Как работают рекомендательные системы на базе ИИ

Posted on 20.12.202428.11.2025 by Наталья Казьмина

CX & Loyalty, Теория и практика

20 декабря 2024

Как работают рекомендательные системы на базе ИИ

Персонализация — ключ к росту продаж и удержанию клиентов. Рекомендательные системы на базе ИИ анализируют поведение пользователей и выдают лучшие релевантные предложения. Они помогают бизнесу эффективно взаимодействовать с клиентом в условиях изобилия информации и продуктов. Это улучшает пользовательский опыт, повышает конверсию и увеличивает лояльность.

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

В статье рассказываем, что такое интеллектуальные рекомендательные системы, чем они отличаются от обычных систем, каких типов бывают и как работают.

Что такое рекомендательные системы на базе ИИ

Прежде чем перейти к рекомендательным системам, разберёмся что представляет собой искусственный интеллект. ИИ — это система, которая автоматически анализирует информацию и решает задачи подобно человеческому интеллекту, но в больших объёмах.

Работает он за счет алгоритмов и моделей машинного обучения, которые обрабатывают и анализируют большие объемы данных и выявляют закономерности.

Рекомендательные системы на базе ИИ — технология, которая помогает пользователям находить релевантные товары, услуги или контент, используя современные алгоритмы машинного обучения, нейросети и обработку больших данных. Они способны анализировать сложную информацию, обучаться на ней и выдавать рекомендации на основе индивидуальных предпочтений и изменяющихся условий.

Какие задачи решают

Интеллектуальные рекомендательные системы повышают вовлечённость, улучшают пользовательский опыт и увеличивают конверсию. Вот как они это делают:

Персонализируют рекомендации. Подбирают контент или продукт под уникальные интересы и предпочтения каждого пользователя на основе анализа его поведения и взаимодействий с системой.
Учитывают изменения в реальном времени. Алгоритмы мгновенно подстраивают рекомендации по мере появления новых данных.
Предсказывают намерения. Определяют вероятность того, что пользователь заинтересуется новым продуктом на основе анализа его действий и предпочтений.
Обрабатывают большие данные. Эффективно работают с огромными объемами данных, которые включают пользовательские данные, взаимодействия с платформой, контекстные сведения и т.д.
Ранжируют и сортируют. Оптимизируют порядок по которому товары предлагаются пользователям, основываясь на их вероятной релевантности и привлекательности.
Снижают проблему «холодного старта». Предоставляют релевантные рекомендации новым пользователям при ограниченном количестве данных.
По прогнозам международной консалтинговой компании McKinsey, использование ИИ может повысить продажи ритейлеров до 5% и улучшить маржу EBIT на 0.2-0.4%.

Интеграция умных рекомендательных систем — это не просто улучшение UX, но и прямой способ повысить метрики бизнеса: от среднего чека до конверсии и LTV. В наших проектах мы видим, что даже минимальные усовершенствования алгоритмов, будь то более точная сегментация или быстрый учёт сезонных трендов, влекут за собой ощутимый рост в показателях. Это подтверждает, что инвестиции в ИИ-технологии персонализации окупаются.

Владимир Золотарев

Руководитель продукта Персонализация Retail Rocket Group

Создавайте индивидуальный опыт для каждого клиента

Повышайте конверсии, средний чек и лояльность с помощью товарных рекомендаций на основе AI и ML-алгоритмов, которые анализируют поведение, интересы и контекст для каждого посетителя.

Чем отличаются от обычных рекомендаций

Традиционные рекомендательные алгоритмы — системы, которые применяют базовые алгоритмы для предоставления рекомендаций. Они ориентированы на согласование прошлых действий или характеристик с текущими потребностями пользователей, но ограничены в своей способности обрабатывать большие объемы данных. Отличаются от систем на базе ИИ следующим:

Обычные рекомендации

Рекомендации на базе ИИ

Анализ пользовательских данных

❌ Предлагают общие рекомендации, которые могут быть менее релевантными для отдельных пользователей

✅ Обеспечивают высокую степень персонализации, подстраиваясь под уникальные вкусы каждого пользователя

