Клиентский опыт: как e-commerce бизнесу конкурировать с маркетплейсами

Маркетплейсы изменили правила игры в e-commerce. Огромный ассортимент, удобный интерфейс и выгодные условия сделали их первым выбором для миллионов покупателей. В таких условиях традиционным интернет-магазинам становится все сложнее удерживать клиентов, которые ищут не только товары, но и комфортный шопинг.

Главный вызов — это устаревшие платформы, сложная навигация, медленные сайты и ограниченные способы оплаты, которые отпугивают посетителей. В отличие от маркетплейсов, инвестирующих в технологии и удобство, многие магазины продолжают работать по старым моделям, теряя аудиторию.

Чтобы сохранить конкурентоспособность, интернет-магазинам нужно переосмыслить клиентский опыт (CX) на всех этапах взаимодействия — от первого визита на сайт до получения заказа. Улучшение интерфейса, персонализация рекомендаций и умный поиск помогают не только удерживать клиентов, но и выстраивать долгосрочную лояльность. В этой статье разберем, какие технологии и стратегии помогут интернет-магазинам не просто конкурировать с маркетплейсами, а превратить CX в свой ключевой бизнес-актив.

Исследования показывают, что компании, уделяющие внимание улучшению клиентского опыта, достигают значительных успехов. Согласно данным Ipsos, эмоциональная привязанность клиентов к бренду повышает их лояльность и вероятность повторных покупок. Кроме того, исследование, проведенное в НИУ ВШЭ, выявило, что положительный потребительский опыт способствует росту удовлетворенности и лояльности клиентов интернет-магазинов.

С другой стороны, неудобный интерфейс и неэффективный поиск могут существенно снизить конверсию и негативно сказаться на лояльности клиентов. Сложные процессы оформления заказа или необходимость создания аккаунта могут отпугнуть покупателей.

Таким образом, инвестирование в улучшение клиентского опыта через оптимизацию интерфейса, внедрение персонализированных рекомендаций и упрощение навигации является стратегически важным шагом для интернет-магазинов, стремящихся повысить удовлетворенность и лояльность своих клиентов, а также улучшить финансовые результаты.

Персонализация рекомендаций на сайте и в мобильном приложении — стратегический подход к повышению удовлетворенности клиентов. Она помогает адаптировать ассортимент, контент и рекламные предложения под интересы каждого посетителя, делая их взаимодействие с онлайн-магазином более удобным и эффективным.

Современные системы машинного обучения анализируют поведение посетителей, обрабатывая данные о прошлых покупках, просмотренных товарах, поисковых запросах и даже времени, проведенном на определенных страницах. На основе этих данных формируются индивидуальные рекомендации, которые подстраиваются под интересы и потребности клиента.

Например, если клиент просматривал раздел с кроссовками, но не совершил покупку, рекомендательная система может предложить ему релевантные модели со скидкой или показать популярные кроссовки среди покупателей с похожими предпочтениями. В результате клиент видит не случайный ассортимент, а подборку, специально оптимизированную под его стиль и интересы, что делает процесс покупок более интуитивным и приятным.

Если посетитель зашёл на сайт первый раз, рекомендательная система предложит ему товары, которые чаще всего покупают другие люди в этом регионе.

Персонализированные рекомендации предоставляют интернет-магазинам ряд значительных преимуществ.

Повышение лояльности клиентов. Индивидуальный подход способствует укреплению доверия и привязанности клиентов к бренду.

Рост среднего чека. Рекомендации сопутствующих или дополнительных товаров стимулируют клиентов приобретать больше. Использование товарных рекомендаций способствует увеличению среднего чека за счет предложения сопутствующих товаров.

Конкурентное преимущество. Компании, активно использующие персонализацию, выделяются на фоне конкурентов и лучше удовлетворяют потребности своих клиентов. Персонализированный маркетинг обеспечивает конкурентное преимущество, отличая бизнес от конкурентов и создавая уникальное торговое предложение.

Современные покупатели ожидают, что онлайн-магазины будут учитывать их интересы и предлагать товары, которые действительно им нужны. Компании, внедряющие продуманные персонализированные рекомендации, выигрывают в конкурентной борьбе, увеличивая продажи и лояльность клиентов. Однако, чтобы рекомендации действительно работали, они должны обладать ключевыми свойствами.

Эффективность, ориентированная на задачу. Рекомендации должны помогать пользователю решать его конкретную задачу — найти нужный товар, рассмотреть альтернативы или открыть новые продукты.

Пример → человек ищет смартфон в интернет-магазине. Вместо случайных предложений система показывает модели с похожими характеристиками, а также рекомендует защитное стекло и чехол.

Логичность и ясность. Покупатели должны понимать, почему им предлагаются определенные товары. Это формирует доверие к рекомендациям и повышает конверсию.

Пример → пользователь ищет пальто. Система может показать сопутствующие товары, такие как шарфы и шапки, объясняя это рекомендацией аксессуаров, которые зачастую покупают вместе с пальто.

Всестороннее покрытие. Система рекомендаций должна учитывать весь ассортимент магазина, а не только популярные или недавно просмотренные товары. Это делает поиск удобнее и позволяет клиентам легко находить нужное, даже если товар не в топе продаж.

