Сервис персональных рекомендаций для e-commerce на CMS 1С-Битрикс: Управление сайтом

С развитием цифровых сервисов, люди все чаще стали отдавать предпочтение онлайн-шопингу. E-commerce площадки (от личных кабинетов B2B и B2C до крупных интернет-магазинов) находятся в непрерывном поиске новых способов предвосхитить ожидания клиентов, повысить прибыльность сделок и увеличить средний чек. В этой гонке за лояльностью покупателя и прибылью, на передовую выходят сервисы персональных рекомендаций.

Представьте, что ваш магазин не просто продает товары, а предугадывает желания каждого клиента, предлагая именно то, что ему нужно, в нужный момент. Это уже не фантастика, а реальность, доступная благодаря современным алгоритмам и технологиям.

Сегодня мы поговорим про сервисы, которые позволяют формировать подборки персональных рекомендаций для покупателей и тем самым максимизировать прибыль вашего e-commerce бизнеса.

Например, система может предложить сопутствующие товары при покупке: к деловому костюму – рубашку, галстук и туфли. Или же подтолкнуть клиента к завершению покупки, напомнив о товарах в списке желаний. Анализируя поведение покупателя, система предлагает аналогичные товары, мотивируя его на совершение дополнительных покупок и увеличивая лояльность к вашему бренду.

Для отображения рекомендаций используются дополнительные блоки на странице, которые показывают персональне товары на страницах каталога или в корзине. 

Примеры работы рекомендаций

1. Персональные
2. Самые продаваемые
3. Продаваемые с этим товаром
4. Просматриваемые с этим товаром
5. Похожие товары
6. Продаваемые / просматриваемые / похожие
7. Самые продаваемые / персональные

Для того, чтобы внедрить сервис персональных предложений на CMS 1С-Битрикс: Управление сайтом мы предлагаем рассмотреть три способа. Изначально есть смысл двигаться от более простых реализаций к более сложным. 

Настройка рекомендаций вручную

Наиболее простой, но, к сожалению, наименее эффективный метод – ручное назначение сопутствующих товаров для каждого продукта. Хотя этот подход и кажется интуитивно понятным, он требует огромных затрат ручного труда и не обеспечивает должной персонализации. 

Такой способ подойдет для небольших интернет-магазинов.

Сервис BigData от Битрикс

Владельцы интернет-магазинов на платформе 1С-Битрикс имеют доступ к встроенному облачному сервису «1С-Битрикс BigData», который предоставляет базовые возможности для формирования персональных рекомендаций. 

Сервис может работать в нескольких режимах. Он представляет из себя компонент, который размещается на страницах и выводит список товаров, и может работать в различных режимах: выводить похожие товары, товары, которые смотрят чаще всего люди, запросы, которых похожи на текущего пользователя по поведенческим факторам. 

Как это работает:

1. Сбор данных: Сервис собирает информацию о поведении пользователей: просмотры, покупки, добавления в корзину, и анализирует их интересы.

2. Рекомендации: На основе собранных данных сервис формирует рекомендации и выводит их в виде компонента на страницах сайта.

Обработка данных и формирование рекомендаций происходят не на сервере вашего магазина, а на стороне "1С-Битрикс BigData". Данные о поведении пользователей и полный каталог товаров передаются на сервер Битрикса, где и анализируются. Затем, на основе анализа, формируется список рекомендованных товаров, который возвращается на ваш сайт. Вы можете выбирать различные режимы отображения рекомендаций: похожие товары, товары, основанные на поведенческих факторах, или товары из просмотренных категорий. Однако алгоритмы работы сервиса непрозрачны, данные предоставляются как “черный ящик”. 

Отметим, что точность рекомендаций напрямую зависит от объема собранных данных: чем больше пользователей взаимодействует с сайтом, тем релевантнее становятся предложения. Однако не стоит недооценивать и важность непрерывности данных. Например, небольшой, но постоянный трафик в течение длительного времени может быть ценнее для алгоритмов, чем кратковременный пик посещаемости. Стремление к увеличению трафика, безусловно, является приоритетной задачей для развития магазина.

