Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИПерсональные рекомендации товаров для конкретного покупателя

Персональные рекомендации товаров для конкретного покупателя

Показывает каждому покупателю те товары, что нужны именно ему, — по истории покупок и просмотров, а не одинаковый блок «хиты продаж» для всех подряд.

Что это даёт бизнесу

Блок «вам может понравиться» с одинаковыми хитами продаж для всех покупателей почти не работает — его давно научились не замечать. Помощник собирает рекомендации под конкретного человека: что он смотрел, что покупал раньше, что обычно берут вместе с этим товаром. Чем точнее подборка, тем выше средний чек и тем реже покупатель уходит искать нужное в другом магазине.

  • Персональные рекомендации в рассылках увеличивали конверсию на 24% по сравнению с одинаковой подборкой для всех — на кейсе интернет-магазина «220 Вольт» (Retail Rocket).
  • Блок сопутствующих товаров, подобранный под конкретную покупку, поднимал средний чек на 11% в том же кейсе.
  • На сайте персональные рекомендации увеличивали выручку с посетителя на 4% — без изменения цен и ассортимента, только за счёт того, что показывалось каждому покупателю.
  • Мы уже работали с задачами каталога такого масштаба: для сервиса Brandquad сопоставили и очистили товарный датасет примерно на 50 млн позиций, чтобы рекомендации строились по чистым данным, а не по дублям.

Источники: vc.ru, кейс Retail Rocket / «220 Вольт».

Какую проблему решает

Каталог интернет-магазина может быть большим, а конверсия — низкой, если покупателю сложно найти то, что подходит именно ему. Одинаковый блок «популярное» подходит только тем, кто и так хотел купить популярное.

Кросс-продажи вручную — задача категорийного менеджера, но у него нет времени пересчитывать подборку под каждого из тысяч посетителей в день. В итоге сопутствующие товары либо не показываются вовсе, либо подбираются одинаково для всех и почти не работают.

Как это работает

1Собираем историю покупателяпросмотры, покупки, брошенные корзины2Сверяем с каталогом товаровбез дублей и с точными остатками3Подбираем товары под негоа не общий список хитов продаж4Показываем на сайте и в письмахв карточке товара, корзине, рассылке5Считаем эффектпо среднему чеку и повторным покупкам
Как рекомендация находит покупателя

Второй шаг критичен: рекомендации по каталогу с дублями и путаницей в остатках предлагают то, чего нет в наличии, или разводят отзывы одного товара по двум карточкам. Чистые данные каталога — основа, без которой точная рекомендация не построится.

Кому подходит

Интернет-магазинам с каталогом от нескольких тысяч позиций и заметным трафиком, где кросс-продажи и повторные покупки — уже часть модели, а не разовая акция.

Что нужно от вас

Историю покупок и просмотров покупателей (с их согласия), выгрузку каталога товаров, доступ к сайту и письмам, где будут показываться рекомендации.

Чего он делать не будет

Помощник не подберёт то, чего нет в вашем каталоге, и не заменит собой работу с ассортиментом — это отдельная задача категорийного менеджера. Профиль покупателя строится только на данных, на обработку которых он согласился при регистрации или оформлении заказа: собирать историю без согласия и хранить её не на российском сервере запрещает 152-ФЗ, и штраф за нарушение может быть выше, чем стоимость самого внедрения.

С чего начать

Разбор каталога — бесплатно, 40 минут: покажем, сколько в нём дублей и потенциала для рекомендаций. Аудит процессов — 150 000 ₽. Запуск — от 250 000 ₽.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?