Как работают anyRecs?

Рекомендации — это мощный инструмент для персонализации покупательского опыта, который помогает предлагать клиентам именно те товары, которые они ищут или о которых даже не подозревали.
Такие интеллектуальные механизмы не только улучшают взаимодействие с сайтом, но и существенно увеличивают вероятность покупки. А если подойти к наполнению продукта ответственно, то CTR у таких рекомендаций может стать в 4−5 раз выше, чем у стандартных подборок, что существенно увеличит прибыль.
Давайте разберемся, как работают anyRecs, что в них входит и как они помогают бизнесу достигать своих целей.

1. Оптимизация запасов:
- Анализ предпочтений клиентов через рекомендации помогает более точно планировать закупки и управлять запасами, что снижает затраты и улучшает оборачиваемость товаров.

2. Увеличение продаж:
- anyRecs стимулирует покупки, предлагая клиентам товары, которые соответствуют их интересам, даже если они не заметили их самостоятельно.

3. Повышение конкурентоспособности:
- Персонализация покупательского опыта — это мощный инструмент для выделения на фоне конкурентов, особенно в условиях насыщенного рынка.

4. Уменьшение времени поиска товара:
- Рекомендации помогают пользователям быстрее находить нужные товары, делая процесс выбора более эффективным и приятным.

5. Уменьшение оттока клиентов:
- Персонализированные предложения помогают удерживать клиентов на сайте, снижая вероятность их перехода к конкурентам.

Для бизнеса
 — anyRecs помогает увеличить конверсию на сайте и в мобильных приложениях за счет более точных и релевантных рекомендаций.
 — Персонализированные рекомендации способствуют увеличению среднего чека, предлагая сопутствующие товары и альтернативные варианты.
 — Система предлагает пользователям дополнительные товары через персональные подборки, кросс-селлы и альтернативы, что увеличивает разнообразие предложений и удовлетворенность клиентов.
 — Автоматизация процесса формирования рекомендаций позволяет продавцу сосредоточиться на других важных аспектах бизнеса, доверив рекомендации умной системе.

Для покупателей
— anyRecs делает процесс выбора товаров более удобным, предлагая наиболее релевантные варианты на основе предыдущих взаимодействий пользователя.
 — Если нужного товара нет в наличии, система предложит подходящие альтернативы, что поможет пользователю быстро найти замену.
 — Персонализированные предложения и релевантные рекомендации делают покупку более приятной, помогая пользователю не упустить интересные товары и предложения.

Продукт anyRecs включает в себя несколько функциональных блоков, каждый из которых имеет свое значение и обеспечивает персонализацию и релевантность рекомендаций для пользователей. Вот подробное описание каждого блока:

Персональные рекомендации — это блок товаров, который автоматически подстраивается под последние действия пользователя на сайте — преимущественно, просмотры товаров и категории.

Цель персональных рекомендаций — предложить пользователю именно те товары, которые соответствуют его интересам, на основе его предыдущих действий на сайте. Это помогает улучшить опыт взаимодействия с сайтом и увеличить вероятность покупки.

Как работает?
История просмотров пользователя сохраняется в персональных cookies. На основе этой истории система формирует подборку товаров, которые максимально релевантны текущим интересам пользователя. Если пользователь новый и не имеет истории просмотров, система может предложить хиты продаж, вручную собранную подборку, соответствующую мерчендайзинговой стратегии, или не выводить блок совсем.

Похожие товары — это блок, который показывает товары, схожие с теми, которые пользователь просматривает в данный момент.

Цель: Этот блок позволяет пользователю легко найти альтернативные варианты, если текущий товар по каким-то параметрам не подходит, будь то цена, цвет или характеристики. Это уменьшает вероятность того, что пользователь уйдет с сайта, не сделав покупку.

Как работает?
Похожие товары выбираются с помощью нескольких алгоритмов:
— По контентну: алгоритм сравнивает товары между собой по характеристикам и названиям и выбирает самые схожие друг с другом
— По пользовательскому поведению: алгоритм анализирует поведение пользователей, чтобы выявить, какие товары часто смотрят вместе.