Интеграция со сторонними сервисами 

Существуют готовые решения для персональных рекомендаций которые можно подключить. Чаще всего они работают на основе AI. 

Как это работает:

1. Интеграция: Интеграция с сервисом, как правило, требует установки специального скрипта на сайт для отслеживания поведенческих факторов пользователей, а также, возможно, настройки обмена данными по API. В некоторых случаях доступны готовые модули, упрощающие процесс интеграции.

2. Передача данных: Данные о каталоге товаров, поведении пользователей и их действиях на сайте передаются на сторонний сервис.

3. Формирование рекомендаций: Сервис анализирует полученные данные и формирует список персональных рекомендаций.

4. Отображение на сайте: Список рекомендаций передается обратно на сайт и отображается пользователям.

Некоторые сервисы предоставляют расширенные возможности для кастомизации рекомендаций, позволяя:

• Настраивать правила для отдельных разделов или товаров.
• Использовать поведенческие факторы.
• Вручную указывать сопутствующие товары.
• Выбирать группы товаров для формирования рекомендаций.

Интеграция со сторонними сервисами персональных рекомендаций – это отличный выбор для компаний, которым требуется высокая степень кастомизации и контроля над процессом формирования рекомендаций. Однако, стоит учитывать необходимость дополнительных затрат на оплату сервиса и интеграцию.

Собственная разработка 

Разработка собственного сервиса персональных рекомендаций, как правило, подходит для проектов уровня Энтерпрайз, где требуется максимальный контроль и возможность тонкой настройки, а также когда бизнес очень чувствителен к утечке данных, и есть потребность в осуществлении всех процессов на собственных серверах. 

Мы самостоятельно собираем и анализируем данные, что дает нам исключительную гибкость в выборе и применении алгоритмов формирования рекомендаций. Это позволяет адаптировать систему под любые требования и бизнес-задачи, обеспечивая максимальную эффективность персонализации.

Для создания собственной системы персональных рекомендаций необходимо пройти несколько ключевых этапов:

Коллаборативная фильтрация: Рекомендации на основе анализа поведения пользователей (просмотры, покупки, длительность сессии).

Контентная фильтрация: Рекомендации на основе характеристик товаров (бренд, категория, свойства).

Гибридный подход: Комбинирование коллаборативной и контентной фильтрации для повышения точности и релевантности рекомендаций.

2. Реализация механизмов сбора и хранения данных:

Поведенческие факторы: Сбор данных о просмотрах, покупках, длительности сессий и других действиях пользователей.

Характеристики товаров: Сбор данных о брендах, категориях, свойствах и других атрибутах товаров.

Кастомные алгоритмы: Разработка собственных алгоритмов, учитывающих специфику бизнеса и целевой аудитории.

Open Source решения: Использование готовых open source библиотек и фреймворков для анализа данных и формирования рекомендаций.

В заключение, стоит отметить, что современные сервисы персональных рекомендаций представляют собой сложные системы, использующие под капотом алгоритмы машинного обучения. Они анализируют данные о поведении пользователей, выявляют закономерности и настраивают алгоритмы в режиме реального времени. Сервис даже может экспериментировать, предлагая пользователю различные рекомендации и отслеживая его реакцию. Если пользователь переходит по рекомендованной ссылке и совершает покупку, сервис запоминает этот паттерн и начинает предлагать аналогичные товары другим пользователям с похожими интересами. 

Таким образом, происходит непрерывный процесс оптимизации рекомендаций, направленный на увеличение продаж и повышение лояльности клиентов. Внедрение таких сервисов позволяет превратить ваш интернет-магазин в умного помощника, который всегда знает, что предложить каждому покупателю.