Товарные рекомендации в email-рассылках: какова их роль для онлайн-магазинов?

Зачем это интернет-магазину

Товарные рекомендации – это один из инструментов, способных повысить качество обслуживания и увеличить лояльность клиентов. Добавление блоков персональных рекомендаций в емейл-рассылках увеличивает:

• CTR;
• конверсию сайта;
• количество заказов;
• прирост выручки.

Основная задача рекомендательных блоков – показать пользователю товарные позиции, которые будут иметь у него максимальный отклик, облегчат выбор и ускорят процесс покупки. Согласно статистике, от 10 до 30% прибыли онлайн-магазинов составляет cross- и upsell. Это еще раз подтверждает, что товарные рекомендации работают и они нужны практически всем видам электронной коммерции. Давайте разберемся, как именно их использовать.

Виды товарных рекомендаций

Товарные рекомендации делятся на два типа:

1. Общие или неперсонализированные – могут использоваться, когда недостаточно данных для генерации персонализированных блоков. Они статичны. Это могут быть самые популярные товары, лучшие в категории, акции, распродажи и др.
2. Персональные – учитывают данные пользователя, его взаимодействия с

• • сайтом – просмотры категорий, карточек товаров, предыдущие заказы, средняя сумма покупок и т. п.;
  • рассылками – по каким ссылкам он переходил (карта кликов);
  • могут основываться на просмотрах и покупках людей со схожим поведением.

Это огромный массив информации, использовать который позволяет продвинутая сегментация. Аудиторию можно разделить на группы по разным критериями, к примеру по геолокации, стадии заказа и т. д. Анализ действий посетителей помогает подобрать релевантные рекомендации и создать рассылку для сегмента или сгенерировать персонализированный контент для конкретного человека.

В каких email нужны товарные рекомендации

Рекомендательные блоки могут использоваться в разных емейлах: промо, триггерных, транзакционных, также можно выделить отдельную рассылку для рекомендаций.

1. Проморассылка – индивидуализированные блоки, где товары подобраны из текущих акционных предложений магазина;

2. Welcome-письма – 74,4% пользователей ожидает увидеть приветственный емейл после регистрации или подписки (Bluehornet), во 2-3 письме велком-цепочки уже можно прислать товарные рекомендации. Для новых клиентов подойдут неперсонализированные подборки.

3. Брошенные просмотры – чтобы не потерять клиента, можно отправить ему email с брошенным просмотром спустя 1 час после того, как он закрыл сайт. А если пользователь не отреагировал, через время можно прислать подборку других товаров из той же категории – возможно, он просто не нашел, что искал.

4. Брошенные корзины – по данным Baymard Institute, 69,8% аудитории бросает свои корзины. Всего одно письмо может помочь завершить покупку. Для брошенных корзин подойдут рекомендации сопутствующих товаров или “Пользователи, которые купили это, также купили”. Аналогичные позиции нежелательно выводить, т. к. они могут перебить покупку, если пользователь уйдет сравнивать товары.

5. Цена снижена – оповещайте клиента о скидках на товары, которыми он интересовался. Такой email уместно дополнить похожими позициями из этой же категории с аналогичной ценой;

6. Снова в наличии – кроме самого товара, добавьте в емейл блок рекомендаций: товары того же бренда, цвета, похожие новинки;

 

7. Состояние заказа – емейл со статусом заказа логично дополнить сопутствующими товарами. Например, если купили обувь, можно дать блоки “С этим покупают”, “Рекомендации стилиста” и показать сумки из того же ценового сегмента или аксессуары по уходу в зависимости от материала изделия.

