Персональные рекомендации
Fashion House — сеть из 3 магазинов одежды и интернет-магазин с 12,000 товаров. Внедрили AI-систему персональных рекомендаций для увеличения конверсии и среднего чека.
Проблема
Fashion House запустили интернет-магазин 2 года назад. Ассортимент вырос до 12,000 товаров, но конверсия застыла на уровне 1.2% — посетители заходили, смотрели 3-4 карточки и уходили.
Основные проблемы:
- Покупатели не находили подходящие товары в большом каталоге
- Поиск работал плохо — только по точным названиям
- Карточки товаров не показывали что с чем можно комбинировать
- Блок "Вам может понравиться" показывал случайные товары
- 80% посетителей уходили после 1-2 страниц
- Средний чек был всего 12,000₸ — покупали только 1 вещь
Владелица пыталась решить проблему вручную — создавала подборки "образы", нанимала стилиста для рекомендаций. Но это не масштабировалось на 12,000 товаров.
Решение
Разработали рекомендательную систему на базе collaborative filtering и content-based подходов. Система анализирует поведение пользователей и характеристики товаров.
Что делает система:
- Анализирует историю просмотров и покупок каждого пользователя
- Сравнивает поведение с похожими покупателями
- Учитывает характеристики товаров: цвет, стиль, сезон, бренд, размер
- Показывает 8 персональных рекомендаций на главной странице
- В карточке товара предлагает комплекты: "с чем носить", "похожие образы"
- Персонализирует email-рассылки с подборками под каждого клиента
Используются 3 типа рекомендаций:
- На главной — персональная лента как в Instagram
- В карточке — "дополни образ" (брюки → рубашка, сумка)
- В корзине — "часто покупают вместе"
Модель обучается каждую ночь на данных за последние 90 дней. Точность рекомендаций — 34% (каждая третья рекомендация кликабельна).
Результаты
Конверсия выросла с 1.2% до 1.5% (+22%). Это 600 дополнительных заказов в месяц при трафике 40,000 человек.
Средний чек вырос на 35% с 12,000₸ до 16,200₸. Покупатели стали брать не одну вещь, а 2-3 — собирают образы по рекомендациям.
18% покупателей теперь возвращаются за повторными покупками в течение 30 дней (было 12%). Персонализированные email с подборками работают в 3 раза лучше обычных рассылок.
Время на сайте выросло с 2:30 до 4:15 минут. Посетители кликают по рекомендациям и смотрят больше товаров.
Владелица теперь видит какие образы популярны и формирует закупки под спрос. Неликвид сократился на 15% — заказывают то, что точно купят.