Вывод бизнеса в онлайн

Персонализированные рекомендации на основе ИИ: как интернет-магазины увеличивают продажи благодаря анализу поведения покупателей

* Материал предоставлен партнером Shop-Express и является личным мнением специалиста. Наша команда не несет ответственности за содержание и может не разделять взгляд, изложенный в тексте

12 мая 2025

Автор: Эрик Клюев

Эрик Клюев Руководитель отдела SEO в Elit-Web

В мире онлайн-продаж стандартного подхода к созданию интернет-магазинов уже недостаточно. Покупатель ожидает быстрой доставки, широкого ассортимента, удобного поиска, а еще он хочет, чтобы его понимали с полуслова. Все чаще именно точность в предложениях становится определяющим фактором в выборе магазина.

Персонализированные рекомендации на основе ИИ уже стали мощным инструментом, способным повысить уровень удовлетворенности клиентов и увеличить продажи. В этой статье вы узнаете, почему персонализация значительно повышает конверсию и как вы можете внедрить эти решения в собственном бизнесе даже без миллионных бюджетов.

Своим опытом поделились эксперты из агентства диджитал-маркетинга Elit-Web, которые помогают реализовать персонализированные сценарии в интернет-магазинах.

Как работают алгоритмы рекомендаций

Алгоритмы персонализированных рекомендаций — это сердце современного диджитал-маркетинга. Их главная задача — понять, чего хочет именно этот покупатель. Разберемся, как все работает.

1. Сбор информации о клиентах

Важно иметь как можно больше данных о целевой аудитории: о том, что люди просматривали, сколько времени проводили на страницах, что добавляли в корзину, с каких устройств заходили, кем являются по демографическим показателям, какие товары вызывали интерес, но так и не были куплены. Вся эта информация накапливается и хранится в системе.

Но этой информацией пользоваться сразу нельзя. Часто она «содержит много шума»: большое количество дублей, хаотичную структуру или ошибки. И именно здесь в игру вступает ИИ: алгоритмы очищают данные, структурируют их и готовят к дальнейшему анализу.

2. Выявление паттернов и создание сегментов

Несмотря на уникальность каждого покупателя, ИИ способен выявлять общие черты. Например, если несколько клиентов часто просматривают спортивные кроссовки, интересуются здоровым питанием и покупают фитнес-аксессуары — система объединяет их в сегмент. Причем сегментация происходит динамично: группы обновляются в режиме реального времени на основе изменений в поведении клиентов.

Далее Customer Data Platform дают доступ к десяткам и даже сотням характеристик: привычкам, интересам, уровню активности. Алгоритмы ИИ используют эти данные, чтобы еще точнее понять потребности покупателя и что его может заинтересовать.

3. Прогнозирование и повышение ценности клиента

Один из самых мощных инструментов ИИ — прогнозная аналитика. Она позволяет предсказать, что клиент скорее всего купит следующим. Например, если человек регулярно просматривает беговую обувь, ИИ может порекомендовать фитнес-браслет или легкий спортивный рюкзак. А если недавно была покупка товара, который имеет «жизненный цикл» (например, косметика или корм для животных), — система подскажет, когда может понадобиться новый заказ.

Такие персонализированные подсказки, с одной стороны, помогают клиенту, а с другой — увеличивают его долгосрочную ценность для бизнеса, ведь довольный покупатель возвращается снова — это увеличивает повторные продажи в интернет-торговле.

Алгоритмы, работающие на основе ИИ, постоянно обновляют картину на основе каждого нового действия пользователя. Например, если клиент вдруг заинтересовался другим сегментом товаров, система быстро адаптируется и предлагает новые варианты. Это обеспечивает постоянную актуальность: рекомендации меняются в реальном времени, контент персонализируется, и каждое взаимодействие становится ценным и для клиента, и для бизнеса.

Благодаря такому подходу ИИ как бы «понимает», чего хочет ваш клиент. Именно поэтому интернет-магазины, которые внедряют такие алгоритмы, достигают роста продаж и повышают уровень вовлеченности аудитории. И самое приятное — сегодня эти технологии доступны не только крупным корпорациям, но и малому и среднему бизнесу, который стремится быть ближе к своим клиентам.

Примеры успешных кейсов использования персонализации на основе ИИ

Персонализированные рекомендации на основе искусственного интеллекта уже стали реальной практикой, которая работает на ведущих онлайн-платформах мира. Бесспорным лидером в использовании ИИ является Amazon. По оценкам экспертов, до 35 % общего дохода платформы генерируется именно благодаря системе персональных рекомендаций.

Что это означает на практике? Каждый пользователь видит на главной странице, в корзине, в письмах и даже при оформлении заказа именно те товары, которые с большой вероятностью ему понравятся.

Amazon использует гибридную систему, которая учитывает предыдущие покупки, историю просмотров, списки желаемого, поведение похожих пользователей, сезонность и даже время суток. И самое интересное — эта система постоянно самообучается, что делает рекомендации еще более точными.

Один из самых известных украинских маркетплейсов Rozetka также активно использует алгоритмы персонализации. Сайт адаптируется под поведение пользователя уже с первых кликов: меняется блок рекомендаций, появляются динамические баннеры с персональными акциями, подбираются товары с учетом региона, предыдущих поисков и типа устройства.

Интересно, что Rozetka также внедрила персонализацию в email-маркетинге — письма с подборками товаров формируются индивидуально для каждого пользователя. Результатом является рост количества клиентов, которые возвращаются, потому что уверены: Rozetka «знает», что им нужно.

