Каждый клиент интернет-магазина приходит на сайт со своими уникальными потребностями. Персонализация сайта — эффективный способ удовлетворять запросы разных клиентов. Индивидуальный подход помогает бизнесу увеличить лояльность аудитории и ускорить принятие решения о покупке. Результат — увеличение среднего чека и количества продаж. Исследования это подтверждают: 45% потребителей с большей вероятностью сделают покупки на сайте, если там есть персональные рекомендации*.
Автоматизировать персонализацию в интернет-магазинах позволяют рекомендательные системы. Разработка такой системы своими силами может отнять много финансовых и временных ресурсов. Рекомендательная система от СберЛида — это готовое облачное решение, которое интегрируется за один день, адаптируется под специфику бизнеса и позволяет выводить рекомендации в разные каналы.
Инструменты СберЛида позволяют создавать индивидуальные рекомендации. Благодаря простому конструктору рекомендации настраиваются без дополнительной доработки сайта. А типы рекомендаций могут быть самыми разными — от простого показа новинок до перекрестных продаж.
Точные рекомендации на основе искусственного интеллекта
СберЛид работает на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Система самостоятельно формирует подборки товаров и показывают посетителю наиболее интересные. С помощью современных технологий рекомендации обеспечивают персональный подход к каждому клиенту и помогают им быстрее найти путь к искомым товарам. Например, на сайте рекомендации помогут покупателю найти как конкретный товар, так и отдельную категорию, подходящую по типу и стоимости. Это повышает вероятность того, что клиент найдёт нужное.
Сценарии показов под разный клиентский путь
Клиенты совершают покупки по-разному: одни готовы оформить заказ сразу же, другим нужно время изучить ассортимент и обдумать решение. Чтобы рекомендации были полезны обеим аудиториям, важно учитывать такие различия в покупательском пути.
СберЛид составляет индивидуальные рекомендации, адаптированные под путь потенциального покупателя. Вот несколько примеров:
Клиент изучает сайт. Если потенциальный клиент не видит ничего интересного, он может быстро закрыть вкладку. Поэтому важно его заинтересовать. С помощью рекомендаций можно показать наиболее популярные товары, сезонные, новинки.TAdviser выпустил Гид по российским операционным системам 
Клиент выбирает товар. В каталоге из тысячи товаров бывает трудно найти нужную вещь. Рекомендации помогут сориентироваться в ассортименте — покажут похожие и альтернативные товары. Покупатель сможет быстрее найти необходимый товар и совершить покупку, не настраивая десятки фильтров.
Клиент готов к покупке. Если покупатель готов сделать заказ сразу, рекомендации проанализируют товары в корзине и предложат сопутствующие позиции. Если же потенциальный клиент просто добавил товары в корзину и покинул сайт, рекомендации помогут вернуть его к покупке, напомнив о забытых товарах.
Исследования доказывают пользу от внедрения рекомендательных систем. Barilliance Research** провели исследование среди 300 компаний и обнаружили, что товарные рекомендации приносят до 31% доходов сайтов электронной коммерции. А данные агентства Invesp* показали, что 45% потребителей с большей вероятностью сделают покупки на сайте, если там есть персональные рекомендации.
Индивидуальные предложения в каждой точке коммуникаций
Количество каналов для взаимодействия с аудиторией постоянно растёт. Если ограничиваться напоминаниями о себе только на сайте, покупатель с большой вероятностью забудет о вас. Чтобы получать максимум эффекта от коммуникаций, брендам важно присутствовать в каждом канале.
СберЛид позволяет выводить рекомендации через API во все каналы коммуникаций с клиентом. Например, показывать подборки на сайте, в мобильном приложении, смс и почтовых рассылках, пуш-уведомлениях, терминалах самообслуживания и других.
Омниканальный подход помогает держать связь с клиентом на всех платформах, чтобы показывать рекомендации в нужное время и в нужном месте. Например, если пользователь ушел с сайта и бросил корзину, система напомнит о товарах через письмо на почту или уведомление в приложении.
Настраиваемые бизнес-правила показов
У каждого бизнеса есть своя специфика. Разная аудитория может по-разному реагировать на одни и те же механики рекомендаций. СберЛид даёт возможность легко адаптировать механики под потребности и аудиторию разных бизнесов.
Например, с помощью бизнес-правил вы можете явно указать, какие товары и категории вы хотите рекомендовать для других товаров и категорий. Простой интерфейс позволяет выполнить все настройки самостоятельно, без привлечения разработчиков и дополнительных специалистов.
Простые настройки дизайна
СберЛид позволяет кастомизировать внешний вид рекомендаций, чтобы они гармонично смотрелись на любой из ваших площадок. С помощью общих настроек можно задать ширину ленты, количество позиций товаров, размер изображений и цвет фона. А настройки типографики дают возможность выбрать шрифт, размер текста, прозрачность, цвет для заголовка ленты, наименования и описания товаров, цены и кнопки.
Полная статистика по всему циклу продаж
Подробная аналитика по конверсии позволит оценить эффективность и принять решение по настройке различных типов рекомендаций.
Вся статистика собирается в личном кабинете, поэтому бизнесу легко оценить эффективность рекомендаций. В кабинете отображается количество показов, переходов, добавлений в корзину, покупок, а также сумма покупок. В результате система предоставляет полные данные о сумме дополнительных продаж через рекомендации.
Кастомные интеграции «под ключ»
Если в сервисе не хватает функциональности, команда готова разработать её дополнительно под клиента. Например, добавить уникальные рекомендации под сайт, дополнительные бизнес-правила, интеграции с источниками данных и другой функционал.
Подключение за один день
Одно из преимуществ СберЛида — быстрый запуск рекомендаций без доработки сайта со стороны ИТ-специалиста.
Вы можете протестировать рекомендательную систему СберЛид на своем сайте, воспользовавшись сервисом в течение 7 дней бесплатно. Чтобы получить доступ к сервису, заполните форму на сайте >>>
Источники
