Что такое персональные рекомендации и почему их необходимо внедрить

Цели и задачи сервиса персональных рекомендаций

Чтобы внедрение принесло результат, необходимо определить измеримые цели и понять, какие задачи решает инструмент. Основные цели внедрения рекомендаций — повышение качества сервиса, увеличение среднего чека и рост конверсии.

Задачи, которые решает программа рекомендаций:

1. Анализ и сегментация клиентской базы

Сервис анализирует клиентскую базу и изучает поведение клиентов. На основе данных клиенты кластеризуются по десяткам признаков. В таком виде база готова к началу рекламных кампаний, а результат сегментации можно использовать для проведения других маркетинговых активностей.

2. Look-alike моделирование

Сервис создаёт модель, которая оценивает вероятность того, что клиент совершит целевое действие на основании схожести поведенческих паттернов.

3. Response-моделирование

Сервис создаёт модель, которая оценивает вероятность того, что клиент совершит целевое действие при наличии коммуникации.

4. Uplift-моделирование

Сервис создаёт модель, которая оценивает разницу реакции клиента при наличии или отсутствии коммуникации (рассылка, звонок, пуш-уведомление и подобные).

5. Модерация персональных товарных предложений

Сервис автоматически персонализирует страницы сайта, приложения и рассылки под пользователя. Клиенты получают только релевантные для них рекомендации, в нужное время и в нужном формате.

6. Сокращение расходов на маркетинговые кампании

Сервис помогает бизнесу экономить на маркетинговых активностях. Рассылки, ленты рекомендаций и поп-апы перестают быть “массовыми бомбардировками” и требуют меньше затрат на тесты.

Варианты персонализации рекомендаций

Машинная

Для прогноза клиентских интересов и потребностей используются данные о поведении пользователей. Алгоритм изучает действия клиента и сравнивает их с поведением других похожих клиентов. Такой анализ и подбор рекомендаций на основе схожести помогает предлагать клиенту самые релевантные товары, а бизнесу — увеличивать средний чек. 

Индивидуальная

Вы сами выбираете какие рекомендации, через какой канал и в какое время показывать. Алгоритмы дают подсказки и помогают сделать коммуникацию эффективной. Такой вариант помогает существенно снизить нагрузку на маркетологов, а также сократить расходы на тестирование гипотез.

Визуальная

Рекомендации подбираются по принципу схожести товаров. Например, клиенту понравился жёлтый зонт и он добавил его в корзину или избранное. Система проводит анализ товара и подбирает похожие по набору признаков (форма, цвет, цена, наличие товара и так далее). Такой подход помогает клиенту сократить время поиска, а бизнесу — не потерять клиента.

Отраслевая

Рекомендация создаётся на основе нескольких признаков: отрасль товара и поведение покупателя. Например, для владельца собаки средней породы будут предлагаться товары той категории, которые подойдут для питомца клиента.

Где используются рекомендации

Когда рекомендация персональная, она не отпугивает клиента, а помогает ему. Поэтому каналов дистрибуции достаточно много. Выделили основные: 

1. Главная страница сайта.
2. На странице категорий.
3. В карточке товара.
4. В корзине. 
5. В поп-апе.
6. В мобильном приложении.
7. Пуш-уведомления.
8. В любой рассылке (почта, смс, социальные сети, мессенджеры). 
9. Страница 404.
10. Личный кабинет. 

Вывод

Сервис персональных рекомендаций — мощный маркетинговый инструмент, который помогает бизнесу получать дополнительный доход, а клиенту — быстро находить необходимые товары. Основные цели внедрения — повышение качества сервиса, увеличение среднего чека и рост конверсии. 

В этой статье мы рассказали о сервисе персональных рекомендаций. Если вы хотите увеличить средний чек и повысить конверсию сайта или приложения, напишите или позвоните нам. Наши эксперты узнают о ваших маркетинговых задачах, проведут консультацию и подберут эффективное решение для вашего бизнеса.