Блок «с этим товаром покупают» знаком всем, но современные рекомендательные системы давно ушли дальше простых связок. Они учитывают историю просмотров и заказов, поведение похожих покупателей, сезонность и наличие на складе, формируя действительно персональную витрину.
Грамотно настроенные рекомендации поднимают средний чек и глубину просмотра — покупатель находит сопутствующие товары, о которых сам бы не вспомнил. Ключ в том, чтобы система работала на данных конкретного магазина, а не на абстрактных шаблонах.
Мы внедряем рекомендательные механики поверх 1С-Битрикс в рамках разработки интернет-магазинов и связываем их с работой над конверсией.
Как измерять эффект от рекомендаций и не «перекормить» ими витрину — разбираем в блоге.