Британский онлайн-ритейлер ASOS сделал ставку на персонализацию в сфере моды — и не прогадал. Здесь рекомендации базируются не только на истории покупок, но и на стиле одежды, размере, сезонных трендах и даже на фото, которые пользователь просматривает. ASOS также внедрил визуальный поиск: пользователь может загрузить фото товара, который ему понравился, а система подберет похожие вещи из ассортимента магазина. Кроме того, на платформе реализованы рекомендации в виде полных луков: «носи это вместе с…», что помогает сразу составить целый образ.

Один из хороших примеров применения персонализированных рекомендаций на украинском рынке — интернет-магазин MakeUp, который специализируется на продаже косметики, парфюмерии и средств по уходу. Компания активно использует аналитику поведения пользователей для формирования персональных рекомендаций по нескольким направлениям. Она предлагает:

индивидуальные подборки товаров;

похожие товары;

email-рассылки с персонализированными подборками;

сезонную и контекстную персонализацию.

MakeUp — пример того, как без масштабов таких гигантов, как Amazon или Rozetka, можно эффективно использовать данные и алгоритмы, чтобы улучшить клиентский опыт.

Какие инструменты и сервисы позволяют реализовать такие решения

Чтобы запустить эффективную систему персонализированных рекомендаций в своем интернет-магазине, совсем не обязательно создавать собственные алгоритмы с нуля. Сегодня на рынке представлены сервисы, которые имеют готовые решения на базе ИИ и машинного обучения. Эти инструменты интегрируются с Shop-Express и другими популярными CMS, e-commerce платформами и аналитическими системами и позволяют интернет-магазинам повысить свой уровень.

Среди проверенных вариантов, которые стоит рассмотреть, можно упомянуть:

Dynamic Yield. Это одна из самых популярных платформ для персонализации, которая позволяет создавать индивидуальные рекомендации в интернет-магазине, в email-рассылках, push-уведомлениях и мобильных приложениях. Сервис анализирует клики, время пребывания на страницах, покупки и демографические данные, а также строит персональные сценарии для каждого пользователя. Кроме того, на платформе можно настроить тестирование, чтобы оценить эффективность каждого блока рекомендаций.

Algolia Recommend. Этот сервис построен на основе быстрого поиска. Рекомендации появляются быстро и адаптируются в реальном времени. Плюсом сервиса является гибкая API-интеграция, позволяющая кастомизировать логику под себя.

Nosto. Система отслеживает поведение каждого посетителя и адаптирует контент в соответствии с его интересами. Особенно удобна возможность быстрой интеграции с Shopify, BigCommerce и другими платформами.

Recommendations AI від Google Cloud. Этот инновационный продукт использует ту же технологию, что и рекомендательные системы YouTube или Google Shopping. Он подходит для средних и крупных онлайн-магазинов, которые имеют доступ к значительным объемам данных. AI анализирует покупки, поведение и просмотры, а также генерирует динамические, персонализированные рекомендации, которые с каждым новым взаимодействием становятся более точными. Особый плюс — глубокая интеграция с другими сервисами Google.

Recombee. Гибкая платформа для создания персонализированных рекомендаций, которая идеально подходит для проектов разного масштаба. Она позволяет построить алгоритмы с учетом любых событий, например просмотра товара или клика на баннер. Recombee работает на основе API — это означает полную свободу в настройке логики рекомендаций.

Все эти сервисы имеют разные уровни сложности и ценовые категории, но суть одна: они позволяют перейти от общего маркетинга к формированию точных персонализированных предложений. А еще они позволяют сосредоточиться на развитии бизнеса, пока «умная система» работает на вас.

Но все же иногда бизнесу нужен простой и удобный инструмент, не требующий сложной технической интеграции или больших бюджетов. Особенно это актуально для малого и среднего бизнеса, который ищет готовое решение под ключ. И здесь на помощь приходят платформы для создания интернет-магазина, к которым можно легко подключить инструменты для персонализации на основе ИИ. Например, это можно сделать, если создать интернет-магазин на Shop-Express.

“Персонализированные рекомендации на основе ИИ — это must-have для современного интернет-магазина. Они не просто повышают продажи, но и улучшают опыт каждого покупателя. На платформе Shop-Express подключить такие рекомендации очень просто — без кода, без сложных настроек. Всего несколько кликов — и ваш магазин работает умнее”

— Алла Петриченко, соучредитель платформы Shop-Express.

Платформа поддерживает API, поэтому владельцы магазинов могут интегрировать сторонние рекомендательные ИИ-системы, например Algolia, Recombee или Dynamic Yield. Это открывает двери к построению более глубокой персонализации с помощью прогнозной аналитики и поведенческих моделей.

Преимущества использования персонализированных рекомендаций на основе ИИ для малого и среднего бизнеса

Индивидуальный подход к клиенту давно уже перестал быть прерогативой крупных компаний. Благодаря развитию искусственного интеллекта, технологии персонализированных рекомендаций стали доступными и простыми в интеграции даже для небольших интернет-магазинов. Начать их внедрять стоит уже сегодня, поскольку:

Персонализированные блоки обновляются сами, без участия менеджера, а это важно для небольших компаний.

Алгоритмы отлично работают по принципу «вместе покупают» или «вам тоже может понравиться». Это дает возможность увеличить продажи в интернет-магазине и средний чек.

Когда клиент заходит в интернет-магазин и видит контент, который соответствует его ожиданиям, это вызывает доверие и, соответственно, улучшает пользовательский опыт.

Вместо того, чтобы тратить бюджет на привлечение новых посетителей, можно увеличить конверсию тех, кто уже на сайте.

Больше не нужно иметь целую команду разработчиков. Сегодня есть десятки сервисов, которые позволяют настроить персонализацию за несколько часов. Это делает ИИ доступным даже для небольших игроков рынка.