.png)
Повышают конверсию
Пользователь быстрее находит товары, соответствующие его интересам и текущему запросу
Персональные рекомендации с AI
Внедряем AI-рекомендации для персонализации предложений и роста коммерческих показателей
.png)
AI-рекомендации помогают увеличивать продажи
.png)
Увеличивают средний чек
Рекомендации дополняют выбранные товары релевантными и сопутствующими позициями
.png)
Повышают отдачу от текущего трафика
Персональная выдача помогает эффективнее работать с уже привлечённой аудиторией
.png)
Стимулируют повторные покупки
История заказов и взаимодействий используется при следующих посещениях
Встраиваем AI-рекомендации в клиентский путь
.png)
Главная страница
AI формирует индивидуальную подборку товаров на основе предыдущих покупок, просмотров, поисковых запросов и действий пользователя
.png)
.png)
.png)
.png)
Как AI формирует персональные рекомендации
.png)
Обучается на поведении пользователей
Модели машинного обучения выявляют связи между покупками, просмотрами, действиями пользователей и характеристиками товаров
.png)
Прогнозирует интерес к товарам
Модель рассчитывает вероятность интереса конкретного пользователя к позициям каталога с учётом его истории и текущей сессии
.png)
Формирует персональную выдачу
Товары ранжируются по прогнозируемой релевантности с учётом наличия, промо и заданных бизнес-правил
Эффект для бизнеса
Типовые результаты внедрения персональных AI-рекомендаций в e-commerce
-
Рост конверсии на 20%
Персональный подбор помогает пользователям быстрее переходить от выбора к заказу
-
Рост среднего чека на 15%
Релевантные рекомендации и дополнительные предложения увеличивают состав заказа
-
Рост повторных заказов на 25%
Персональные предложения помогают возвращать клиентов к следующей покупке
Этапы внедрения
Определяем сценарии, подключаем данные, настраиваем модели и проверяем влияние рекомендаций на коммерческие показатели
Кейсы внедрения
AI-рекомендации Умная навигация по ассортименту с учетом калорий и аллергенов
Чат-бот с AI для онлайн-гипермаркета 15% рост среднего чека в заказах и рост NPS на 35%
AI-прогнозирование 18% рост выручки в «проседающие» дни благодаря персональным предложениям
-
18 %
рост выручки в дни с традиционно низким спросом за счет персональных предложений, основанных на актуальных данных о поведении пользователей
-
100 %
релевантность предложений на основе актуальных данных о поведении пользователей
-
25 %
рост повторных заказов
Частые вопросы
Какие данные нужны для AI-рекомендаций?
- Для запуска могут использоваться история заказов, действия пользователей на сайте или в приложении и данные товарного каталога. Состав источников определяется выбранными сценариями.
Что происходит, если у пользователя ещё нет истории покупок?
- AI может учитывать действия текущей сессии, свойства товаров, популярность и другие доступные сигналы.
Как быстро рекомендации реагируют на действия пользователя?
- При соответствующей архитектуре модель может использовать события текущей сессии. Частота обновления определяется требованиями проекта и доступностью данных.
Как оценивается эффект от внедрения?
- Результат проверяется по коммерческим показателям: конверсии, среднему чеку, выручке на пользователя, добавлениям в корзину и взаимодействиям с рекомендательными блоками.
Увеличивайте продажи с персональными AI-рекомендациями
Оставьте заявку на первичный аудит, мы изучим клиентский путь и данные и предложим варианты внедрения персональных рекомендаций