Эти алгоритмы комбинируются для получения наиболее релевантных рекомендаций, и блок фильтрует нерелевантные товары, чтобы пользователю были предложены только действительно полезные альтернативы.

Это блок рекомендаций, который предлагает товары, часто покупаемые вместе с просматриваемыми в данный момент.

Блок помогает увеличить средний чек и количество товаров в корзине, предлагая пользователю дополнительные товары, которые могут понадобиться вместе с выбранным (например, аксессуары, дополнительные комплектующие).

Как работает?
Алгоритм на основе коллаборативной фильтрации делает выборку из товаров, которые покупали в одном заказе или смотрели вместе с текущим заказом.
Рекомендации формируются на основе этих данных с дальнейшей фильтрацией по различным параметрам. Если такой информации недостаточно, подборка может быть сформирована вручную на основе данных о совместимости товаров, передаваемых через атрибуты в фиде или путем загрузки файла в мерчандайзинговые правила.

Хиты продаж и трендовые товары — это блоки, которые показывают самые популярные товары за последние несколько дней.

Эти блоки привлекают внимание к товарам, которые пользуются спросом у широкой аудитории. Это особенно полезно для стимулирования импульсивных покупок и привлечения новых покупателей, которые ищут популярные и надежные решения.

Как работает?
Система анализирует данные о продажах или просмотрах за последние дни и формирует подборку самых популярных товаров. Настройка определенного периода позволяет следить за сезонностью и актуальными трендами. Эти блоки могут комбинироваться с персональными рекомендациями и особенно полезны, если у пользователя нет истории просмотров.

Это блоки, которые фокусируются на определенных типах товаров: новинки, выбор покупателей, товары со скидками или те, которые продвигаются в рамках маркетинговых кампаний.

Они помогают выделить товары, которые могут быть интересны пользователю в зависимости от его предпочтений, а также стимулировать покупки, предлагая выгодные предложения или новые поступления.

Как работает?
Блоки формируются на основе атрибутов в фиде, таких как «Новинка», «Выбор покупателей», «Акция» и т. д. Товары могут быть отсортированы по популярности или перемешаны для разнообразия. Блок с товарами со скидками, например, может ускорить принятие решения о покупке, поскольку скидки часто являются важным фактором для пользователей.

Недавно просмотренные — это блок, который показывает пользователю товары, которые он недавно просматривал. Он помогает пользователю быстро вернуться к товарам, которые его заинтересовали, но которые он не добавил в корзину или не купил сразу.

Как работает?
Алгоритм работает через cookies, которые сохраняют данные о последних просмотренных товарах. Эти данные используются для формирования персонализированного блока, который отображает последние просмотренные товары.

Мерчендайзинговые правила — это набор инструментов, позволяющих управлять тем, как товары отображаются в блоках рекомендаций.

Они помогают продвигать определенные товары, повышать их видимость, фильтровать нерелевантные товары и закреплять позиции определенных товаров в блоках, что может способствовать увеличению продаж и продвижению маржинальных продуктов.

Как работает?
Система позволяет закреплять товары на указанных позициях в блоках рекомендаций, фильтровать товары, которые не соответствуют стратегии продаж, и поднимать определенные товары на первые позиции. Например, если нужно продвинуть определенную марку или сезонные товары, достаточно загрузить их список, и они будут отображаться в верхней части блока рекомендаций, что увеличивает вероятность их покупки.

Система рекомендаций становится незаменимым инструментом для бизнеса, который предлагает широкий ассортимент товаров и имеет накопленную историю взаимодействия пользователей с ними. Эти факторы уже являются основанием для начала внедрения anyRecs.

Рекомендации можно внедрять в различных точках взаимодействия с клиентом: на главной странице сайта, в корзине, на карточке товара или даже в процессе поиска. Они также могут стать основой для персонализированных email-рассылок, предлагая клиентам новые или дополняющие товары на основе их предыдущих покупок.

Если у вашего бизнеса есть пользователи и разнообразие товаров, система рекомендаций всегда найдет, что предложить, повышая при этом удовлетворенность клиентов и увеличивая продажи.