Что такое персональные рекомендации и почему их необходимо внедрить - ЛАНИТ Омни

Что такое персональные рекомендации и почему их необходимо внедрить

БЛОГ КОМПАНИИ ЛАНИТ ОМНИ

Из статьи вы узнаете:

  1. Что такое персональные товарные рекомендации.
  2. Какие задачи решает сервис.
  3. Какие бывают уровни персонализации предложений.
  4. Где используются товарные рекомендации.

Что такое сервис персональных товарных рекомендаций

Персональные рекомендации — не новая «фича», а известный и надёжный инструмент продаж. Продавцы-консультанты офлайн-точек используют его каждый день. Инструмент помогает изучить запрос клиента, вытянуть «боли», задать правильные вопросы и рекомендовать товары, которые подойдут клиенту.

В онлайн-продажах невозможно представить в работе такого сотрудника. Для этого существуют рекомендательные сервисы, которые собирают информацию и изучают поведение клиентов,  обучаются и подбирают персональные рекомендации. Клиент получает предложение, когда он больше всего расположен к покупке.

Рассказывать о подходящих товарах на сайте, в рассылке или в приложении выгодно для бизнеса. Особенно, если предложение подобрано персонально под клиента. Покупатели не тратят время и силы на поиск и выбор продукта, а бизнес увеличивает средний чек в онлайне и повышает конверсию.

Сервис персональных рекомендаций — мощный маркетинговый инструмент, который помогает бизнесу получать дополнительный доход, а клиенту — быстро находить необходимые товары.

Оставьте свой email и получайте интересные статьи, кейсы и новости RightWay
Подпишитесь на рассылку:


Спасибо, что подписались
на рассылку от omnichannel.ru

Наш Дайджест выходит ежемесячно. В нем вы найдёте новые статьи и кейсы из нашего Блога, Новости компании, а так же обновления платформы RightWay и планы его развития.
Команда ЛАНИТ Омни

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.

 

Заказать персональную
демонстрацию RightWay

Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку персональных данных и принимаете нашу политику конфиденциальности.