Большинство ретейлеров используют устаревшие алгоритмы рекомендаций
Что случилось. Большинство российских онлайн‑покупателей до сих пор сталкиваются с примитивными рекомендательными системами. Только 29% пользователей встречали персонализированные подборки, а 44% видят рекомендации базового уровня — «Популярные товары» и «Похожие товары», показал опрос Retail Rocket Group среди 1 274 респондентов.
В итоге лишь 6% покупателей всегда обращают внимание на рекомендации, еще 19% делают это часто, 31% — только когда что‑то заинтересует. 20% игнорируют рекомендации полностью.
При этом 37% россиян готовы платить больше в магазинах с качественными рекомендациями, а 30% — даже оформить платную подписку на улучшенные рекомендательные сервисы.
Среди условий, которые могли бы мотивировать к покупке через рекомендации, пользователи назвали:
- соответствие ценовому диапазону;
- демонстрацию реальной экономии;
- более точный учет интересов;
- помощь в поиске редких товаров;
- объяснение релевантности рекомендации.
Что это значит для бизнеса. Большинство ретейлеров используют примитивные алгоритмы вместо современных решений на базе машинного обучения. При этом потребители явно готовы к более качественным рекомендациям, отметил гендиректор Retail Rocket Group CIS Павел Мысин. Рынку необходим качественный скачок в развитии рекомендательных технологий, чтобы раскрыть этот потенциал.