Турбо-страницы представили рекомендации, которые помогут продавать

Ия Пфанштиль88читать м.16 Ноября 2020
Турбо-страницы представили рекомендации, которые помогут продавать

Турбо-страницы для интернет-магазинов помогают повысить число заказов за счёт быстрой загрузки и оптимальной вёрстки под мобильные устройства. Чтобы их владельцы могли получать ещё больше преимуществ, Турбо-страницы обзавелись товарными рекомендациями.

Представьте, что вы зашли в обычный магазин одежды. Выбор большой, а времени смотреть всё подряд нет. Быстро найти нужное поможет консультант — покажет стойку с нужными вещами, порекомендует дополнения к образу и расскажет о скидках. После персонального подхода шансы уйти с покупками и хорошим настроением, вероятно, выше.

В онлайн-магазине подойти персонально к каждому клиенту позволяют рекомендации. Они доступны на Турбо-страницах бесплатно и уже доказали свою эффективность.

По результатам теста, блок персональных рекомендаций на карточке товара повысил число оформленных заказов на 6% и количество купленных товаров на 10%.

Показывают только подходящее и интересное 

В реальном времени. Бывает, посетитель подумывает обновить стол, в процессе присматривается к шкафам, а в итоге покупает диван или всё сразу. Решения людей переменчивы, поэтому для каждого пользователя строятся персональные рекомендации в момент посещения разных страниц. Они автоматически перестраиваются под его интересы в течение всего визита, чтобы всегда оставаться актуальными.

Даже для новых посетителей. Чем быстрее показать посетителю интересный товар, тем больше шансов «зацепить» его взгляд и вовлечь в выбор. Но как предложить подходящий товар человеку, который пришёл впервые? 

Рекомендации Турбо-страниц сделают релевантное предложение даже тем, кто ещё не смотрел каталог, не покупал в вашем магазине, не добавлял товары в корзину или в избранное. Это возможно за счёт профиля пользователя, который составляют технологий Яндекса из более 300 факторов. Например, какие слова посетитель использовал в последних запросах на поиске, какие сайты посещал, какими темами интересовался и многое другое. 

На основе больших данных и машинного обучения. Рекомендательный алгоритм постоянно анализирует поведение аудитории на сайтах партнёров, поэтому рекомендации совершенствуются каждый день. Для этого разработчики используют:

  • нейросети на базе моделей Deep Semantic Similarity (DSSM-like), которые обучаются на данных об аудитории и товарах,
  • историю взаимодействия посетителя с сайтом,
  • близость цен, названий, картинок по разным карточкам товаров,
  • статистику посещений магазина.

Как подключить 

Блок персональных рекомендаций уже работает на Турбо-страницах для интернет-магазинов, созданных в Вебмастере. Если блока нет, нужно включить корзину

Всем новым пользователям Турбо-страниц рекомендации подключатся автоматически.

Другие новости
ВКонтакте появились карты лояльности и специальные предложения для покупок

ВКонтакте появились карты лояльности и специальные предложения для покупок

ОК запустили сервис распознавания аудиосообщений

ОК запустили сервис распознавания аудиосообщений

Готовы ли россияне отказаться от классического мяса в пользу альтернативного?

Готовы ли россияне отказаться от классического мяса в пользу альтернативного?

Подписаться на новостную рассылку12 тысяч маркетологов уже подписались!
Следующий
Тренды B2B на 2019 год. Исследование

Тренды B2B на 2019 год. Исследование

читать минут
Рекомендуемые

ВКонтакте запустила собственный сервис для майнинга

читать минут

Комментарии (0)