Скопировать ссылку
Почему рекомендации стали обязательными, а не «фишкой»
В e-commerce давно закончилась эпоха, когда рост обеспечивался за счет одного только трафика. Пользователь приходит, видит десятки похожих товаров, быстро теряется и уходит. По нашим наблюдениям, именно этот момент — точка, где бизнес либо помогает клиенту с выбором, либо теряет его.
Рекомендательные системы решают сразу несколько ключевых задач:
- увеличивают средний чек за счет допродаж;
- повышают конверсию в покупку;
- возвращают клиентов за повторными заказами;
- сокращают путь пользователя от входа на сайт до оформления покупки.
Проще говоря, рекомендации — это цифровой продавец-консультант, который работает 24/7 и знает клиента лучше любого менеджера.
В одном из наших проектов для интернет-магазина товаров для дома рекомендации дали +17% к среднему чеку всего за три месяца после запуска. Без увеличения рекламного бюджета и без изменения ассортимента.
Какие бывают рекомендательные системы и чем они отличаются
Существует несколько базовых типов рекомендаций. Почти все современные e-commerce проекты используют комбинацию из них.
Персональные рекомендации
Это подбор товаров на основе поведения конкретного пользователя: что он смотрел, покупал, добавлял в корзину, сколько времени проводил на страницах. Именно этот тип рекомендаций чаще всего ассоциируется с Amazon-уровнем.
В одном из проектов Стеллар для fashion-ритейла персональные рекомендации на главной странице увеличили конверсию повторных визитов на 22%.
Похожие товары
Классический сценарий: пользователь смотрит товар — система предлагает альтернативы с похожими характеристиками или ценой. Это особенно важно в нишах с большим ассортиментом и высокой конкуренцией между SKU.
«С этим товаром покупают»
Механика допродаж, которая напрямую влияет на средний чек. По нашему опыту хорошо работает в электронике, DIY, товарах для дома и детских категориях. Здесь важно не просто показать связанные товары, а учитывать реальный покупательский сценарий, а не формальную логику каталога.
Как именно ИТ влияет на продажи, а не «украшает сайт»
Важно понимать: рекомендательная система — это не виджет и не блок дизайна. Это часть ИТ-архитектуры, которая работает с данными в реальном времени.
Если система построена правильно, то она учитывает актуальные остатки и цены, реагирует на изменения спроса, подстраивается под сезонность, а также обучается на новых данных.
В одном из наших проектов для e-commerce в b2b-сегменте мы видели, как рекомендации начали «проседать» в продажах через 4–5 месяцев после запуска. Причина оказалась простой: данные не переобучались, а ассортимент сильно обновился. После корректировки модели рост повторных заказов восстановился и превысил предыдущие показатели на 9%.
Готовые решения или кастомная разработка: что выбрать
Это один из самых частых вопросов от бизнеса. Ответ не универсальный — все зависит от масштаба, целей и зрелости данных.
Готовые SaaS-решения подходят для малого и среднего e-commerce, где важно быстро получить эффект. Среди плюсов: быстрый запуск, предсказуемая стоимость и минимальные требования к команде. Минусы тоже есть: ограниченная гибкость и зависимость от логики платформы.
Кастомная разработка имеет смысл, если у бизнеса большой ассортимент, сложные сценарии продаж, высокая доля повторных покупок или есть накопленные данные.
В Стеллар мы часто начинаем с гибридного подхода: берем базовую архитектуру и дорабатываем ключевые алгоритмы под бизнес-логику клиента. Это позволяет сократить бюджет в 2–3 раза по сравнению с «чистым кастомом» и при этом получить ощутимый эффект.
Данные — основа любых рекомендаций
Без данных рекомендательная система превращается в красивый, но бесполезный блок. Хорошая новость в том, что для старта не нужны «идеальные» данные.
Минимальный набор, с которым уже можно работать, — это история просмотров, покупки и возвраты, структура каталога, а также базовые данные о пользователях (без нарушения законодательства).
В одном из проектов мы запускали рекомендации для магазина, где не было полноценной CRM — только данные заказов. Даже этого оказалось достаточно, чтобы увеличить повторные покупки на 12% за полгода.
Ключевой момент — не объем данных, а их качество и регулярность обновления.
Какие результаты можно ожидать на практике
Бизнес всегда хочет цифры — и это правильно. По нашему опыту, усредненные показатели выглядят так:
- рост среднего чека: от 5 до 20%.
- рост конверсии: 3–10%.
- рост повторных покупок: 10–25%.
Но важно понимать: результат зависит от категории, ассортимента, трафика и того, насколько рекомендации встроены в пользовательский путь, а не «висят сбоку».
Самая распространенная ошибка — ожидать мгновенного эффекта без доработки данных и UX. Рекомендательные системы работают лучше всего как часть общей стратегии роста, а не как разовая ИТ-инициатива.
Что важно учесть перед внедрением
Перед тем как запускать рекомендации, бизнесу необходимо честно ответить себе на три вопроса:
- Понимаем ли мы, где пользователь чаще всего теряется?
- Есть ли у нас минимально достаточные данные?
- Готовы ли мы дорабатывать систему после запуска, а не считать ее «готовой навсегда»?
Если на все три вопроса ответ «да», вероятность успеха очень высокая.
Итог
Рекомендательные системы перестали быть эксклюзивом крупных маркетплейсов. Сегодня это рабочий инструмент роста для e-commerce любого масштаба. Они повышают продажи, удерживают клиентов и делают покупку проще — а значит, выгоднее для бизнеса.
Главное — подходить к рекомендациям не как к модному ИТ-тренду, а как к инвестиции в удобство клиента. В нашей практике именно такой подход дает самый стабильный и долгосрочный эффект.