Персонализация

❌ Основаны на статических алгоритмах и заранее определённых правилах, не учитывающих динамику пользовательских предпочтений

✅ Используют машинное обучение. нейронные сети, обработку естественного языка и анализ больших данных для изучения сложных пользовательских моделей

Способность к обучению

❌ Не имеют механизма самообучения и требуют ручного обновления и настройки

✅ Постоянно обучаются на новых данных, улучшая точность рекомендаций с течением времени

Обработка больших данных

❌ Игнорируют контекст, основываются на фиксированной логике

✅ Учитывают контекст взаимодействий, такие как время суток, местоположение и текущие события

Адаптивность и масштабируемость

❌ Имеют ограниченные возможности в обработке и анализе больших данных

✅ Эффективно работают с огромными объёмами данных и разнообразными источниками информации

Дополнительные источники информации

❌ Плохо адаптируются и сложно масштабируются

✅ Легко адаптируются к изменению пользовательской базы и могут масштабироваться под больший объём данных

Контекстуальное понимание

❌ Используют только внутреннюю информацию

✅ Могут использовать дополнительные данные, такие как социальные сети и внешние платформы, для улучшения рекомендаций

Уровни использования ИИ в рекомендательных системах

Рекомендательные системы являются важной частью стратегии персонализации. Построить персонализацию без использования искусственного интеллекта нельзя. Эффективность персонализации зависит от уровня внедрения ИИ в интернет-площадки. Чем глубже интеграция, тем точнее и полезнее становятся рекомендации.

Существует четыре уровня использования ИИ:

Базовый уровень. На этом этапе системы используют простые алгоритмы коллаборативной или контентной фильтрации. Рекомендации основываются на отзывах и рейтинге пользователей. Это позволяет предложить базовые персонализированные рекомендации без глубокого анализа контекста.

Продвинутый уровень. Используются сложные алгоритмы и модели машинного обучения для повышения качества рекомендаций. В анализ вовлекаются множественные источники данных, такие как поведение пользователей в реальном времени, данные о продуктах и временные тенденции, что позволяет обеспечить более релевантные и контекстные рекомендации.

Best-in-Class (Лучший в своем классе). На этом уровне внедряются нейронные сети и методы глубокого обучения, которые способны не только учитывать множество факторов, но и предугадывать скрытые предпочтения пользователей. Рекомендательные системы такого уровня могут значительно улучшать качество пользовательского опыта, предлагаемого клиентам.

Инновационный уровень. Рекомендательные системы интегрируются с большими экосистемами данных и используют ИИ для полной персонализации и создания интуитивного опыта. Они могут предлагать уникальные или еще не созданные продукты и услуги, адаптируясь к изменениям в предпочтениях пользователей на лету и даже предугадывая их будущие нужды или интересы.

Типы обработки информации при построении рекомендательных систем

Системы рекомендаций можно разделить на три основных типа, в каждом из которых искусственный интеллект играют важную роль:

Коллаборативная фильтрация

Основана на анализе пользовательских действий и предпочтений. Например, если покупатели № 1 и № 2 положительно оценили одинаковые товары, то система предложит покупателю № 1 товары, которые понравились покупателю № 2, и наоборот.

Что делает ИИ:

Собирает данные. Система анализирует действия пользователей, такие как оценки товаров, история покупок и поведение на веб-сайте.

↓

Строит матрицу взаимодействия. Создаёт матрицу, где строки представляют пользователей, а столбцы — товары. Ячейки матрицы заполняются значениями, которые отражают взаимодействие пользователя с товаром, например, рейтинги или факт покупки.

↓

Ищет схожести. Алгоритмы ИИ анализируют матрицу, чтобы определить схожесть между пользователями или товарами. Для этого используются метрики вроде косинусного сходства или корреляционного анализа.

↓

Выдаёт рекомендации. На основе выявленной схожести выдаёт, товары, которые могут понравиться пользователю.

Контентная фильтрация

Рекомендует контент, который понравился посетителю или был приобретён им раньше. Если пользователь новый, то предлагает популярные подборки на данный момент. Такой тип системы часто используют для рекомендации фильмов или книг.

