Какие CMS помогают увеличивать прибыль товарными рекомендациями?

Со стороны средний и малый онлайн-ритейл выглядят как водопроводчик, у которого прорвало трубу сразу в двенадцати местах. И он пытается все течи заткнуть: подручными материалами и собой.

Если крупные игроки к 2015-му (уже 2016-му) году научились пользоваться веб-аналитикой, внедрять автоматизацию, заниматься "всем этим вашим маркетингом "— то у малого онлайн-бизнеса на это просто нет времени.

Героям малого онлайн-ритейла хочется помочь как-то автоматизировать их бизнес.

Товарные рекомендации как самый простой способ делать кросс-селл

Недавно мы подсчитали: привлечение нового покупателя стоит в 5 раз дороже, чем продажа старому. Как сделать продажу старому клиенту? Два варианта: вернуть его в магазин или продать что-то "в нагрузку" к товару, который он покупает сейчас (кросс-селл). Первое — трудно и дорого, второе — попроще.

Итак, наш покупатель смотрит товары, читает отзывы, сравнивает, кладет найденный товар в корзину. Самое время для кросс-селла: приводятся в действие механизмы товарных рекомендаций.

С принципом понятно, вопрос в другом: как правильно сделать эти самые рекомендации. Они должны удовлетворять нескольким условиям:

• Рекомендуемые товары должны дополнять основной.
• Рекомендуемые товары должны быть дешевле основного.
• Рекомендации должны учитывать отраслевую специфику (например, к платью можно порекомендовать любую сумочку, но туфли только определенного размера).

Притом кросс-селл — это не только механика “предложи аксессуар или сопутствующий товар к основному”. Например, блок “другие пользователи сейчас покупают” также может сыграть на перекрестную продажу: пользователь увидел там что-то нужное и добавил в корзину. И это можно сказать о любом типе блока с товарными рекомендациями — они всё служат одной цели: продать побольше.

Окей, продавать побольше — это нам нравится.

Вопрос: как настроить товарные рекомендации для кросс-селла. Ведь хочется, как у Amazon — перекрестные продажи у них составляют 35% прибыли. Но с другой стороны у Амазона — собственный штат разработчиков и маркетологов, которые неустанно трудятся над улучшением показателей. В случае с малым ритейлом об этом говорить не приходится.

Какие варианты?

Настраиваем кросс-селл: руками или автоматически?

Надежный дедовский способ — вручную задать рекомендованные товары. Прикинуть, какие ограничения на рекомендации накладывает бренд, тип товара, в принципе сегмент, в котором вы работаете. Прокрутить в голове сценарии потребления: к новогодней гирлянде хорошей рекомендацией будет не только набор елочных игрушек, но и, например, детский конструктор.

Главный плюс ручных рекомендаций: можно учесть отраслевую специфику настолько, насколько это вообще возможно:

• Рекомендовать бампер, подходящий по размеру конкретной модели телефона.
• Советовать купить спальник тем, кто выбирает ботинки (потому что вы знаете, что эти ботинки часто покупают именно для пешего туризма).

Тонкие настройки сделают рекомендации действительно полезными для покупателя, как результат — вероятность перекрестной продажи вырастет.

Технически подобные манипуляции позволяют провести практически все популярные CMS. А у кого нет таких штатных возможностей — имеют отдельные загружаемые модули.

Главный минус ручных рекомендаций: они не оправдывают себя в больших каталогах. У вас больше тысячи товарных позиций? Нужна автоматизация. Или, если вы не хотите заниматься выставлением рекомендаций самостоятельно — нанимать и обучать человека, писать ему скрипты и, опять же, пахать.

Теперь расскажем о технологиях, которые помогают заниматься кросс-селлом: как ручным, так и автоматическим. Тем, у кого магазин уже есть, подскажем, какие решения есть для вашей CMS. У кого магазина еще нет — поможем выбрать CMS или SaaS-решение, которое умеет работать с рекомендациями.

Товарные рекомендации в популярных российских CMS и облачных решениях

В целом, все производители платформ для е-коммерс уже поняли, куда дует ветер, и завели себе соответствующие модули. Хотя у некоторых топовых коммерческих CMS по-прежнему с этим всё плохо (казалось бы, с чего вдруг).

На самом деле у NetCat сейчас получше с рекомендациями. Но еще не совсем хорошо.

Так как многие ритейлеры еще до конца не верят в то, что товарные рекомендации принесут им больше денег на блюдечке кросс-селла, то наибольший интерес для них представляют бесплатные решения. Есть, конечно, и платные, но обычно их free-версии настолько урезаны, что полностью оценить прелести кросс-селла не получится. За разочарованием последует боль, боль породит гнев, так и придете к Темной стороне.

Итак, что у нас с облачными платформами (начнем с них).

Недавно CMS Magazine сделал отличную подборку с анализом разных ecom-решений. Среди прочих критериев оценки было "есть ли у платформы товарные рекомендации". Картина такая, позаимствуем у коллег:

 В целом всё неплохо: 27 платформ имеют штатные возможности для товарных рекомендаций.

Не нужно думать, что если напротив решения стоит "минус", то товарные рекомендации прикрутить невозможно. Посмотрите в маркетах расширений — может быть, вам повезет.

Облачные решения всё еще остаются менее популярными у бизнесменов, нежели "стабильные" коробочные CMS.

Поэтому и о них поговорим тоже.

Какие CMS предоставляют бесплатные решения для товарных рекомендаций

Мы рассмотрели 21 наиболее популярную в России CMS в поисках бесплатных решений для кросс-селла.

Результат следующий (ссылка с названия CMS как правило ведет в отфильтрованный по нужной категории каталог маркета расширений, чтобы вам было удобнее):

Большая часть представленных в маркетах расширений позволяют добавить какой-то определенный вид рекомендаций. REES46 и Clue — комплексные сервисы товарных рекомендаций.

Заключение или что делать, если вашей CMS нет в списке

Нужно понимать, что бесплатные решения — это только часть всего, что есть на рынке. Есть платные сервисы товарных рекомендаций, то есть всегда есть возможность поэкспериментировать с продажами за свой счет.

Кроме того, в статье перечислены только те решения, которые или интегрированы в штатную версию CMS или просты в установке, так как представлены готовым модулем.

Еще одна важная деталь, если захотите попробовать товарные рекомендации: автоматизированные средства тоже несовершенны. Абсолютное большинство таких систем не учитывает отраслевую специфику. То есть механизм есть, он работает, быстро вычисляет, что порекомендовать, но использует универсальный подход. Одни и те же принципы в магазине косметики и в магазине детских товаров.

Помните, мы говорили о преимуществах вручную настроенных рекомендаций? Большая часть автоматизированных решений, к сожалению, этим преимуществом не обладает.

Желаем не потеряться в многообразии и найти своё. Главное — пробуйте и улучшайте.