Как онлайн-магазину увеличить прибыль с помощью персональных товарных рекомендаций: пять идей для рассылок

Персональные товарные рекомендации — один из простых способов повысить продажи в e-commerce. По данным исследований, они приносят до четверти выручки и увеличивают средний чек на 10%. В статье рассказываем, как работают рекомендации товаров, за счёт чего увеличивают прибыль и как использовать их в email-рассылках.

Что такое персональные товарные рекомендации

Персональные товарные рекомендации — это подборки, которые помогают пользователю найти наиболее подходящие и интересные товары среди тех, что он уже просматривал или мог бы купить. Допустим, если пользователь просматривал мебель для комнаты, подборка предложит ему кровати и шкафы. А если садовую мебель — качели, лавки, садовые столики и гамаки.

Товарные подборки могут отображаться на сайте, в приложении или в письмах email-рассылки

В отличие от персональных подборок, общие не учитывают интересы клиентов и выглядят одинаково для всех. Поэтому пользователи чаще их игнорируют.

Вот пример. Строительный магазин запускает рассылку с популярными товарами — дрелями, шуруповёртами и наборами инструментов — по базе подписчиков. Но такие подборки интересны не всем:

• кто-то делает лёгкий ремонт и ищет краску или обои;
• другие работают на стройке и интересуются профессиональным оборудованием;
• третьим нужны только расходники — саморезы, кисти, герметики.

Если собирать данные об интересах клиентов, можно формировать персональные рекомендации. Покупатель просматривал электроинструменты — получит подборку с новыми моделями дрелей и перфораторов. Интересовался расходниками — подборку с саморезами, герметиками и кистями. Изучал каталог с обоями — подборку с рулонами из той же коллекции и инструментами для поклейки.

В результате персонализация приносит профит и клиентам, и бизнесу. Клиенты получают то, что полезно каждому из них. Бизнес — больше продаж без дополнительных расходов на рекламу.

Персонализированные товарные подборки помогают бизнесу увеличивать продажи за счёт индивидуального подхода к каждому покупателю

Для создания персонализированных подборок сайт интернет-магазина интегрируют с программным решением — например, рекомендательной системой или CDP-платформой (как CDP Sendsay).

После подключения программа начинает собирать поведенческие данные:

• какие разделы и карточки товаров пользователь просматривает;
• что добавляет в корзину;
• какие письма открывает и по каким ссылкам переходит на сайт интернет-магазина.

Собранные данные для рекомендательных алгоритмов действуют как сигналы — показывают, что действительно человеку интересно.

На основе данных алгоритмы автоматически формируют персональные рекомендации товаров. Если поведение пользователей меняется, рекомендации обновляются в реальном времени.

Как и почему персональные рекомендации товаров влияют на рост выручки

Подборки напоминают клиентам о понравившихся товарах, показывают похожие варианты и дополняют покупку нужными мелочами. Так магазин не только удерживает внимание покупателей, но и получает новые заказы. Подробнее об этом — ниже.

Повышают вовлечённость покупателей

Даже если человек не собирался ничего заказывать, релевантная подборка способна изменить решение. По данным исследования Invesp, 49% покупателей признались, что купили товар просто потому, что увидели его в рекомендациях.

Например, если клиент купил ёлку, ему, скорее всего, понадобятся и игрушки к ней. Персональная подборка игрушек повысит шанс ещё на один заказ — она появляется вовремя и совпадает с текущими интересами пользователя.

Подборка товаров может повлиять на решение о покупке, так как она попадает в интересы клиента

Увеличивают средний чек

Подборки сопутствующих товаров помогают купить всё нужное сразу. Например, человек выбирает обувь — в рекомендациях видит краску, салфетки и водоотталкивающий спрей. В итоге покупателю удобно: не забудет ничего важного. Бизнесу выгодно: сумма заказа увеличивается.

Влияние рекомендаций на продажи подтверждает статистика. Почти половина розничных продавцов признаются: товарные рекомендации — один из ключевых факторов, влияющих на среднюю стоимость заказа.

Клиенты могут купить больше, чем планировали, если предложить им подборку сопутствующих товаров

Повышают лояльность клиентов

Когда пользователи постоянно видят нерелевантные подборки, это раздражает. А вот точные и актуальные рекомендации вызывают интерес и подталкивают к покупке.

Например, человек просматривал на сайте пылесосы, а получает письма с блендерами — тема неактуальна, письмо улетает в корзину. Зато подборка с моделями пылесосов или аксессуарами работает как шпаргалка — помогает быстрее выбрать подходящую технику.

