Связаться с нами
Письма в e-commerce давно перестали быть «рассылкой про скидки». Сегодня сильнее всего работают сообщения, которые выглядят как продолжение диалога с покупателем: человек посмотрел товар — получил уместную подборку; купил — увидел полезные дополнения; пропал — получил аккуратное напоминание. Именно поэтому персональные товарные рекомендации стали одним из самых понятных способов увеличить прибыль интернет-магазина без бесконечного наращивания бюджета на трафик.
Разберём, как устроены рекомендации товаров в e-commerce, почему влияние рекомендаций на продажи часто заметнее, чем очередная «-10% на всё», и дадим пять практичных форматов писем — так, чтобы вы могли собрать свои подборки товаров для пользователей.
Есть простой психологический момент: человеку легче купить, когда ему сократили выбор и предложили варианты «по делу». Персональная подборка делает письмо похожим на консультацию, а не на рекламный плакат.
Что обычно улучшается в цифрах (при корректной настройке):
Чтобы рекомендации выглядели умно, не обязательно сразу строить «идеальный ML». Важно начать с понятной базы: данных, логики и места, где рекомендация появляется.
Основа — сбор поведенческих данных клиентов:
Плюс «контекст»: устройство, время, география, источник (если есть).
“Под капотом” обычно работают алгоритмы формирования рекомендаций. В реальности это 3 популярных подхода (и их комбинации):
Важный нюанс: простые правила часто дают результат быстрее, чем сложная модель, если у вас пока мало данных.
Обычно работают вместе:
Чтобы всё было «одной системой», нужна интеграция рекомендательных систем с сайтом и корректная передача событий. А если рекомендации должны быть максимально актуальными — помогает обновление рекомендаций в реальном времени (или хотя бы раз в несколько часов).
Ниже — пять форматов, где рекомендации воспринимаются естественно. Для каждого — логика, пример и тонкие моменты, которые часто упускают.
Это не «общие бестселлеры», а подборки с хитами продаж внутри тех категорий/брендов, которые человек уже смотрел.
Как выглядит:
Покупатель изучал кроссовки и спортивные куртки → письмо показывает топ в этих разделах + 1–2 позиции «чуть дороже», но оправданно (лучшие отзывы/материал/гарантия).
Почему работает: снижает трение выбора и подталкивает к покупке без давления.
Люди любят новизну, но не любят заново объяснять свои предпочтения. Тут заходят рекомендации новинок с привязкой к истории просмотров/покупок.
Как выглядит:
«Появились новые модели в стиле, который вы смотрели» + 6–8 карточек.
Тонкость: показывайте не всё подряд, а 1–2 понятных фильтра (например, «ваш размер/ваш бренд/ваша ценовая зона»). Это и есть смысл персонализации.
Самый прямой путь к повышению среднего чека — сопутствующие товары. Но важно, чтобы они были не «по каталогу», а по реальному сценарию использования.
Примеры связок:
Тонкость: лучше 3–5 точных дополнений, чем 20 «всего понемногу». Иначе письмо превращается в витрину.
Персональные скидки лучше работают как реакция на поведение, а не как привычка «каждую неделю -15%».
Сценарии:
Тонкость: скидка — не единственный рычаг. Иногда лучше работает сообщение «есть в наличии / осталось мало / появилась доставка быстрее», чем минус в цене.
Для косметики, зоотоваров, бытовой химии, кофе, витаминов и т.п. отлично заходят напоминания о регулярных покупках — по интервалу потребления.
Как выглядит:
«Обычно этот товар заканчивается через 25–30 дней. Подобрали варианты на замену» + рекомендации «то же самое» и «аналог/лучше».
Тонкость: не «давите» частотой. Если письмо приходит слишком рано/часто — человек отключит всё.
| Формат письма | Цель | Какие данные нужны | Что рекомендовать | Главные метрики |
| Персональный топ по интересам | Прогрев и покупка | просмотры категорий/брендов | хиты в «его» сегменте | CTR, CR, выручка/письмо |
| Новинки «в вашем стиле» | Возврат внимания | история просмотров/покупок | новые товары с похожими атрибутами | open rate (условно), CTR, покупки |
| «Соберите комплект» | повышение среднего чека | состав корзины/заказа | допы и комплекты | AOV, attach rate, выручка |
| Персональная скидка/триггер | Конверсия «тёплых» | повторные просмотры/корзина | 1–2 товара/категория | CR, маржа, доля скидочных продаж |
| Напоминание о регулярной покупке | рост повторных покупок | частота/интервалы | повтор + аналоги | repeat rate, LTV, выручка |
Чтобы рекомендации не выглядели случайным набором карточек, обычно достаточно привести в порядок четыре вещи:
Да, клики важны. Но эффект рекомендаций чаще проявляется в связке метрик:
Персональные рекомендации в рассылках работают не потому, что они «умные», а потому что они уместные. Когда письмо продолжает поведение пользователя, помогает выбрать и экономит время, оно воспринимается как сервис, а не как реклама. Именно в этом и заключается их ценность для e-commerce: рекомендации одновременно улучшают опыт клиента и влияют на выручку, не разрушая доверие постоянными акциями.
Чем точнее магазин понимает контекст покупателя — его интересы, ритм покупок и реальные сценарии использования товаров, — тем стабильнее эффект. Персонализация перестаёт быть отдельным инструментом и становится частью системы, где маркетинг, данные и пользовательский опыт работают вместе.
