Конкуренция среди интернет-магазинов усиливается, и выигрывает тот, кто лучше превращает посетителей в заказы. Представим простую модель: магазин получает выручку 1 млн рублей с 1 000 посетителей. Если внедрить товарные рекомендации и сделать витрину «умнее», с того же трафика можно получить на 10–30% больше — потому что человеку легче выбрать, проще решиться на покупку и чаще находится повод добавить что-то в корзину.
Что такое товарные рекомендации
Товарные рекомендации — это блоки и подсказки на сайте, которые помогают покупателю двигаться к покупке: находить похожие товары, выбирать альтернативы и вовремя видеть полезные дополнения.
Подробнее о товарных рекомендациях в материале Retail Rocket Group: https://retailrocket.ru/blog/tovarnye-rekomendacii/.
Самый понятный пример — магазин одежды: покупатель открыл карточку куртки или нашёл её через поиск, а дальше видит подборки «похожие модели», «с этим покупают» (шапка, шарф, перчатки), «тем, кто смотрел, понравилось». Такие блоки работают как продавец в офлайне: подсказывают варианты, о которых человек мог не подумать, и уменьшают количество «тупиков» на пути к заказу.
Хорошая «картинка» идеального сценария — шутка разработчиков Amazon про магазин будущего: без меню и поиска, где покупатель только подумал «хочу купить в один клик», зашёл на сайт — а нужное уже «здесь», как будто система угадала намерение. На практике это достигается не «магией», а сочетанием правил, аналитики и наблюдения за тем, как люди реально выбирают товары.
Зачем магазину рекомендации
У товарных рекомендаций обычно три главные задачи:
- Увеличить вероятность покупки (конверсию). Рекомендации помогают быстрее найти подходящий вариант, снять сомнения и довести посетителя до оформления заказа.
- Управлять вниманием к ассортименту.
Они усиливают продажи хитов и одновременно могут подсвечивать позиции, которые покупают реже и которым нужно дополнительное внимание. - Возвращать покупателей.
Рекомендации работают не только на сайте: их можно использовать как основу для предложений и рассылок, чтобы напоминать о товарах и стимулировать повторные покупки.
Виды товарных рекомендаций и как они работают
Рекомендации помогают не только увеличивать средний чек: они ускоряют выбор, снижают число «тупиков» и вовремя подсказывают дополнительные покупки. Чтобы это работало, разные типы блоков лучше ставить в разные точки пути пользователя.
Хиты продаж
Когда ассортимент большой, покупатель часто ищет ориентир: «что обычно берут другие». Хиты продаж работают как социальное доказательство — ускоряют выбор и снижают сомнения, особенно у новых посетителей. Этот блок полезен и как витрина: он помогает быстро показать сильные позиции и не заставляет человека долго «копаться» в каталоге.
Где показывать:
- главная;
- категории;
Частые ошибки:
- один общий топ на весь магазин вместо топов по категориям;
- не учитывать наличие (хиты без остатков вызывают раздражение).
Новинки
Новинки дают шанс свежим товарам, у которых ещё нет истории продаж и поведенческих связок. Такой блок делает ассортимент «живым» и помогает выводить на видимость то, что иначе долго набирало бы обороты. Часто достаточно короткой витрины «новинки недели» или «последние поступления» — без попытки уместить всё сразу.
Где показывать:
- главная;
- категории;
- отдельная страница «Новинки»;
- иногда — «новое в разделе» в карточке товара.
Частые ошибки:
- размывать понятие новинки (включать старые позиции);
- редко обновлять блок, из-за чего он теряет смысл.
Выбор эксперта
Это кураторская витрина — она не столько «продаёт алгоритмом», сколько добавляет доверие и объяснение. Особенно полезно там, где покупателю сложно ориентироваться: подборка выглядит осознанной, а короткое пояснение помогает понять, почему именно эти товары достойны внимания.
Где показывать:
- главная;
- категории;
- контентные страницы (блог/подборки);
- лендинги под кампании.
Частые ошибки:
- делать подборку без аргументации («просто выбрали»);
- не обновлять и превращать блок в застывшую витрину.
Акции и спецпредложения
Это самый прямой триггер выгоды: скидка, бонус, промо-условие или ограничение по времени/остатку. Блок ускоряет решение и может подтолкнуть к увеличению корзины — особенно когда акции завязаны на пороги или комплекты. Но важно держать баланс: если промо «кричит» на каждом шаге, доверие к витрине падает.
Где показывать:
- главная;
- категории;
- карточка товара (если акция относится к нему);
- корзина (в сценарии «докупить до порога»);
- рассылки.
Частые ошибки:
- «скидки везде» — обесценивает предложение;
- промо на товары без наличия или не подходящие по фильтрам.