Что делает ИИ:

Анализирует контент. ИИ оценивает атрибуты каждого объекта. Например, для фильмов это могут быть жанр, режиссер, актеры и описание сюжета; для книг — автор, жанр, аннотации и темы.

↓

Изучает предпочтения пользователя. Система анализирует историю взаимодействия пользователя с контентом — например, какие фильмы или книги он уже оценивал, просматривал или покупал.

↓

Сопоставляет характеристики. Алгоритмы ИИ используют информацию о предпочтениях пользователя, чтобы найти объекты с аналогичными характеристиками. Например, если пользователь любит определенный жанр или стиль, система будет искать и рекомендовать фильмы или книги с такими же атрибутами.

↓

Рекомендует популярный контент для новых пользователей. Если пользователь новый и система не имеет данных о его предпочтениях, ИИ может рекомендовать популярные объекты, которые высоко оцениваются другими пользователями или сейчас находятся в тренде.

Гибридные системы

Комбинируют коллаборативную и контентную фильтрацию для улучшения точности рекомендаций, используя сильные стороны обоих методов. Если пользователь уже прочитал несколько книг в жанре научной фантастики с высокими оценками, система может предложить ему не только другие научно-фантастические книги, которые понравились похожим пользователям (коллаборативная часть), но и новые книги того же жанра или с похожими сюжетными линиями и темами (контентная часть).

Я вижу, что подход к рекомендациям уже давно перестал быть монолитным. Чисто коллаборативная или чисто контентная фильтрация уже недостаточны для больших и динамичных данных. Мы в RRG активно используем гибридные модели — они комбинируют преимущества обоих подходов, что улучшает точность рекомендаций и помогает эффективно решать проблему холодного старта. Ещё важно не забывать про методы диверсификации и регресс интересов. Это особенно важно для крупных e-commerce проектов с большим ассортиментом и частым обновлением каталога.

Владимир Золотарев

Руководитель продукта Персонализация Retail Rocket Group

34 алгоритма, которые заменят живого продавца консультанта

Узнайте, как рекомендации Retail Rocket Group помогают людям находить то, что им нужно

Как работает система рекомендаций на примере клиентского пути

На каждом этапе клиентского пути подбирается тип фильтрации. Разберём два примера клиентского пути в электронной коммерции:

Для нового пользователя

Холодный старт. Когда новый пользователь только заходит на сайт или приложение, у платформы нет данных о его предпочтениях. Чтобы преодолеть холодный старт, используют следующие ключевые подходы:

Показ популярных товаров и трендов. На главной странице отображаются наиболее популярные товары на платформе, а также актуальные тренды. Это могут быть бестселлеры, а также товары, которые в настоящее время привлекают больше всего внимания пользователей. Затем анализируется общее пользовательское поведение, чтобы выявить, какие товары часто привлекают внимание новой аудитории.
Использование общей информации. На основе информации о браузере, IP-адресе и времени посещения, система может показывать товары, которые часто популярны среди пользователей из аналогичных геолокаций или временных рамок.
Интерактивные фильтры. Инструменты поисковой оптимизации и интерактивные фильтры помогают пользователю исследовать каталог. Это позволяет платформе начать собирать первоначальные данные.

Задача ИИ — максимально заинтересовать пользователя, предлагая ему привлекательный и релевантный контент, несмотря на отсутствие информации о его предпочтениях. Это создает основу для более глубокого взаимодействия.

Регистрация и первые действия. Покупатель создает аккаунт и начинает исследовать сайт. Применяется контентная фильтрация, которая предлагает популярные товары на основе знаний, собранных на этапе холодного старта, в сочетании с новой информацией о профиле пользователя.

Задача ИИ — побудить пользователя к более активным взаимодействиям с платформой, таким как просмотр дополнительных товаров или использование инструментов поиска и фильтрации.

Просмотр категорий и товаров. Пользователь углубляется в изучение каталога, используя фильтры и категории. Система начинает подбирать товары, схожие с теми, которые пользователь часто открывает или на которые обращает внимание.

Задача ИИ — сузить круг поиска пользователя, предложив ему более релевантные товары.

