Чи є щось сильніше за рекомендацію «з уст в уста»?

Коли близький друг радить вам нову книгу або бренд доглядової косметики, ви довіряєте цій пораді. Така рекомендація здається максимально релевантною, адже ця людина добре вас знає і щиро хоче для вас найкращого.

А тепер уявіть, що у вас є «друг», який має майже нескінченний доступ до даних про ваші вподобання, поведінку, інтереси та покупки. Його рекомендації були б максимально точними, доречними й персоналізованими. Саме це і є обіцянка AI-систем рекомендацій.

Інтернет-магазини можуть використовувати штучний інтелект для аналізу даних користувачів і показу максимально релевантних товарних рекомендацій. Для багатьох бізнесів AI-система рекомендацій стає тим самим інструментом, який дає поштовх продажам і маркетингу — і при цьому працює повністю автоматично.

Що таке AI-система рекомендацій?

AI-система рекомендацій, також відома як recommendation engine, — це програмне рішення на базі машинного навчання, яке пропонує користувачам релевантні товари, послуги або контент в онлайн-середовищі.

Такі системи збирають і аналізують різні типи даних: демографічну інформацію, попередню поведінку користувача (пошукові запити, перегляди товарів, покупки, оцінки, відгуки), а також характеристики самих продуктів. На основі цього формується персоналізований набір рекомендацій для кожного клієнта.

AI-рекомендаційні системи широко використовуються в різних сферах — від розваг і фінансів до маркетингу та електронної комерції. Наприклад, інтернет-магазин може показувати відвідувачу товари, які найімовірніше його зацікавлять. Так, бренд Gymshark використовує рекомендаційний алгоритм, що пропонує товари на основі інтересів клієнтів зі схожою поведінкою.

Як AI-система рекомендацій збільшує продажі

Якісна AI-система рекомендацій здатна персоналізувати досвід користувача в онлайн-магазині, стимулюючи повторні покупки та підвищуючи рівень задоволеності клієнтів.

У 2023 році майже половина покупців у США заявили, що хочуть бачити персоналізовані рекомендації товарів. Ба більше, 56% клієнтів поверталися до магазину після отримання індивідуалізованого досвіду покупок. Персоналізація не лише підвищує продажі, а й покращує лояльність та загальне сприйняття бренду.

Основні переваги AI-рекомендацій:

Спрощений пошук товарів. Система одразу показує релевантні продукти, тож користувачу не потрібно переглядати десятки сторінок у пошуках потрібного товару.

Зростання середнього чеку (AOV). Блоки «З цим товаром також купують» або «Часто купують разом» стимулюють апсел і крос-сел, збільшуючи суму замовлення.

Підвищення лояльності клієнтів. Швидкий, зручний та персоналізований досвід покупок формує позитивні емоції і змушує клієнтів повертатися знову.

Типи AI-систем рекомендацій

Існує три основні підходи до створення персоналізованих рекомендацій у e-commerce.

Контент-орієнтована фільтрація (Content-based filtering)

AI-система з контент-орієнтованою фільтрацією формує рекомендації на основі характеристик товарів, які вже сподобалися користувачу. Це можуть бути категорії, описи, матеріали, функції або інші атрибути продуктів.

Такий підхід особливо ефективний для нішевих магазинів із невеликою аудиторією, де ще недостатньо даних про поведінку інших користувачів. Якщо у вас добре заповнені картки товарів, контент-орієнтована система зможе будувати релевантні рекомендації навіть без великої кількості відгуків або покупок.

Наприклад, додаток Shopcast використовує саме цей підхід, аналізуючи схожі характеристики товарів.

Колаборативна фільтрація (Collaborative filtering)

Колаборативна фільтрація прогнозує інтереси користувача на основі поведінки інших клієнтів зі схожими вподобаннями. Система аналізує історію переглядів, покупки, оцінки та визначає, які товари можуть сподобатися новому користувачу.

Цей підхід дозволяє рекомендувати продукти, які не обов’язково пов’язані з уже переглянутими товарами, але добре «заходять» людям зі схожою поведінкою. Наприклад, якщо клієнти з певним стилем покупок часто купують конкретний аксесуар разом з основним товаром, система порекомендує його й іншим.

Прикладом такого рішення є AI-інструменти типу «Also Bought», які пропонують товари, що найчастіше купують разом.

Гібридна фільтрація (Hybrid filtering)

Гібридні системи поєднують контент-орієнтовану та колаборативну фільтрацію. Вони одночасно аналізують схожість користувачів між собою та характеристики самих товарів.

Наприклад, система може враховувати, що користувачі з подібними вподобаннями купують певний тип посуду, а також аналізувати матеріали, розміри та призначення конкретних товарів. У результаті рекомендації стають максимально точними та персоналізованими.

Більшість популярних AI-рекомендаційних систем у великих e-commerce-проєктах працюють саме за гібридною моделлю. Наприклад, інструменти «Frequently Bought Together» формують рекомендації на основі реальної поведінки користувачів і даних про замовлення в реальному часі.

Висновок

AI-система рекомендацій — це не просто «приємний бонус» для інтернет-магазину, а стратегічний інструмент зростання. Вона допомагає клієнтам швидше знаходити потрібні товари, підвищує середній чек, збільшує повторні покупки та формує лояльність до бренду.

У світі, де конкуренція в e-commerce постійно зростає, персоналізація стає ключовою перевагою. Бізнеси, які впроваджують AI-рекомендації вже сьогодні, отримують більш прогнозований дохід і кращий контроль над клієнтським досвідом.

Хочете, щоб ваш інтернет-магазин продавав більше без збільшення рекламного бюджету? Почніть з персоналізації.

Запустіть свій онлайн-бізнес або масштабуйте існуючий магазин із сучасними AI-інструментами, які працюють на вас 24/7. Використовуйте силу рекомендацій — і дозвольте технологіям перетворювати відвідувачів на лояльних клієнтів.

Почніть вже сьогодні. Безкоштовно. 🚀

‍