Похожие товары
Это страховка от “не подошло”. Если цена, бренд или характеристики конкретной позиции не устраивают, покупателю важно сразу увидеть альтернативы рядом, а не возвращаться в каталог и заново искать. В карточке куртки, например, уместны 4–6 моделей того же стиля и сезона — в похожем диапазоне цены, но с заметными отличиями (крой, материал, бренд).
Где показывать:
- карточка товара (основное место);
- категория (как расширение выбора);
- конец поисковой выдачи (как «посмотрите ещё»).
Частые ошибки:
- показывать просто товары из той же категории вместо реально похожих;
- не учитывать наличие и параметры (размер/цвет/остатки).
Кросс-селл
Кросс-селл включается, когда основная покупка уже почти решена: он помогает «дособрать» заказ логичными дополнениями и тем самым поднять средний чек. Если выбрали куртку — можно подсказать шапку и перчатки; если смартфон — чехол и защитное стекло. Важно, чтобы предложения ощущались естественным продолжением покупки, а не попыткой продать что угодно.
Где показывать:
- карточка товара (рядом с кнопкой покупки);
- корзина;
- шаг оформления;
- после покупки (допы, расходники, уход).
Частые ошибки:
- нерелевантные «допы ради допов»;
- слишком длинные списки;
- отсутствие проверки совместимости там, где она критична.
Недавно просмотренные
Этот блок не столько продаёт, сколько возвращает к выбору: покупатель сравнивал, отвлёкся, закрыл вкладку — и вместо «начать заново» быстро продолжает с того места, где остановился. Обычно достаточно показать последние 4–10 просмотренных товаров — этого хватает, чтобы человек одним кликом вернулся к нужной карточке и довёл выбор до покупки.
Где показывать:
- главная для вернувшихся пользователей;
- категории;
- корзина;
- «пустые состояния» (например, пустая корзина).
Частые ошибки:
- слишком короткий список (не помогает) или слишком длинный (перегружает);
- показ явно неактуального (или того, что уже куплено — если это известно).
Как формируются рекомендации: три практических подхода
Когда магазин внедряет рекомендации, чаще всего он проходит через три уровня — от простого к более «умному».
1. Вручную
Подходит небольшим магазинам с ограниченным ассортиментом, где связи очевидны. Например, к конкретной модели смартфона заранее назначают подходящую плёнку и чехол. Это быстро, понятно и контролируемо.
2. По правилам (совместимость)
Когда товаров много, важна корректность: нельзя рекомендовать то, что физически не подходит. Например, в магазине бытовой техники можно задать: если покупают пылесос определённой модели, то фильтры и мешки должны быть строго подходящего типа, а щётка — нужного диаметра крепления. Это полуавтоматизация: магазин учитывает параметры и отсеивает неподходящие варианты.
3. С помощью поведенческих алгоритмов и сервисов рекомендаций
На этом уровне рекомендации формируются на основе поведения покупателей: что смотрят, что сравнивают, что добавляют в корзину и покупают. Система «учится» на повторяющихся сценариях и подбирает товары так, как это обычно происходит у людей в реальности. Такой подход дополняет ручные блоки и правила, а не отменяет их.
На практике лучший результат даёт гибрид: ручные связки (контроль) + правила (корректность) + алгоритмы (масштаб и релевантность).
Где персональные рекомендации работают хуже и что делать
У персональных рекомендаций есть ограничения — и лучше учитывать их заранее, чтобы не разочароваться в результате.
Небольшой магазин, низкая посещаемость, маленький ассортимент
Иногда просто не хватает «критической массы» данных и повторяющихся сценариев: система видит мало просмотров/покупок и поэтому подбирает слабее и менее точно.
В таких случаях базу лучше строить на витринных блоках (хиты по категориям, новинки, акции) и дополнять их ручными связками для ключевых товаров.
Сложные категории с нюансами совместимости
Например, автозапчасти или аксессуары к технике: ошибка рекомендации здесь особенно болезненна, потому что «почти подходит» = «не подходит».
Правильная логика такая: сначала правила, фильтры и проверка совместимости, а уже внутри «разрешённого списка» — персонализация и поведенческое ранжирование.
Новинки
Если товар новый и по нему ещё нет истории (что смотрят вместе, что покупают, с чем сравнивают), алгоритму просто не на что опереться — и новинка будет появляться реже, чем хиты.
Поэтому новые позиции разумно поддерживать отдельными витринными блоками («новинки недели», «последние поступления») и подмешивать в рекомендации аккуратно, чтобы они быстрее набрали первые сигналы.
Итог
Товарные рекомендации — это не «красивые карусели», а инструмент роста продаж на том же трафике:
- повышают конверсию,
- увеличивают средний чек,
- помогают управлять вниманием к ассортименту,
- усиливают возвратность.
Максимальный эффект появляется, когда рекомендации встроены в путь пользователя (карточка → корзина → оформление) и работают как система: контроль (ручные связки) + корректность (правила) + масштаб и релевантность (алгоритмы).