Акция для участников форума searchengines!
Только до 28 февраля 2015 года скидка на наши услуги - 20% на первые 6 месяцев.
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!
