Вам хорошо знаком наш флагманский продукт
AnyRecs — поиск для интернет-магазинов. Но он не единственный. Мы активно развиваем другие наши продукты, один из которых — товарные рекомендации.
Нескучная статистика для лучшего понимания. Доля продаж через товарные рекомендации у крупнейших ритейлеров и маркетплейсов:
📍Amazon — 35%
📍Zalando — 36%
📍ASOS — 25%
Пользователи рекомендации любят, активно на них кликают, изучают товарные подборки и покупают.
Что же умеют рекомендации Diginetica? Расскажу про основные блоки рекомендаций.
1️⃣Персональные рекомендации. «Личная полка» покупателя в вашем интернет-магазине. Эта подборка товаров на лету подстраивается под поведение каждого пользователя и показывает товары, соответствующие интересу.
Данная механика рвёт по кликабельности и конверсиям любые статические подборки товаров, такие как «Хиты продаж» или «Новинки». В большинстве случаев она превосходит эти механики в 4−5 раз.
2️⃣Похожие товары. Следующая полезная механика — дать пользователю больше подходящих вариантов при выборе товара, показать наиболее релевантные альтернативы. Автоматический анализ параметров находит товары близкие по характеристикам, а алгоритм учёта пользовательского интереса повышает качество рекомендаций.
3️⃣С этим товаром покупают/смотрят. Конечно, мы с вами заинтересованы в повышении среднего чека. Блоки рекомендаций с сопутствующими товарами подсказывают на что ещё обратить внимание пользователю.
Это не все возможные алгоритмы рекомендаций, но самые популярные. Если захотите внедрить эти и другие механики на свой сайт, напишите своему аккаунт-менеджеру.