Сайт использует cookies в соответствии с политикой обработки данных
Закрыть

Веб-сервис RecService:
умные рекомендации
для роста продаж

Проблемы, с которыми сталкивается ритейл

Невостребованный ассортимент
Популярные товары получают максимум внимания, а нишевые позиции — игнорируются
Упущенная выгода из-за типовых предложений
Одинаковые рекомендации для всех приводят к потере потенциальных продаж
Низкая лояльность
Клиенты не возвращаются после первой покупки из-за отсутствия персонализированных предложений
Низкая конверсия в покупку
Пользователи теряются в большом количестве товаров или контента
Поиск без цели
Покупатели заходят на сайт без чёткого запроса, но уходят из-за нерелевантных предложений
Низкий средний чек
Покупатели берут только основной товар, игнорируя сопутствующие
Долгий выбор = потеря клиентов
Каждая минута поиска товара увеличивает вероятность ухода клиента
Веб-сервис RecService — это сервис для формирования и управления рекомендациями

Наше решение

Формируются индивидуально для каждого пользователя на основе его истории взаимодействий (покупки, совершённые ранее). Основная цель — повышение релевантности отображаемого контента, рост конверсии и повторных покупок
Персональные
Рекомендуют сопутствующие или логически дополняющие товары. Применяются для увеличения среднего чека за счёт кросс-продаж и формирования комплексных предложений
Комплементарные
Отображают товары с аналогичными характеристиками или назначением. Используются для удержания пользователя, если основной товар его не устроил, а также для расширения выбора в пределах интересующей категории
Аналоговые
Сервис рекомендаций «RecService» предназначен для автоматизированного формирования товарных рекомендаций, с целью повышения коммерческой эффективности и улучшения пользовательского опыта.

Сервис позволяет реализовывать гибкие бизнес-правила показа, управлять приоритетами и исключениями

Рекомендации помогают найти нужное быстро — показываются релевантные товары

01
02

Сервис анализирует покупки пользователя и предлагает то, что соответствует его интересам

Через ленты рекомендаций система предлагает сопутствующие товары

03

Рекомендации действуют как «умный витринный показ» — вдохновляют, подсказывают, ведут к выбору

05
04

Персональные рекомендации стимулируют возвращение — каждый раз что‑то новое и релевантное

Основные функции сервиса рекомендаций RecService

Что это дало бизнесу
Персонализация опыта пользователя
Увеличение среднего чека
Снижение времени на принятие решения
Удержание и возврат пользователей
Рост продаж нишевых товаров
продаж по рекомендуемым SKU
+1%
магазина, по которым производится расчет
164
товаров с лентами рекомендаций
11 000+
доли продаж СТМ
+1%

Систему уже используют

Аналоговые и комплементарные рекомендации
Персональные рекомендации
Персональные рекомендации
Персональные рекомендации
Аналоговые рекомендации
Команда проекта
1
Руководитель проекта
1
Бизнес-аналитик
1
Дизайнер
2
Web-разработчик
3
Data Science разработчик
1
Тестировщик
1
DevOps-инженер
Стек технологий
PHP
Symfony
JavaScript
PostgreSQL
Python
Yandex GPT 4
Docker

Планы работ на 2025 год

Churn prediction (прогноз оттока клиентов)
Upfit — моделирование
Рекомендация акций
Рекомендуемый размер скидки на товары
3 квартал
Рекомендуемый размер скидки на товары
4 квартал
Классификация анкет NPS
Персональные рекомендации на основе покупок (up-sell), внутри категорий
Сегментирование клиентов с помощью ML
Персональные промо (выбор механик, рекомендация размера скидки, из определённых товаров)
2 квартал
Улучшение персональных рекомендаций
Классификация отзывов
Персональные рекомендации на основе покупок (новинки)
1 квартал
Оставьте заявку и мы расскажем как это может работать в вашей компании