Они любят получать предложения, в которых нуждаются именно сейчас, но при этом оценивать их выгодность не теряя лишнего времени – речь идет о клиентах он-лайн магазинов. Имеют ли шанс на существования фирмы, не принимающие все это во внимание?
Мы заходим на страницу одного из он–лайн магазинов, продающего книги. Сразу появляется предложение купить новый криминальный шедевр одного шведского писателя, спортивный гаджет или карту велосипедных маршрутов. Как такое возможно, что один из известнейших магазинов в Польше по продажи книг знает, что чтение Скандинавских криминальных романов – это твой способ вечернего релакса, а планами на выходные было покататься где то на велосипеде?
«Так работает специальная система рекомендаций» – рассказывает Матеуш Гордон, эксперт компании Gemius в сфере он-лайн продаж. «Она является неотъемлемым элементом бизнес-стратегий известных Интернет-магазинов в Польше. Если бы не она, пользователи, желающие купить что то в Интернете, видели бы на страницах все, что там рекламируется, независимо от их воли» – добавляет эксперт.
Аналогичным способом работает цифровой музыкальный сервис «Spotify», который, опираясь на наши музыкальные предпочтения и истории поведения на сайте, подбирает песни, исполнителей, плей-листы и альбомы, превращая поиск и прослушивание новой музыки в простое и приятное времяпровождение.
«Пользователи хотят, чтобы им все подавали «на блюдечке» – говорит профессор и руководитель отдела электронной коммерции Академии Леона Козминского Георг Мазурек. «Как показывают исследования, такие рекомендации находят позитивные отзывы пользователей всего Интернета, больше половины из которых считает, что такой способ рекламы на самом деле является очень полезным, эффективным и уместным» – добавляет профессор.
По словам профессора, содержимое на электронных страницах с учетом потребностей покупателей не является сугубо маркетинговым ходом. Это прежде всего способ экономии ресурсов, обоюдная выгода как для продавца так и покупателя, ну и конечно экономия времени.
С точки зрения владельцев он-лайн магазинов, правильное построение стратегии персональных рекомендаций в Интернете является ответом на риторический вопрос «быть или не быть» в данном бизнесе. В наше время, когда более 70% пользователей хотя бы раз покупали что то в Интернете, а 19% намеренны чаще использовать Интернет как альтернативу обычным магазинам (по данным исследования IIBR), на плаву удержатся только те, которые будут полностью соответствовать требованиям покупателей.
«Тогда какой длины должна быть Интернет-страница, чтобы вместить в себя все продукты сразу?» – спрашивает Матеуш Гордон. По его мнению, для сайтов с малым ассортиментом продуктов это не проблема. А вот для больших интернет-магазинов – как раз наоборот.
«Отсутствие персонализации предложений на сайте это, в итоге, не совсем довольные посетители и лояльные клиенты. Появляется раздражение от того, что отсутствует возможность посмотреть то, что хотелось бы. Интернет-магазин, не имеющий системы рекомендаций, будет серьезно отставать от конкурентов» – говорит Гордон.
Как работает специализированная система рекомендаций?
РАМКА РЕКОМЕНДАЦИЙ
Система рекомендации позволяет подбирать предложения с учетом конкретных требований пользователя на любой странице сайта (т.е. на главной странице, странице с продукцией, в корзине либо на странице «благодарения» за сделанный заказ). В форме рамки рекомендаций на странице магазина показываются только те продукты, которыми пользователь может быть потенциально заинтересован. Такое позиционирование возможно благодаря умению системы распознавать и следить за поведением пользователя в Интернете: какие магазины посещает, что просматривает, что покупает а что откладывает в корзину. На основе такой информации алгоритм, на котором базируется система рекомендаций, предлагает клиентам продукты, которые дополняют их покупку.
ТИПЫ РЕКОМЕНДАЦИЙ
В зависимости от того, является ли посетитель активным пользователем на данном сайте, или зашел на него впервые, существуют 4 вида рекомендаций: альтернативная, комплементарная (дополнительная), генеративная (общая) и персонализированная. Первая касается продуктов одной и той же категории или того же типа, но разных марок. Вторая дополняет, выбранную клиентом, категорию товаров продуктами с той же категории, но которые увеличивают его стоимость (например пульт к телевизору). Генеративные (общие) рекомендации появляются для пользователя, первый раз посетившего сайт. Состоят они с предложений покупки бестселлеров, популярных на сайте продуктов или специальные предложения.
Наиболее сложными являются персонализированные рекомендации, адаптированные к предпочтениям клиентов на основе их конкретного поведения на странице магазина, комментариев, лайков, добавлений в корзину, или просто на основе просмотренных когда то товаров. Все четыре способа могут между собой переплетаться. Генеративные рекомендации в момент логирования перестают быть таковыми, так как система, основываясь на визит пользователя, воспроизводит его заинтересованности, и в форме рамки предлагает ему то, чем он может также заинтересоваться. Если клиент все таки остался не заинтересован, система помнит это, даже если последний визит был месяц назад.
Интернет-магазины, которые не используют систему рекомендаций, имеют низший показатель конверсии (отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какие-либо целевые действия к общему числу посетителей), потому что, несмотря на позитивный эффект каждой дополнительной презентации продукта, значительно лучшим результатом является целенаправленная презентация продукта лицам заинтересованным. Такие магазины также обладают более короткими путями пользователей (2-3 клика) и меньший показатель CTR, тогда как введенная система рекомендаций автоматически ее продлевает и увеличивает количество кликов.
