказывает «лучшее следующее предложение» для каждого клиента.
Гибкие правила. Платформа позволяет настраивать ценовые пороги (чтобы не рекомендовать товары значительно дороже или дешевле), создавать исключения для товаров с низкой маржой или отсутствием на складе, определять «строгие» атрибуты (например, соответствие бренду/типу/цвету), а также создавать ручные связи между категориями для гарантированного кросс-селла.
Омниканальность. Единое ядро данных позволяет показывать согласованные рекомендации на всех платформах: сайте, в мобильном приложении, email-рассылках, push-уведомлениях и даже в интерфейсе для операторов колл-центра.
Контроль качества. AnyRecs предоставляет инструменты для A/B-тестирования различных алгоритмов и шаблонов, детальные отчеты по конверсии, среднему чеку и LTV, а также анализ доли выручки, генерируемой рекомендациями, с разделением на post-view и post-click атрибуцию.
Интеграция с экосистемой any. AnyRecs легко интегрируется с другими продуктами экосистемы, в частности с AnyQuery (интеллектуальный поиск), создавая единую среду релевантности для пользователя.
Безопасность и масштаб. SaaS-архитектура обеспечивает высокую производительность даже при значительных нагрузках, характерных для крупных eCommerce-проектов.
Ожидаемый эффект от внедрения AnyRecs — это рост конверсии, увеличение среднего чека и частоты повторных заказов. Инвестиции в систему быстро окупаются за счет дополнительной выручки и сохраненного маркетингового бюджета.
Чек-лист подключения AnyRecs:
- Подключение каталога товаров
- Установка трекинг-скрипта
- Настройка макетов блоков рекомендаций
- Определение правил и ограничений
- Запуск пилотного A/B-теста (2−4 недели)
- Полноценное внедрение (rollout)
Начните повышать продажи уже сегодня
Товарные рекомендации — это не просто модный тренд, а проверенный инструмент роста, который повышает релевантность предложений, улучшает клиентский опыт и напрямую влияет на выручку.
Начните с внедрения рекомендаций в ключевых зонах — на странице товара, в корзине и на главной странице — и постепенно расширяйте присутствие рекомендаций в других каналах.
Попробуйте AnyRecs уже сегодня: подключите каталог, запустите пилотный проект и измерьте рост конверсии, среднего чека и LTV уже в первый месяц использования. Персонализированные рекомендации — это инвестиция в рост, которая окупается быстрее, чем вы думаете.
Начните с внедрения рекомендаций в ключевых зонах — на странице товара, в корзине и на главной странице — и постепенно расширяйте присутствие рекомендаций в других каналах.
Попробуйте AnyRecs уже сегодня: подключите каталог, запустите пилотный проект и измерьте рост конверсии, среднего чека и LTV уже в первый месяц использования. Персонализированные рекомендации — это инвестиция в рост, которая окупается быстрее, чем вы думаете.
Увеличим продажи вашего интернет-магазина