По данным Invesp, клиенты, которые взаимодействуют с рекомендациями, совершают покупки в 4,5 раза чаще

Увеличивают вероятность будущих продаж

Даже если человек ничего не покупает, а просто просматривает подборки, они всё равно работают. По данным eMarketer, пользователи, которые видели рекомендации, но не сделали заказ, дольше остаются вовлечёнными. Поэтому шанс, что они вернутся на сайт магазина, выше.

Также персонализированные подборки мягко проводят клиента по воронке продаж:

1. Привлекают внимание. Пользователь замечает подборку.
2. Пробуждают интерес. Человек переходит к просмотру новинок, хитов продаж или сопутствующих товаров из подборки — даже если изначально не планировал этого делать.
3. Мотивируют к действию. Человек добавляет заинтересовавшие его товары в корзину и оплачивает покупку.

Персональные рекомендации превращаются в инструмент роста. С их помощью маркетолог получает больше продаж, а бизнес — выше средний чек и стабильный рост выручки

Зачем использовать email для товарных рекомендаций

Персональные рекомендации можно показывать на сайте магазина или отправлять по почте. Разберём, в каких случаях эффективен каждый из каналов.

Когда полезны подборки на сайте. Пользователь заходит на сайт, когда у него уже сформирована потребность что-то приобрести. Поэтому увидеть персональную товарную подборку он сможет только, когда сайт открыт. Если потребности нет, человек не откроет сайт — а значит, и рекомендации не увидит.

Когда полезны подборки в email-рассылках. По данным ZeroBounce, 93% пользователей открывают электронную почту каждый день. А значит, подборка может попасться на глаза случайно — просто во время очередной проверки ящика. В результате шанс, что клиент заметит рекомендации и вернётся к покупке, выше.

Представьте: человек зашёл на сайт выбрать чайник, но отвлёкся и забыл оформить заказ. Через пару дней он открывает почту по личным делам и вдруг видит письмо с подборкой тех же моделей.

Рекомендация срабатывает. Пользователь вспоминает о покупке и возвращается к выбору чайника (хотя минуту назад даже не планировал этого).

Чем чаще пользователи видят персональные товарные подборки, тем больше продаж получает бизнес.

Вывод. Рассылки увеличивают видимость товарных рекомендаций, а значит — усиливают эффект от них. Маркетолог получает больше переходов на сайт и конверсий в покупку, бизнес — продаж и выручки.

Пять идей для рассылок с рекомендациями

Не всегда есть время, чтобы придумать различные варианты товарных рекомендаций. В таком случае можно взять готовые идеи, подкрутить под свою систему продаж и добавить в рассылки.

Идея 1: добавить в товарные рекомендации хиты продаж

Что видит пользователь в подборке. Бестселлеры: товары с высоким спросом в категории, которую человек просматривал ранее.

Чтобы усилить впечатление от бестселлеров, можно указать, что товары также лидеры по числу отзывов пользователей

Как устроена подборка. В неё попадают товары, которые уже выбрали другие покупатели. Это создаёт ощущение надёжности. Например, если большинство покупает гриль конкретного бренда — значит, гриль что надо, можно брать.

Подборки с бестселлерами ускоряют решение о покупке. Клиенту не нужно искать отзывы или смотреть обзоры — он получает список товаров, за который другие покупатели проголосовали рублём.

Идея 2: добавить в персональные товарные рекомендации новинки в любимой категории

Что видит пользователь в подборке. Новинки категории, которую он ранее просматривал или в которой уже что-то покупал.

В рассылках с новинками можно показывать и целые подборки, и отдельные товары. Главное, чтобы они попадали в интересы клиента — тогда письмо сработает

Как устроена подборка. Отзывы других покупателей помогают понять, как в реальности выглядит и работает товар. Без отзывов решиться на покупку сложнее — вдруг вещь окажется не такой, как её описывает продавец. Поэтому новые товары, которые пока никто не оценил, продаются хуже.

Ещё новинки легко пропустить — особенно если это не товары первой необходимости. Большинство людей не следит за обновлениями каталога и проверяют его лишь тогда, когда ищут конкретный товар.

Рассылки с подборками привлекают внимание потребителей к новинкам и тем самым способствуют их продаже

Персональные подборки привлекают внимание к новинкам. Например, если человек часто покупает фэнтези, можно отправить ему подборку новых книг этого жанра. Вероятно, что-то заинтересует — он оформит заказ, а магазин получит первые продажи.

Кроме того, некоторым людям нравится быть первыми: первыми прочитать новую книгу, первыми купить последнюю модель гаджета, первыми попробовать лимитированную коллекцию косметики. Рассылка позволяет купить новинку в числе первых и испытать маленькое превосходство, а магазину — увеличить продажи.

Идея 3: добавить в персональные товарные рекомендации сопутствующие товары

Что видит пользователь в подборке. Товары в дополнение к тому, что он уже купил.