Добавление товаров в корзину. Покупатель добавляет товары в корзину. Коллаборативная фильтрация рекомендует дополнительные товары, которые другие пользователи приобретали вместе с выбранным.

Задача ИИ — увеличить шанс на перекрестные и дополнительные продажи.

Для постоянного покупателя

Посещение сайта для конкретной покупки. Пользователь возвращается на сайт с намерением купить определенный продукт. Гибридная модель использует историю покупок и предпочтений пользователя для предложения товаров, которые он, вероятно, захочет приобрести или которые дополнят его покупку.

Задача ИИ — ускорить процесс покупки и обеспечить удовлетворенность клиента.

Навигация и окончательный выбор товара. Пользователь сравнивает похожие товары перед тем, как окончательно сделать выбор. Коллаборативная фильтрация рекомендует дополнительные варианты, основываясь на выборах других пользователей с аналогичными предпочтениями.

Задача ИИ — помочь пользователю принять уверенное решение, предложив ему из проверенных авторитетных и популярных альтернатив.

Покупка и оплата. Покупка завершается и пользователь получает рекомендации для следующих покупок. Гибридная модель предлагает сопутствующие продукты или предложения на основе предыдущих покупок.

Задача ИИ — поддерживать долгосрочные отношения с клиентом и стимулировать возвращение для будущих покупок.

Этические вопросы и возможные риски

Использование рекомендательных систем в коммерции улучшает пользовательский опыт и увеличивает продажи, однако существуют этические вопросы и риски, которые связаны с их настройкой и функционированием.

Проблемы возникают, когда алгоритмы вручную настраиваются так, чтобы продвигать исключительно те товары, которые выгодно продавать магазину. Этот подход может вводить пользователей в заблуждение, ограничивая их выбор и не учитывая реальные предпочтения и интересы. Такая практика может подорвать доверие со стороны клиентов, поскольку они почувствуют, что ими манипулируют.

Фокусировка лишь на приоритетных для магазина товарах может создать «коммерческий пузырь», где пользователи видят только узкий ассортимент предложений. Это ограничивает их возможность открывать новые и более подходящие для них продукты.

Хорошая рекомендательная система должна самостоятельно определять, какие товары показывать, исходя из опыта и интересов пользователя. Она должна предлагать разнообразный ассортимент, чтобы удовлетворять широкие потребности и интересы, тем самым улучшая взаимодействие с клиентами. Алгоритмы таких систем обучаются на основе данных взаимодействий пользователей и способны адаптироваться под изменения в их предпочтениях.

Таким образом, успешная рекомендательная система строит долгосрочные отношения с пользователями на основе доверия и прозрачности, предлагая разнообразие и уважая индивидуальные потребности каждого клиента. Это в конечном итоге приносит пользу не только самим пользователям, но и бизнесу, способствуя лояльности и росту продаж.

Авторы статьи

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

Похожие статьи

CX & Loyalty

Отток клиентов в маркетинге: что такое Churn Rate и как его считать

Наталья Казьмина

30.01.2026

CX & Loyalty

Виджеты для сайта: зачем ставить и какие реально работают

Кирилл Морозов

23.01.2026

CX & Loyalty

Как увеличить конверсию интернет-магазина: лучшие способы и инструменты

Кирилл Морозов

16.12.2025

Товарные рекомендации: где и зачем использовать, как измерять эффективность

Posted on 20.12.202430.01.2026 by Наталья Казьмина

← Вернуться назад

Теория и практика

20 декабря 2024

Товарные рекомендации: где и зачем использовать, как измерять эффективность

Товарные рекомендации увеличивают количество заказов, растят средний чек и LTV. Владимир Золотарев, руководитель продукта Персонализация Retail Rocket Group рассказывает что нужно для работы рекомендательного алгоритма и какие бывают типы товарных рекомендаций.

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

Товарные рекомендации: что это

Товарные рекомендации — товары, которые предлагают пользователям рекомендательные алгоритмы. Товарные рекомендации показывают в контексте самых разных страниц интернет-магазина — на главной, в карточке товара и так далее.

