Это практическое руководство о том, как на основе простых правил собрать товарные рекомендации в RetailCRM без обращения к искусственному интеллекту. Зачем это нужно: рекомендации увеличивают средний чек, ускоряют обслуживание и помогают продавцу предложить релевантный товар быстро и понятно.
Как работает классический рекомендационный подход
Классический подход опирается на четкие данные: покупки клиентов, категории товаров, атрибуты (цвет, размер, состав) и время покупок. На их основе строят три шаблона рекомендаций: «покупают вместе», «похожее» и «повторная покупка / комплектующие».
Пример: небольшой магазин одежды в Гомеле видит, что к летним футболкам часто берут легкие шорты и ремни. Продавец формирует карточку связки и предлагает её при кассе.
Как сделать: экспортируйте за 3–6 месяцев данные продаж из RetailCRM и выгрузите по SKU, категориям и датам. Сгруппируйте по парным покупкам и выделите 10 самых частых связок. Эти связки загрузите в карточки товаров или в шаблоны продаж.
Правило 1: «покупают вместе» — простые наборы и кросс‑селл
Идея: предлагать компактный набор из 1–3 товаров, которые часто покупают в одной покупке. Такой подход прост и понятен продавцу и клиенту.
Пример: пекарня в Минске предлагает к свежему хлебу упаковку масла и баночку джема. При оформлении заказа на кассе продавец видит подсказку «набор» и предлагает клиенту комплект.
Как сделать: в RetailCRM создайте связки товаров через связки товаров/аксессуаров или шаблоны позиций в заказе. Установите логическую подсказку в карточке товара: «предлагать при продаже». Настройте короткие сценарии для продавцов, чтобы предложение выводилось при добавлении основного товара в заказ.
Правило 2: «похожее» по атрибутам и продажам
Идея: если клиент смотрит или просит товар, предложите альтернативы с похожими атрибутами. Это сокращает число отказов по размеру, цене или доступности.
Пример: магазин электроники в Бресте сталкивается с ситуацией, когда выбранный наушник отсутствует. Продавец показывает два похожих по характеристикам и цене варианта и фиксирует в CRM, какой из них чаще выбирают.
Как сделать: проставьте у товаров атрибуты (бренд, категория, ценовая группа, ключевые характеристики). Создайте фильтры и отчеты в RetailCRM по этим атрибутам. Добавьте в карточку товара блок «похожие» с 3–5 SKU на основе фильтра. Регулярно ревизируйте список по продажам за месяц.
Правило 3: рекомендации на повторную покупку и сопутствующие товары
Идея: напомнить клиенту о товаре, который требуется периодически, и предложить сопутствующие позиции для комплектации.
Пример: аптека в Витебске замечает, что пациенты покупают ингаляторы раз в полгода и сопутствующие фильтры. Аптекарь отмечает в CRM дату покупки и при повторном контакте предлагает фильтры и расходники.
Как сделать: определите для ключевых товаров периодичность покупки и создайте в CRM сегменты клиентов по дате последней покупки. Настройте массовые уведомления или подготовьте шаблоны предложений. Если используете мессенджеры, интеграция с каналами продаж помогает показывать рекомендации в чате при оформлении заказа — смотрите пример по продажам через Telegram в RetailCRM.
Аналитика: как понять, что работает
Ставьте простые метрики: доля заказов с рекомендацией, конверсия предложения в продажу, средний чек по заказам с рекомендацией и без. Для сквозной аналитики связывайте данные CRM и веб‑статистики — это полезно при оценке онлайн‑каналов и офлайн‑точек.
Пример: небольшой интернет‑магазин в Могилёве сравнивает средний чек клиентов, получивших рекомендацию в чате, и тех, кто оформил заказ без чата. Разрыв в 8–12 % подсказывает, где стоит усилить сценарии.
Как сделать: подключите аналитическую связку и стройте простые отчеты в RetailCRM. Полезный материал о связке аналитики и CRM — сквозная аналитика GA4 и RetailCRM.
Типичные ошибки при настройке рекомендаций
- Предлагать слишком много вариантов — клиент теряется.
- Не учитывать доступность на складе — предложение недоступно при оформлении.
- Считать рекомендации «один раз настроил» — рынки и сезонность меняют предпочтения.
- Не проверять эффективность — предложения существуют, но не приводят к продажам.
- Смешивать разные цели в одном предложении (кросс‑продажа и скидка) — теряется фокус.
3 шага, которые можно сделать за неделю:
- Выгрузите продажи за последние 3 месяца и составьте список 10 самых частых связок.
- Добавьте эти связки в карточки товаров и настройте шаблоны продаж в RetailCRM.
- Запустите простой учет: отслеживайте процент заказов с рекомендованными товарами и средний чек по ним.
Полезные ссылки: материалы по интеграции продаж через мессенджеры и по сквозной аналитике в связке с RetailCRM — продажи через Telegram в RetailCRM, сквозная аналитика GA4 и RetailCRM.