Как рекомендательные системы улучшают маркетинг и клиентский опыт

• Что такое рекомендательные системы
• Влияние рекомендательных систем на клиентский сервис
• Рекомендательные технологии в России
• Как внедрить рекомендательные системы в бизнес
• Вопросы и ответы

Что такое рекомендательные системы

Алгоритмы и методы работы

Рекомендательные системы — это технологии, которые анализируют поведение пользователей и предлагают персонализированные товары, услуги или контент. Их основная задача — облегчить клиенту поиск и увеличить вероятность покупки. В e-commerce такие системы используются для показа товаров "Похожих", "Вам может понравиться", "Покупают вместе с этим".

Существует несколько ключевых алгоритмов:

• Коллаборативная фильтрация: строит рекомендации на основе предпочтений других пользователей, схожих с данным. Например, если два человека покупают одинаковые книги, и один из них выбрал новую, система предложит эту новинку другому.
• Контентная фильтрация: анализирует свойства товаров (цвет, бренд, категория и т.д.) и предлагает похожее. Если клиент купил беговые кроссовки, система предложит спортивную одежду.
• Гибридные модели: объединяют несколько подходов. Как правило, это наиболее эффективные и продвинутые решения на крупных платформах.

Также системы могут использовать машинное обучение, учитывать действия пользователя в реальном времени, данные из CRM, геолокацию, историю покупок и даже погоду за окном. Важно, чтобы алгоритм учитывал контекст каждого визита и не был навязчивым — постоянный показ неактуальных рекомендаций приводит к снижению доверия.

Примеры использования в e-commerce

Рекомендательные блоки уже стали стандартом в интернет-торговле. Они повышают конверсию, увеличивают средний чек и улучшают персонализацию. Ниже приведена таблица с примерами, как используется эта технология в разных типах онлайн-магазинов:

Эффективные рекомендательные системы не только продают, но и улучшают клиентский опыт. Они помогают сориентироваться, напоминают о забытых товарах, сокращают путь выбора. А через аналитику на их основе бизнес может точнее понимать потребности аудитории. Подробнее о том, как оценить удовлетворенность клиента и использовать её для роста продаж, читайте в статье «Метрики клиентского опыта».

История развития технологий

Современные рекомендательные технологии зародились задолго до того, как стали доступны алгоритмы машинного обучения. Сначала это были простые подборки по популярности и просмотрам. Затем — вручную заданные связи между товарами в CMS. Но такие правила быстро упирались в масштабируемость.

Настоящий прорыв произошёл, когда в ритейле начали внедрять персонализацию на основе больших данных. С появлением доступных вычислительных мощностей и готовых систем анализа поведения, даже средние интернет-магазины начали использовать интеллектуальные рекомендации.

Сегодня в 2025 году рекомендательные движки стали частью Omnichannel-подхода: они формируют оффлайн-ассортимент под конкретный магазин, влияют на push-уведомления, email-рассылки и витрины на сайте. То есть перестали быть просто дополнением к корзине, а стали стратегическим инструментом роста продаж и лояльности.

Далее эта эволюция будет усиливаться: системы научатся работать в реальном времени, учитывать микроконтекст и предсказывать потребности человека еще до запроса. Поэтому внедрение рекомендательной логики в маркетинговые и продуктовые стратегии — уже не опция, а конкурентное преимущество.

Влияние рекомендательных систем на клиентский сервис

Персонализация взаимодействия

Современные клиенты всё меньше реагируют на «универсальные» маркетинговые предложения и всё больше ожидают персонального подхода. Рекомендательные системы решают эту задачу, анализируя поведение пользователей на сайте, историю покупок, частоту обращений в поддержку и даже время суток, когда клиент наиболее активен.

Пример: пользователь регулярно интересуется определённой категорией товаров — система сама предложит новые позиции из этой категории в момент, когда клиент наиболее готов к покупке. Это делают крупные онлайн-ритейлеры, но и малый и средний бизнес уже может применять такие технологии за счёт доступности платформ и решений.

Дополнительно рекомендательные алгоритмы легко интегрируются с CDP-платформами, которые аккумулируют и обрабатывают клиентские данные. Про то, как работает CDP и чем она полезна — можно прочитать в этой статье.

Роль в построении лояльности

Когда клиент чувствует, что его понимают и ценят — это формирует лояльность. Персональные рекомендации не только стимулируют покупки, но и делают взаимодействие с брендом более приятным. Не нужно искать — нужное «приходит само».

Рекомендательная система может учитывать не только пользовательское поведение, но и фидбек — например, если клиент поставил низкую оценку после покупки, подобные товары больше не будут предлагаться. Это повышает релевантность предложений и исключает раздражающие сценарии.

Ключевые факторы формирования лояльности через рекомендации:

• Соответствие предложений ожиданиям клиента
• Минимизация раздражающего контента и повторяющихся ошибочных рекомендаций
• Своевременность и канал доставки (email, push, рекомендации на сайте)

Рост конверсии и среднего чека

Один из самых убедительных показателей эффективности рекомендательных систем — рост конверсий. Когда предложения соответствуют реальному интересу человека, вероятность покупки повышается кратно. То же самое касается и среднего чека — благодаря технологии cross-sell и up-sell покупатели охотнее добавляют к основному заказу дополнительные товары или выбирают более дорогие варианты.

Посмотрим на таблицу с типичными результатами внедрения рекомендательных блоков на сайте:

Такие данные подтверждают, что рекомендательные алгоритмы — это не «дорогая игрушка», а реальный инструмент роста продаж и повышения эффективности маркетинга в 2025 году. Даже при ограниченных ресурсах компания может настроить базовые блоки рекомендаций и уже на этом этапе улучшить клиентский опыт.

Рекомендательные технологии в России

Платформы: Яндекс, VK, Enkod

Российские компании активно развивают собственные рекомендательные технологии. В их числе — такие гиганты как Яндекс и VK, а также специализированные платформы, включая Enkod, чей фокус — интеграции в маркетинговые и e-commerce-платформы.

Яндекс применяет рекомендательные алгоритмы во многих сервисах: от ленты Дзен до Яндекс.Маркета и Музыки. Модель настроена на персонализированную подачу контента, товаров и объявлений, что делает пользовательский опыт максимально индивидуализированным. Их подходы полностью ориентированы на масштабируемость и адаптацию модели под новые сегменты.

VK внедряет рекомендационные технологии в экосистему социальных сетей и маркетплейса. Один из флагманских продуктов — рекомендательная система рекламного кабинета, именно она помогает коммерческим клиентам попадать в нужную аудиторию и увеличивать конверсии.

Enkod работает в сегменте B2B и предлагает SaaS-решения, которые встраиваются в CRM, e-mail и омниканальные платформы. Их алгоритмы настроены на поведенческий анализ и используются как в ритейле, так и в логистике, банковском и телеком-секторах.

На примере этих трёх платформ видно, как активно развивается рынок персонализированной коммуникации внутри страны — без серьёзного технологического отставания от иностранных аналогов.

Соответствие закону о персональных данных

С развитием рекомендательных систем встает вопрос соблюдения Федерального закона №152-ФЗ "О персональных данных". Алгоритмы обрабатывают массивы информации — от истории просмотров до демографических атрибутов. Это требует прозрачности и четкого соблюдения норм.

Подход компаний в 2025 году строится на нескольких базовых принципах:

• Хранение данных на территории России — критически важный аспект, подпадающий под требование локализации.
• Явное согласие пользователя — практически каждая система сегодня запрашивает о согласии с политикой обработки персональных данных.
• Обезличивание информации — алгоритмы обучаются на агрегированных данных без привязки к личности.

Большинство крупных платформ, включая Яндекс и VK, разрабатывают свои технологии с учётом действующих регуляторных норм. При разработке корпоративных решений Enkod предлагает юридическую экспертизу встроенных в продукт моделей обработки, что повышает уровень доверия бизнес-клиентов.

Интеграции в корпоративные системы

Рекомендательные системы становятся неотъемлемой частью омниканального маркетинга. Для компаний главная задача — органично встроить технологию в существующую ИТ-инфраструктуру и модули клиентских решений. В этом смысле важны не только технологии, но и удобство их внедрения.

Вот основные форматы интеграции, которые популярны у заказчиков в 2025 году:

Интересно, что технологии рекомендаций все чаще идут в комплекте не только с CRM, но также с рассыльщиками и BI-системами. Такой подход позволяет выстраивать персональные цепочки коммуникаций. Тем, кто ищет варианты для рассылок, стоит обратить внимание на специализированные сервисы для e-mail и SMS-рассылок, уже готовые к таким интеграциям.

Наконец, стоит отметить уровень визуализации и аналитики. Системы, применяемые в крупных сетях ритейла, предоставляют актуальные отчёты о вовлечённости, популярности рекомендаций и приросте продаж. Это делает внедрение технологии не просто «дополнительной фишкой», а полноценным бизнес-инструментом.

Как внедрить рекомендательные системы в бизнес

Пошаговая стратегия

Внедрение рекомендательной системы — это инвестиция в эффективность маркетинга, увеличение продаж и рост лояльности клиентов. Многие компании начинают с базовых персонализаций, а затем масштабируют решения до более сложных моделей. Вот логичная последовательность шагов для запуска такой системы в бизнесе.

1. Определение целей: Чего вы хотите достичь? Увеличения среднего чека, более высокой конверсии в интернет-магазине, уменьшения оттока клиентов?
2. Анализ имеющихся данных: У вас должны быть собраны данные о товарах, клиентах и поведении пользователей.
3. Выбор подходящего алгоритма: Коллаборативная фильтрация, контентная или гибридная модель — выбор зависит от целей и масштаба бизнеса.
4. Интеграция в цифровую инфраструктуру: Важно связать рекомендательную систему с CRM, CMS, мобильным приложением или e-commerce платформой.
5. Тестирование и запуск: A/B тестирование поможет сравнить эффективность разных вариантов показа рекомендаций для пользователей.
6. Аналитика и оптимизация: На основе поведения пользователей система должна постоянно обучаться и улучшаться.

Важно также на ранней стадии определить ответственных за сбор данных, их обработку и поддержку системы. Часто бизнесу проще начать с готовых SaaS-решений, чтобы быстрее выйти на результат без затрат на команду разработчиков.

Требования к данным

Ключевой фактор успеха рекомендательной системы — это качество и полнота данных. Даже самая умная модель не сможет дать релевантный результат, если данные неполные или несвежие.

Минимальный набор данных при внедрении включает:

• История покупок (product_id, user_id, дата, количество, цена)
• Карточки товаров (название, описание, категория, цена, изображения, рейтинг)
• Поведенческие данные на сайте или в приложении (просмотры, клики, добавления в корзину)
• Профили клиентов (география, интересы, демография — если доступно)

Любые проблемы с сегментацией, отсутствием единых product_id между системами, потерянными UTM-метками или невозможностью привязать действия к пользователю — это то, что обязательно нужно решить до внедрения.

Хорошая практика — выстроить пайплайн, в котором данные регулярно очищаются, тестируются на целостность и загружаются в рекомендательную платформу. Если планируется использование собственной ML-модели, потребуется и корректная разметка данных.

Примеры успешных проектов

Рассмотрим несколько реальных кейсов, в которых внедрение рекомендательных систем дало ощутимые результаты, причем не только в крупных корпорациях, но и в розничных компаниях среднего масштаба.

Опыт показывает, что на старте лучше запустить небольшой пилот с одной категорией товаров или для одной группы клиентов. Это позволит быстро протестировать гипотезу и принять решение о масштабировании.

Вопросы и ответы