Проблема
Все пользователи видят одинаковые товары. «Хиты продаж» — для всех одни. Клиент не находит то, что ему нужно, и уходит.
Решение
ML-модель анализирует поведение каждого пользователя и рекомендует релевантные товары: на главной, в карточке, в корзине, в рассылках.
Что входит в услугу
Анализ каталога и поведенческих данных
Разработка рекомендательной ML-модели
Блоки рекомендаций: «Похожие», «С этим покупают», «Для вас»
Персонализация главной страницы
Рекомендации в email-рассылках
A/B-тестирование
Дашборд: влияние рекомендаций на конверсию
Кому подходит
Интернет-магазины с 500+ товаров
Маркетплейсы
Контентные платформы (видео, статьи, курсы)
SaaS с каталогом модулей/функций
Кейсы
Рекомендации для магазина электроники
Интернет-магазин электроники, 5 000 SKU
Проблема
Средний чек не рос, кросс-продажи — только ручные подборки маркетолога.
Решение
ML-рекомендации: «С этим покупают» в карточке, персональная главная, рекомендации в корзине.
Результат
Средний чек вырос на 18%. Доля заказов с рекомендациями — 32%. CTR блока «Для вас» — 12%.