На сайте крупной интернет-аптеки сравнили две рекомендательные системы на сопоставимом трафике.
Мы разобрали результаты теста вместе с данными исследований о поведении покупателей, чтобы понять, откуда возникает разница: из более крупной корзины, большего числа покупателей или способности показать человеку товар, который уже есть в каталоге, но иначе не попал бы в его выбор.
Мы разобрали результаты теста вместе с данными исследований о поведении покупателей, чтобы понять, откуда возникает разница: из более крупной корзины, большего числа покупателей или способности показать человеку товар, который уже есть в каталоге, но иначе не попал бы в его выбор.
Зачем скачивать исследование
Понять, за счёт чего рекомендации действительно дают рост.
Не только сколько товаров покупает один человек, но и сколько разных покупателей вообще находят подходящий вариант.
Не только сколько товаров покупает один человек, но и сколько разных покупателей вообще находят подходящий вариант.
Проверить, не путаете ли слабый спрос с низкой видимостью товара.
Товар может плохо продаваться не потому, что он не нужен аудитории, а потому что редко попадает в поле зрения подходящих покупателей.
Товар может плохо продаваться не потому, что он не нужен аудитории, а потому что редко попадает в поле зрения подходящих покупателей.
Увидеть обратную сторону персонализации.
Рекомендации способны расширять выбор отдельного пользователя и одновременно усиливать концентрацию продаж на ограниченном наборе хитов.
Рекомендации способны расширять выбор отдельного пользователя и одновременно усиливать концентрацию продаж на ограниченном наборе хитов.
Понять, когда проблема находится не в алгоритме.
Даже подходящий товар могут не открыть, если в блоке недостаточно информации о цвете, размере, комплектации, совместимости или других важных свойствах.
Даже подходящий товар могут не открыть, если в блоке недостаточно информации о цвете, размере, комплектации, совместимости или других важных свойствах.
О чем исследование
В A/B-тесте с 11 марта по 14 апреля 2026 года интернет-аптека сравнивала anyRecs с другим действующим поставщиком рекомендаций. При этом количество выкупленных товаров на одного покупателя различалось всего примерно на 3%: основная разница возникла за счёт числа людей, которые вообще совершили покупку через рекомендации.
В полном материале разбираем, как рекомендации расширяют набор рассматриваемых товаров, почему персонализация не обязательно увеличивает разнообразие продаж, как одна нерелевантная позиция может снизить доверие ко всей подборке и почему подходящий товар иногда выглядит для пользователя неподходящим. В финале — три вопроса, с которых стоит начинать оценку рекомендаций: кто покупает, что покупает и что в итоге получает магазин в целом.
В полном материале разбираем, как рекомендации расширяют набор рассматриваемых товаров, почему персонализация не обязательно увеличивает разнообразие продаж, как одна нерелевантная позиция может снизить доверие ко всей подборке и почему подходящий товар иногда выглядит для пользователя неподходящим. В финале — три вопроса, с которых стоит начинать оценку рекомендаций: кто покупает, что покупает и что в итоге получает магазин в целом.
Кому будет полезно
Владельцам и коммерческим директорам интернет-магазинов — чтобы оценивать рекомендации по их вкладу в продажи, а не только по CTR блока или размеру корзины.
Руководителям e-commerce и product-командам — чтобы понять, где результат зависит от алгоритма, а где от представления товара и пользовательского сценария.
Категорийным и ассортиментным командам — чтобы видеть, какие товары получают дополнительное внимание: хиты, новинки, альтернативные бренды или нишевые позиции.
Командам аналитики и performance-направлений — чтобы корректно ставить A/B-тесты и отличать дополнительный бизнес-результат от перераспределения уже существующего спроса.
Командам, которые работают с карточками товаров, отзывами и ростом конверсии.
Получите полное исследование бесплатно
Оставьте заявку, чтобы получить исследование о товарных рекомендациях: результаты A/B-теста двух систем, разбор поведения покупателей и практический подход к оценке влияния рекомендаций на продажи и ассортимент.
Мы бесплатно отправим вам исследование
в ближайшее время в течение рабочего дня
в ближайшее время в течение рабочего дня