Akin.su - похожие товары для вашего магазина

A
На сайте с 17.11.2014
Offline
1
977

Похожие товары для вашего интернет-магазина.

Сервис Akin.su представляет модуль товарных рекомендаций для вашего сайта. В основе работы сервиса лежат алгоритмы поиска похожих товаров на основе визуального сходства. Сервис анализирует изображения ваших товаров по многим факторам: форма, цвет, ключевые особенности и многое другое. На основе уникальных алгоритмов мы вычисляем похожие товары и предлагаем их покупателю.

Пример работы:

Больше примеров вы можете увидеть на сайте http://akin.su/

Для чего это нужно?

В первую очередь модуль "похожие товары" улучшает пользовательские характеристики (среднюю глубину, время просмотра сайта и тд), ну а как следствие, увеличивает конверсию, а значит и выручку Вашего магазина. В среднем прирост конверсии составляет +20%!

Мы предоставляем бесплатное тестирование в течение 2 недель, чтобы вы могли убедиться в том, что это действительно работает!

Попробуйте бесплатно: http://akin.su

Остались вопросы? С удовольствием на них отвечу.

A
На сайте с 25.03.2010
Offline
55
#1

В чем преимущество вашего сервиса перед самостоятельным подбором рекомендуемых товаров для каждой позиции при ее добавлении/редактировании (кроме автоматизации, но явно ручками точнее и куда понятнее что нужно предложить) ?

Так же можно использовать вывод по тегам, а еще автоматический вывод "Те, кто приобрел это, так же купили..." по данным статистики продаж

Пока не убедили вообще необходимостью существования сервиса...

A
На сайте с 17.11.2014
Offline
1
#2
antonromko:
В чем преимущество вашего сервиса перед самостоятельным подбором рекомендуемых товаров для каждой позиции при ее добавлении/редактировании (кроме автоматизации, но явно ручками точнее и куда понятнее что нужно предложить) ?

Так же можно использовать вывод по тегам, а еще автоматический вывод "Те, кто приобрел это, так же купили..." по данным статистики продаж

Пока не убедили вообще необходимостью существования сервиса...

Если у вас каталог товаров в 100 позиций, то подобрать рекомендации можно и в ручную. А вот если в вашем каталоге 20000 позиций, то подбор в ручную может затянуться надолго. Для каждого товара нужно будет просмотреть вручную 20000 товаров. Итого это получается 20000*20000 = 400 000 000 сравнений! Представляете, сколько это займет времени и сил ваших работников? А что делать магазинам с номенклатурой в 50-200 тысяч наименований?

По поводу статистики. Часто у вас люди покупают одинаковый набор товаров? Если я купил кроссовки и шапку, а мой сосед кроссовки и очки для бассейна, то что порекомендовать покупателю №3? Мы пытались анализировать статистические данные нескольких крупных магазинов и надо сказать, что в большинстве заказы имеют в себе всего один товар, а продажи нескольких товаров в большинстве случаев не имеют логики. Именно поэтому на большинстве магазинов сейчас пропадают блоки "с этим товаром покупают" и появляются другие рекомендации, в том числе и подобранные вручную.

Что касается вывода случайных рекомендаций в данной категории товаров, то в результате покупатель получит микс не подходящих ему вещей. Прироста конверсии и пользовательских факторов вы просто не получите.

Ну и последний вид "пользователи также смотрят". Покупатель А мог открыть платье потому что оно красное, покупатель Б потому что оно до пола, а покупатель В потому что там есть вырез, а последнему просто понравилась цена. В среднем получаются огромные облака с малой долью пересеченности. Давайте я просто приведу пример выдачи нескольких крупных сайтов по одному и тому же товару.

Выдача блока "пользователи также смотрят". Попадание 1 из 6

Тот же товар с нашими рекомендациями:

Для всех желающих мы предлагаем бесплатное тестирование 14 дней, чтобы вы сами убедились, что это работает!

A
На сайте с 17.11.2014
Offline
1
#3

Акция для участников форума searchengines!

Только до 28 февраля 2015 года скидка на наши услуги - 20% на первые 6 месяцев.

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий