Автор:
Сергей Сташков
CMO Any
Сергей отвечает за маркетинг any и работает с задачами коммерческого развития, позиционирования, роста и продвижения digital-продуктов в e-commerce.
О партнёре
Озерки — одна из крупнейших интернет-аптек в России с широким ассортиментом лекарств и товаров для здоровья и красоты.
В 2026 году команда партнёра провела A/B-тест товарных рекомендаций, чтобы сравнить эффективность anyRecs с текущим поставщиком рекомендательных блоков. Задача заключалась в оценке реального влияния рекомендаций на выкупленные товары, выручку и вовлечённость пользователей.
Для аптечного онлайн-ритейла это особенно важная задача: пользователи часто приходят с конкретным запросом, быстро принимают решение и редко тратят время на долгий просмотр каталога. Поэтому рекомендации должны не просто генерировать клики, а действительно помогать пользователю находить релевантные товары и увеличивать ценность заказа.
При этом аптечная вертикаль — одна из самых сложных для товарных рекомендаций. Пользователь часто приходит уже с конкретной целью: купить определённый препарат или средство. В такой ситуации недостаточно просто показать популярные товары — рекомендация должна быть действительно уместной и соответствовать потребности пользователя. Даже небольшое влияние на поведение аудитории в таком сценарии может давать значимый бизнес-эффект.
При этом аптечная вертикаль — одна из самых сложных для товарных рекомендаций. Пользователь часто приходит уже с конкретной целью: купить определённый препарат или средство. В такой ситуации недостаточно просто показать популярные товары — рекомендация должна быть действительно уместной и соответствовать потребности пользователя. Даже небольшое влияние на поведение аудитории в таком сценарии может давать значимый бизнес-эффект.
Как проходил тест
Период тестирования: 11 марта — 14 апреля 2026 года. Сравнивались две системы товарных рекомендаций на одинаковом объёме и качестве трафика.
Основные метрики:
Выкупленные товары
Выручка
Добавления в корзину
Влияние блоков рекомендаций на заказы
Что показал A/B-тест
anyRecs обеспечил более высокую долю выкупленных товаров
За период теста из товаров, выкупленных через блоки рекомендаций 67% пришлось на anyRecs, 33% — на альтернативное решение. При сопоставимом объёме трафика рекомендации anyRecs заметно чаще приводили пользователя к покупке.
anyRecs принёс большую часть выручки теста
Из общей выручки с выкупленных за период теста товаров 72% обеспечил anyRecs, 28% — второе решение.
Разница по выручке оказалась даже выше, чем по количеству выкупленных товаров. Это показывает, что рекомендации anyRecs эффективнее работали не только на количество заказов, но и на ценность покупок.
Дополнительно команда анализировала доход без учёта закупочной стоимости товаров. Здесь anyRecs также показал преимущество:
Разница по выручке оказалась даже выше, чем по количеству выкупленных товаров. Это показывает, что рекомендации anyRecs эффективнее работали не только на количество заказов, но и на ценность покупок.
Дополнительно команда анализировала доход без учёта закупочной стоимости товаров. Здесь anyRecs также показал преимущество:
54% дохода пришлось на anyRecs
46% — на альтернативное решение
Пользователи активнее взаимодействовали с рекомендациями anyRecs
В тесте анализировались не только покупки, но и промежуточные действия пользователей. На блоках рекомендаций anyRecs пользователи чаще добавляли товары в корзину, активнее переходили к просмотру карточек товаров и чаще взаимодействовали с подборками товаров.
Так, за период теста блоки anyRecs обеспечили 69% добавлений в корзину, альтернативное решение — 31%. При одинаковом объёме трафика рекомендации anyRecs вовлекали аудиторию заметно эффективнее. Это показывает, что пользователи не просто видели рекомендации, а чаще находили в них действительно релевантные товары и использовали их как часть сценария выбора.
Так, за период теста блоки anyRecs обеспечили 69% добавлений в корзину, альтернативное решение — 31%. При одинаковом объёме трафика рекомендации anyRecs вовлекали аудиторию заметно эффективнее. Это показывает, что пользователи не просто видели рекомендации, а чаще находили в них действительно релевантные товары и использовали их как часть сценария выбора.
anyRecs показал более сильное влияние на уникальных покупателей
Через рекомендации anyRecs прошло 66,4% всех уникальных покупателей теста против 33,6% у альтернативной системы.
Это особенно важно для аптечного онлайн-ритейла, где пользователи часто совершают быстрые целевые покупки и чувствительны к релевантности рекомендаций.
Это особенно важно для аптечного онлайн-ритейла, где пользователи часто совершают быстрые целевые покупки и чувствительны к релевантности рекомендаций.
Результат
По итогам A/B-теста anyRecs показал более высокую эффективность практически по всем ключевым метрикам:
67% всех выкупленных товаров
72% всей выручки теста
Более высокий уровень вовлечённости пользователей, заметно больше добавлений в корзину
Более сильное влияние на уникальных покупателей
Тест показал, что рекомендации anyRecs способны эффективно увеличивать выручку и качество пользовательского сценария даже в высококонкурентной категории аптечного онлайн-ритейла.
Большинство интернет-магазинов уже используют товарные рекомендации как базовый инструмент роста среднего чека и дополнительной выручки. Но эффективность блоков может сильно отличаться в зависимости от качества алгоритмов, логики персонализации и способности системы адаптироваться под поведение аудитории. Именно поэтому важно регулярно проводить тесты и сравнивать реальные бизнес-метрики, а не только клики или показы блоков.
Если вы хотите понять, как можно повысить эффективность ваших текущих рекомендаций, команда anyRecs поможет провести аудит и покажет, какие точки роста можно найти именно в вашем проекте.
Большинство интернет-магазинов уже используют товарные рекомендации как базовый инструмент роста среднего чека и дополнительной выручки. Но эффективность блоков может сильно отличаться в зависимости от качества алгоритмов, логики персонализации и способности системы адаптироваться под поведение аудитории. Именно поэтому важно регулярно проводить тесты и сравнивать реальные бизнес-метрики, а не только клики или показы блоков.
Если вы хотите понять, как можно повысить эффективность ваших текущих рекомендаций, команда anyRecs поможет провести аудит и покажет, какие точки роста можно найти именно в вашем проекте.
Автор:
Сергей Сташков
CMO Any
Сергей Сташков — CMO any. Он отвечает за маркетинг, позиционирование, развитие коммуникаций и продвижение продуктов компании для e-commerce-аудитории.
В его фокусе — коммерческий рост, связь маркетинга с продажами, развитие бренда и работа с рынком. Сергей смотрит на маркетинг как на систему, где стратегия, команда, продукт и бизнес-результат должны работать вместе.
Сергей взаимодействует с командой any с момента основания компании, а с 2024 года занимает должность директора по маркетингу. До этого он руководил коммерческими блоками в компаниях, две из которых попали в Книгу рекордов Гиннесса.
В работе Сергей ценит ответственность, скорость реакции и готовность действовать в условиях изменений. Вне работы среди его личных достижений — восхождение на Эльбрус.
В его фокусе — коммерческий рост, связь маркетинга с продажами, развитие бренда и работа с рынком. Сергей смотрит на маркетинг как на систему, где стратегия, команда, продукт и бизнес-результат должны работать вместе.
Сергей взаимодействует с командой any с момента основания компании, а с 2024 года занимает должность директора по маркетингу. До этого он руководил коммерческими блоками в компаниях, две из которых попали в Книгу рекордов Гиннесса.
В работе Сергей ценит ответственность, скорость реакции и готовность действовать в условиях изменений. Вне работы среди его личных достижений — восхождение на Эльбрус.
Расскажем как повысить выручку в вашем интернет-магазине
