Как выбрать рекомендательную систему для e‑comm: инструкция по персонализации интернет‑витрин

Если ваш онлайн‑бизнес работает с большим ассортиментом товаров или услуг, то скорее всего, вы уже задумывались о персонализации пользовательского опыта.

Ваши потенциальные клиенты хотят видеть релевантные предложения — только то, что им действительно интересно и нужно, а не тратить время на навигацию по сотням страниц и карточкам товаров.

Рассказываем, как выбрать рекомендательную систему и увеличить онлайн‑продажи с помощью ее функционала.

Рынок рекомендательных систем

Согласно оценке Data Insight, системы персональных рекомендаций могут обеспечивать до 30% онлайн‑продаж у ведущих e‑commerce‑компаний.

Рынок Recommendation‑as‑a-Service (RaaS) в России к 2024 году оценивался в более чем 2 млрд рублей в год, и продолжает расти за счёт интереса со стороны ритейла, банков, EdTech, маркетплейсов, цифровых сервисов.

В условиях насыщенного цифрового рынка продвинутая рекомендательная система — это не просто «дополнение» к сайту или мобильного приложению, а полноценный инструмент роста и обеспечения конкурентного преимущества.

Российский рынок RaaS уже перешел от стадии становления к зрелости: есть десятки игроков, есть технологии, успешные внедрения сложных систем с продвинутым функционалом машинного обучения. Главное — не ошибиться в выборе и подобрать решение, которое реально принесет бизнесу ценность, а не просто будет красиво выглядеть на вашей интернет‑витрине.

Пять этапов выбора рекомендательной системы

Определите цели: что именно вы хотите улучшить. Рекомендации влияют на такие ключевые показатели, как:

• динамика продаж;
• размер среднего чека (допродажи, кросс‑продажи);
• удержание клиентов;
• снижение оттока;
• повышение вовлеченности и лояльности покупателей / пользователей.

Для начала сформулируйте по степени приоритета, какие из этих задач стоят перед вами. В зависимости от целей будет различаться и подход к внедрению системы рекомендаций.

При этом всегда можно руководствоваться одним ключевым критерием — доказуемым и измеряемым результатом от внедрения автоматизированной системы рекомендаций. Такой результат может быть выражен в росте выручки, увеличении числа возвратов клиентов или повышению конверсии в покупку. Всё остальное — уже дело техники.

Если вы работаете на международном рынке, обратите внимание на таких поставщиков, как Amazon Personalize, Google Recommendations AI и Insider. Эти сервисы предлагают облачные API для интеграции сложных ML‑моделей рекомендаций в приложения и маркетинговые платформы, однако в текущих условиях их доступность в России ограничена.

Если ваша компания — банк, маркетплейс или крупная розница с особыми требованиями к безопасности и хранению данных, стоит рассмотреть On‑Premise‑решения, развёртываемые внутри корпоративного IT‑контура. Это дороже (вплоть до 10–15 млн руб/год), но обеспечивает максимальный контроль данных, независимость от прихотей вендора и отказоустойчивость.

Оцените алгоритмы и гибкость настройки. Современные RaaS‑системы используют различные методы рекомендаций:

• популярные и новые товары — подходят для новых пользователей;
• Item‑based — рекомендации на основе интереса, ранее проявленного пользователем к определённым товарам;
• User‑based — поиск похожих пользователей и предложение им схожего контента.

Опыт разработчиков VOXYS Lab показывает важность того, чтобы рекомендательная система была самообучаемой и умела сочетать стандартные методы рекомендаций и автоматически подбирать наиболее эффективные по технологии машинного обучения (AutoML). Для эффективного AutoML необходим большой объем данных о пользовательском поведении.

Некоторые решения, такие как Yarl, позволяют на основе анализа данных при посещаемости от 100 тысяч уникальных пользователей формировать уникальную логику рекомендаций и отражать ее в дашборде администратора для возможных корректировок. Аналогичные возможности предоставляют и другие продукты на рынке. Например, платформа Mindbox использует комбинацию поведенческих и демографических данных, алгоритмы похожих и сопутствующих товаров, а также инструменты персонализации с учетом региона, времени и возраста пользователя. Retail Rocket, в свою очередь, работает в режиме реального времени, предсказывая следующие покупки клиентов, подбирая оптимальный момент и канал коммуникации, а также предотвращая отток аудитории с помощью автоматических триггеров.

Таким образом, при выборе рекомендательной системы важно учитывать не только объем данных, но и гибкость подхода к настройке алгоритмов, сценариев и каналов взаимодействия с клиентами.

Для оценки эффективности используемой вами RaaS будет полезно задаться как минимум тремя вопросами:

1. Какие товары чаще всего выбираются по рекомендации?
2. Сколько процентов пользователей взаимодействуют с подсказками?
3. Какие сценарии лучше работают: cross‑sell, up‑sell, возврат?

Выбирайте решения, в которых аналитика встроена и понятна команде отдела продаж без привлечения разработчиков и программистов. В идеале система должна показать динамику эффективности рекомендаций в реальном времени в наглядном формате дашбордов.

Оцените масштабируемость и готовность к росту. Рекомендательная система должна быть готова к тому, что вырастет количество пользователей, артикулов и каналов продаж. Поддержка кластеризации, контейнеризация (например, Kubernetes), возможность развертывания в гибридной среде — всё это признаки зрелого и масштабируемого решения.