Сервис BigData собирает обезличенную статистику поведения посетителей всех магазинов на 1С-Битрикс и на её основе подбирает товары, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного пользователя. Блок рекомендаций подключается штатным компонентом и не требует ручного ведения правил.
bitrix:catalog.bigdata.products. Для работы нужен активный подключённый сайт к сети BigData.Что такое товарные рекомендации на BigData
BigData — облачный сервис 1С-Битрикс, который анализирует обезличенные данные о просмотрах, добавлениях в корзину и покупках на множестве магазинов сети. На основе этих данных сервис возвращает витрине персональный набор товаров под конкретного посетителя.
Ключевое отличие от ручных блоков «С этим товаром покупают»: правила подбора формирует не администратор, а обученная на больших данных модель. Магазину нужно лишь передавать события (просмотр, покупка) и выводить блок рекомендаций в нужном месте.
- Персональные рекомендации — товары под историю поведения текущего пользователя.
- Похожие товары — альтернативы к просматриваемому товару.
- Сопутствующие товары — то, что чаще покупают вместе.
- Популярные и новинки — подборки для новых, ещё «неузнанных» посетителей.
Подключение сайта к сервису
Прежде чем выводить блок, сайт нужно зарегистрировать в сети BigData. Сервис работает по подписке на данные и требует действующей лицензии редакции с модулем интернет-магазина.
- Перейдите в Магазин → Товарные рекомендации (BigData).
- Нажмите Подключить — система зарегистрирует ваш домен в облачном сервисе и выдаст идентификатор.
- Убедитесь, что установлен и активен модуль
catalog(Торговый каталог) и модульsale. - Проверьте, что в свойствах сайта задан корректный домен — обезличенные события уходят с привязкой к нему.
После подключения сервису требуется время на накопление статистики. Первые дни рекомендации могут показываться из подборок «Популярное», пока модель не накопит достаточно данных по вашему каталогу.
Типы рекомендаций и где их выводить
Тип рекомендации задаётся параметром компонента и определяет, какую модель BigData использовать. Выбирайте тип под страницу, где размещаете блок.
| Тип | Параметр | Где размещать |
|---|---|---|
| Персональные | personal | Главная, личный кабинет, письма |
| Похожие | similar_sale | Карточка товара |
| Сопутствующие | bestsell | Корзина, страница оформления |
| Популярные | viewed | Разделы каталога, страница 404 |
На карточке товара логично показывать похожие и сопутствующие, на главной — персональные, а в корзине — то, что чаще докупают к уже выбранным позициям.
Установка блока рекомендаций на страницу
Вывод рекомендаций выполняет компонент bitrix:catalog.bigdata.products. Он совместим по параметрам с обычным catalog.section, поэтому шаблон витрины почти не отличается от привычного списка товаров.
- Откройте нужную страницу в визуальном редакторе или подключите компонент в шаблоне через
<?$APPLICATION->IncludeComponent(...)?>. - Из панели компонентов перетащите Каталог → Рекомендуемые товары (BigData).
- В параметре Тип рекомендаций выберите нужную модель (персональные, похожие и т. д.).
- Задайте тип цен, свойства для вывода и число товаров в блоке.
- Сохраните — компонент сам обратится к сервису и подставит подобранные товары.
Если BigData не вернёт достаточно позиций (например, для нового посетителя), компонент показывает резервную подборку, чтобы блок не оставался пустым.
Передача событий в сервис
Качество рекомендаций напрямую зависит от того, насколько полно магазин передаёт события. Стандартные шаблоны компонентов каталога и корзины уже отправляют их автоматически, но при кастомной вёрстке события легко потерять.
- Просмотр товара (
view_product) — фиксируется на карточке товара. - Добавление в корзину (
add2cart) — при клике «Купить». - Покупка (
set_orders) — при оформлении заказа.
События уходят через клиентский JS-объект BX.bigDataService. Если вы переопределяли шаблоны catalog.element или sale.basket.basket, проверьте, что вызовы отправки событий сохранены. Без них модель не сможет связать поведение пользователя с товарами.
Частые ошибки
Наиболее распространённые проблемы, из-за которых блок работает некорректно или показывает нерелевантные товары.
- Блок пустой на новом сайте. Сервису нужно время на сбор статистики — первые дни это нормально. Настройте резервную подборку в параметрах компонента.
- Не передаются события. Кастомные шаблоны без вызовов
BX.bigDataService— модель не получает данные о поведении. Сверьте шаблоны со стандартными. - Товары без цен или недоступные к покупке. Проверьте тип цен в параметрах и наличие товара на складе — иначе рекомендации выглядят неполными.
- Блокировка сторонними скриптами. Агрессивные блокировщики или неправильная CSP могут резать обращение к домену сервиса. Проверьте консоль браузера.
- Кеширование. Если поставить компоненту слишком долгий кеш, персонализация теряет смысл — рекомендации становятся одинаковыми для всех.
Оценка эффективности блока
Чтобы понять, приносит ли блок деньги, свяжите его с веб-аналитикой. Удобнее всего размечать ссылки товаров в блоке UTM-метками или отдельными событиями и отслеживать переходы и заказы из рекомендаций.
- Настройте в системе аналитики цель на переход из блока рекомендаций.
- Через модуль электронной коммерции сопоставьте выручку по товарам, добавленным из рекомендаций.
- Сравните конверсию страниц с блоком и без него — при необходимости проведите A/B-тест разных типов рекомендаций.
Показательными метриками служат CTR блока, доля заказов с товаром из рекомендаций и средний чек по таким заказам.
Итог
Товарные рекомендации на BigData — быстрый способ добавить персонализацию в магазин без ручного ведения правил. Достаточно подключить сайт к сервису, вывести компонент bitrix:catalog.bigdata.products с нужным типом и убедиться, что события корректно уходят в сервис.
Дальше дело за наблюдением: следите за передачей событий, не переусердствуйте с кешем и оценивайте вклад блока через веб-аналитику и электронную коммерцию. Так рекомендации будут расти вместе с накоплением данных и постепенно поднимать средний чек.