После покупки шуруповёрта можно получить подборку с насадками — битами

Как устроена подборка. Клиент планировал взять один товар, но покупает больше, выбирая что-то из предложенной подборки. В результате магазин увеличивает и средний чек, и выручку.

Подборки помогают сориентироваться среди товаров. Пользователь может заметить в рекомендациях вещь, о покупке которой раньше и не задумывался. Или узнать, что в магазине есть ассортимент, о существовании которого даже не догадывался.

Когда потребность появится, искать в интернете уже не придётся — человек просто вернётся туда, где видел нужный товар раньше. Подборки работают и на будущие продажи, формируя у клиента привычку приходить за покупками в определённое место.

Наконец, подборка помогает сократить количество брошенных корзин. Предложив сопутствующие товары по скидке — например, кухонные лопатки и шумовки за полцены к кастрюле — покупка покажется выгоднее. В итоге пользователь охотнее вернётся к брошенным в корзине товарам и оплатит их.

Идея 4: добавить в товарные рекомендации персональные скидки на любимые товары

Что видит пользователь в подборке. Скидку на товары, которые он часто покупает.

Эффект от скидок можно усилить, если добавить в письмо таймер обратного отсчёта или указать срок действия предложения

Как устроена подборка. То, что клиент однажды оформил заказ в определённом магазине, не значит, что он вернётся в него снова. Даже планируя покупку, человек может случайно наткнуться на товар на маркетплейсе, в магазине у дома или на «Авито» — и приобрести там.

Подборка удерживает клиентов. Письмо с персональной скидкой на любимые товары создаёт впечатление удачного момента для траты денег. В результате пользователь оформляет заказ сразу, пока выгодно. Магазин не теряет постоянных покупателей и стимулирует повторные продажи без дополнительных затрат на рекламу.

Идея 5: добавить в товарные рекомендации напоминания о регулярных покупках

Что видит пользователь в подборке. Напоминание пополнить запасы или обновить расходники.

Чтобы ускорить процесс оформления заказа, подборка должна содержать товары, запас которых надо пополнить. Тогда человек пойдёт оформлять заказ сразу из письма

Как устроена подборка. Некоторые товары люди покупают регулярно — бытовую химию, линзы, корм для питомцев, перчатки для уборки, лезвия для бритвы. Забыть о таких мелочах легко, поэтому рассылка с подборкой служит для пользователя своевременным напоминанием пополнить запасы.

Также товары повседневного спроса приносят бизнесу стабильный оборот — их покупают часто и без долгих раздумий. Если напоминать о них через письма, добавив акцию или бонус, можно стимулировать клиентов на повторные заказы. В итоге магазин не только удержит покупателей, но и получит предсказуемый поток продаж.

Что нужно для запуска персональных подборок товаров через рассылки

Подборки можно создавать вручную, но когда клиентов тысячи, это нереально. Поэтому лучше использовать маркетинговые платформы с автоматизацией. Они:

• соберут данные о пользователях;
• с помощью алгоритмов сформируют рекомендации;
• отправят письма с персональными подборками товаров.

Ниже — что нужно для отправки рекомендаций через маркетинговую платформу на примере CDP Sendsay.

1. Подготовить каталог. Первым делом нужно загрузить в платформу актуальный каталог с названиями товаров, описаниями, ссылками, изображениями и ценами. Именно из него платформа будет выбирать товары для рекомендательных рассылок. Чтобы в рассылках всегда отображались актуальные товары и цены, нужно настроить автоматическое обновление каталога.

   

   Если не подключить каталог, платформа не сможет формировать товарные подборки

2. Связать платформу с сайтом. Платформа должна получать данные о поведении пользователей: какие товары они просматривали, что добавляли в корзину, с какой частотой покупали. Анализируя данные, платформа сможет формировать подборки с персональными рекомендациями.

3. Создать шаблоны писем. Контент-маркетолог или дизайнер создают шаблоны писем, в которые добавляют блок с рекомендациями. Далее в этот блок платформа автоматически подтянет подходящие товары из каталога — в зависимости от интересов конкретного пользователя.

Что запомнить

1. Персонализированные товарные рекомендации — это подборки, основанные на данных о клиентах. Они показывают каждому пользователю товары, которые соответствуют его интересам и поведению на сайте.
2. Рекомендации можно размещать на сайте, но увидят их только посетители, готовые к покупке. Рассылки работают шире: почту пользователи проверяют ежедневно, поэтому вероятность, что письмо с подборкой привлечёт внимание, выше.
3. Чтобы создавать персональные рекомендации, сайт интегрируют с маркетинговой платформой, например, CDP Sendsay. Платформа собирает данные о клиентах, анализирует поведение и автоматически формирует подборки для разных сегментов клиентов.