Пример → пользователь ищет одежду для спорта. Ему могут быть предложены не только популярные леггинсы, но и менее известные спортивные купальники, кепки или компрессионные носки.

Учёт контекста. Рекомендации должны адаптироваться к текущей ситуации: учитывая, какую страницу пользователь смотрит, в каком разделе находится и какие действия уже совершил.

Пример → посетитель просматривает спортивные кроссовки. Система предлагает одежду и аксессуары для бега, так как пользователь находится в разделе, связанным со спортом.

Актуальность. Система рекомендаций должна обновляться в реальном времени, учитывать изменения в наличии товаров, сезонность и тренды покупательского поведения.

Пример → начало весеннего сезона. Система моментально реагирует и предлагает именно те товары, на которые сейчас действуют акции, или которые только поступили в продажу в новом сезоне.

Мультирегиональность. Рекомендации должны учитывать географию пользователя, наличие товаров на складе или в ближайших магазинах, чтобы не предлагать недоступные товары.

Пример → пользователь из холодного региона ищет зимнюю куртку. Система предложит модели из ближайших магазинов, доступные для быстрой доставки, а также порекомендует проверенные бренды, популярные в этом регионе.

Эффективный поиск делает онлайн-шопинг удобнее, повышая удовлетворённость клиентов и конверсию. Представьте, что он работает как опытный консультант в офлайн-магазине: если продавец быстро помогает найти нужный товар, покупатель остаётся доволен и совершает покупку. Но если консультант не может дать точный ответ, клиент уходит к конкурентам. То же самое происходит в интернет-магазине — если поиск не работает корректно, пользователь покидает сайт.

Умный поиск — это продвинутый инструмент, использующий искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) для улучшения поиска товаров на сайтах и в мобильных приложениях. В отличие от традиционного поиска, он не просто ищет совпадения по ключевым словам, а анализирует намерения пользователя, исправляет опечатки, предлагает релевантные запросы и учитывает предыдущие взаимодействия клиента с платформой.

Международная исследовательская компания Harris Poll провела исследование на тему умного поиска и получила следующие результаты.

В магазинах, которые не используют умный поиск:

В магазинах, которые используют умный поиск:

Чтобы интернет-магазин мог конкурировать с маркетплейсами, его функциональность должна быть на высшем уровне. И ключевая часть этого — поиск. Пользователи ожидают, что поиск на сайте будет таким же быстрым, точным и удобным, как на крупных торговых площадках. Если он не справляется с этой задачей, покупатели просто уходят к конкурентам.

Умный поиск делает следующее.

Исправляет опечатки и синонимы. Если пользователь ищет «тлфон 15 про» вместо «телефон», поиск всё равно выдает правильные результаты, а не пустую страницу.

Понимает контекст и намерения пользователя. Запрос «зимняя обувь» приведёт к результатам с ботинками и сапогами, а не просто к любым товарам, содержащим слово «зимняя».

Предлагает релевантные товары. При поиске «ноутбук для работы» система предложит модели с высокой автономностью и мощностью процессора, а не случайные ноутбуки.

Учитывает историю взаимодействий. Если клиент ранее покупал товары для фитнеса, поиск может предлагать ему спортивную экипировку и аксессуары.

Фильтрует результаты по наличию и локации. Если товар отсутствует в ближайшем магазине, поиск сразу покажет варианты с доставкой или в других точках продаж.

Предлагает автозаполнение. Предлагает варианты завершения запроса сразу после начала ввода. Если пользователь начнёт вводить «ди», то поиск предложит ему «диван», «диван-кровать», «диван угловой» и другие популярные запросы.

Понимает естественный язык. Способен интерпретировать запросы в свободной форме. Если клиент введёт «стильное для осени», система распознает ключевые элементы запроса и предложит подборку осенней одежды, включая популярные тренды и стильные новинки сезона.

Понимает любую раскладку клавиатуры. Обрабатывает запросы, введённые в неверной раскладке. Например, если пользователь случайно ввёл «regfkmybrb» вместо «купальники», система всё равно распознает запрос и отобразит соответствующие результаты.

Поддерживает многоязычные запросы. Если пользователь введёт «children’s winter jackets», поиск выдаст подборку детских зимних курток, даже если сайт на русском языке.

Упрощает навигацию. Позволяет пользователям легко настроить поиск по параметрам. Например, при поиске «телевизор» пользователи могут мгновенно отфильтровать результаты по размерам экрана, брендам и ценовым категориям, получая только те модели, которые соответствуют их требованиям.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, интернет-магазинам необходимо переосмыслить клиентский опыт на всех этапах — от первого посещения сайта до момента получения заказа. Важные улучшения, такие как персонализация рекомендаций и внедрение умного поиска, могут значительно повлиять на удержание клиентов и создание долгосрочной лояльности.

Персонализация позволяет подстроить ассортимент и контент под интересы каждого покупателя, делая взаимодействие с интернет-магазином более релевантным и удобным. Умный поиск, в свою очередь, помогает покупателям быстро находить нужные товары, улучшая общую навигацию по сайту.

Компании, которые интегрируют современные технологии и уделяют внимание клиентскому опыту, имеют все шансы не только сохранить свои позиции на рынке, но и превратить клиентский опыт в ключевой актив бизнеса, обеспечивающий стабильный рост и развитие.