8. Постпродажные рассылки – это могут быть письма с благодарностью за заказ или просьбой его оценить. Пришлите подписчику бонусы + на что их можно потратить либо просто посоветуйте следующую покупку (например, смежные позиции к предыдущим заказам);

9. Обратная связь – вместе с ответом на вопрос о товаре пришлите персонализированную подборку с аналогичными позициями;

 

10. Поздравительные – в поздравительный емейл также можно добавить персональные блоки “Вам может понравиться”, “Специально для вас” или “Новинки”, только не забудьте про промокод/скидку в честь праздника:)

Формирование товарных рекомендаций

Чтобы использовать товарные рекомендации, нужно отслеживать действия пользователя, отобрать товары и вставить их в письмо. Это можно сделать следующими способами:

1. Вручную – добавление в шаблон письма нужно будет добавить карточек товаров (ссылок, картинок, цены, скидок и пр.). Процесс достаточно трудоемкий, учитывая, что рассылку нужно хотя бы минимально сегментировать, например, по полу, а это уже 2-3 письма. Метод больше подойдет компаниям с небольшим ассортиментом, и вряд ли тут можно говорить о персональных предложениях.

2. Предзаготовленные наборы. Например, подстановка рекомендаций из внешнего источника, который содержит подборки для клиентов или список типа фида. Этот источник нужно связать с письмом, чтобы при рассылке в него подставлялся набор товаров для контакта либо случайный. Здесь потребуется умение работать с данными, динамическим контентом или специально обученный человек:)

 

3. Передача по API – например, перенос рекомендаций сгенерированных на сайте, в сторонних сервисах и т. д. в систему рассылки. Переменные из письма, как и в предыдущем варианте, будут заменены на товары для конкретного клиента. Каждому пользователю можно отправить письмо с индивидуальной подборкой на основе истории его действий. Опять же, требует определенных навыков или участия разработчика.

4. В системе с ИИ – это готовое решение, т. к. система самостоятельно формирует рекомендации с учетом:

• поведения пользователя на сайте – поиск, переходы, просмотры;
• действий в рассылках – на что кликал;
• данных товара – наличие, категория, бренд, цена;
• информации из карточки контакта – предпочтения, предыдущие заказы и т. д.

и здесь же добавлять ее в рассылки.

У каждого сервиса свои алгоритмы, но в большинстве случаев нужна начальная настройка, а дальше они сами будут учиться на данных. При этом нет необходимости тратить время маркетолога на технические задачи, а результаты таких рассылок покажут рост CTR, конверсии и выручки компании.

Дополнительно

Чтобы блоки подборок приносили еще больше прибыли, рекомендуем добавить их на сайт. Например, eSputnik позволяет дополнять персональными рекомендациями и сайт, и рассылки. Их можно выводить на главной странице, в карточках товаров, разделах, добавлять несколько блоков, основанных на разных алгоритмах, и стилизовать под общий дизайн сайта.

Наши алгоритмы определяют персональные рекомендации, используя полный объем данных со всех подключенных каналов. ИИ анализирует информацию и формирует точные, лучшие рекомендации. Их эффективность растет при постоянном А/В-тестировании и оптимизации.

Для комплексной коммуникации с клиентом рекомендации можно присылать и в других каналах: мессенджерах, приложении, на маркетплейсах, в рекламе. Показывать рекомендованный товар можно даже в таком маленьком сообщении, как push:

Настройте согласованную персонализацию во всех каналах, ведь у каждого человека свои предпочтения касательно взаимодействия с компанией. Чем больше каналов вам удастся объединить в одном месте, тем точнее будут рекомендации, т. к. алгоритмы получат один полный набор данных.

К выводам

Персональные подборки товаров – простой и эффективный инструмент коммуникации, через который вы предлагаете клиентам самые подходящие для них товары в данный момент. Это повышает вовлеченность, лояльность к компании, стимулирует продажи, допродажи и кросс-продажи. Чем лучше вы знаете своего клиента, тем более точно можно персонализировать контент. Сервисы автоматизации маркетинга позволяют комплексно работать с каждым пользователем: изучать его поведение, собирать и анализировать его данные и сразу же правильно реагировать на любое его действие. Коммуницируйте со своими клиентами грамотно и максимально увеличивайте свой доход!