Рассмотрим разные товарные рекомендации на примере кейсв Retail Rocket Group, одной из крупнейших и динамично развивающихся российских мебельных сетей HOFF ↓

Главная страница

Товарные рекомендации на главной показывают популярные товары — те, которые интересуют покупателей чаще всего.

↑ Блок рекомендаций «Хиты Черной Пятницы» на главной странице показывает товары, которые другие пользователи покупали чаще всего во время распродажи

Карточка товара

Товарные рекомендации в карточке товара помогают знакомить пользователей:

↑ В карточке шкафа алгоритм показывает похожие шкафы и сопутствующую мебель, которые часто добавляют в корзину вместе с этим шкафом

Страница категорий

Алгоритмы знакомят пользователей с популярными товарами внутри одной категории.

↑ Когда пользователь попадает в категорию диваны, алгоритмы сортируют карточки по популярности — сначала показывают диваны, которые смотрят и покупают чаще других

Кроме главной, карточек товара и страниц категорий, товарные рекомендации используют:

в корзине;
странице поиска;
странице бренда;
избранном;
на странице 404 интернет-магазина и других страницах интернет-магазина.

Кейс Retail Rocket Group: крупная сеть гипермаркетов АШАН, внедрила товарные рекомендации на самых разных страницах интернет-магазина и приложения — на главной, в корзине, личном кабинете и других страницах. За два года алгоритмы товарных рекомендаций от Retail Rocket Group помогли увеличить выручку от алгоритмов в 5 раз — с 2 до 10%.

Читать кейс → Какие механики увеличивают доход от товарных рекомендаций в 5 раз: кейс АШАН.

Как работают алгоритмы рекомендаций товаров

Для работы алгоритма рекомендаций товаров достаточно трех компонентов ↓

Товарная база. Данные по товарам магазина с подробными характеристиками каждого — например, категория, идентификатор и цена.

Данные о поведении посетителей. Информация о том как пользователи используют сайт, какие товары смотрят, что добавляют в корзину и какие товары доходят до покупки.

Рекомендательная система. Алгоритм предлагает подходящие товары и увеличивает конверсию в покупку, отслеживая и анализируя данные о пользовательском поведении.

Если коротко, то вот как все три компонента работают вместе ↓

↑ Рекомендательная система анализирует данные о поведении клиента и предлагает товары, которые могут заинтересовать покупателя. Например, если посетитель смотрит футболки, то алгоритм может предложить футболки похожего цвета или от другого производителя

4 типа товарных рекомендаций

Товарные рекомендации бывают четырех типов: персонализированные, неперсонализированные, категорийные и рекомендации внутри карточки товара ↓

Персонализированные товарные рекомендации

Предлагают пользователю товары на основе его поведения — что смотрел до этого, искал или уже покупал. Персонализированные рекомендации используют на главной странице магазина и страницах категорий — чтобы сразу подсказать товары, которые могут быть интересны пользователю.

Например, если клиент часто покупает посуду — персональные алгоритмы будут показывать ему товары из этой категории ↓

Неперсонализированные товарные рекомендации

Знакомят посетителя с товарами, которые интересуют других пользователей. Алгоритм рекомендаций еще не знает интересов и предпочтений нового клиента — поэтому советует то, что нравится другим.

Обычно такие рекомендации показывают на главной странице — чтобы познакомить нового пользователя с популярными товарами. Вот как выглядят рекомендации для нового клиента на сайта HOFF ↓

Категорийные товарные рекомендации

Показывают товары внутри одной категории — популярное, новинки и товары со скидками. Категорийные рекомендации используют на страницах, где сложно выявить и рекомендовать товар или группу товаров, которые ищет пользователь.

Например, если покупатель ищет новогодние украшения и выбирает категорию «Все для Нового года», то алгоритм сначала покажет популярные украшения, елочные игрушки со скидками и новинки ↓

Товарные рекомендации к конкретным товарам

Дают рекомендации к конкретному товару внутри карточки товара, в корзине или избранном. Для этого показывают:

↑ В карточке матраса алгоритмы рекомендуют посмотреть похожие матрасы и сопутствующие товары, которые другие пользователи часто покупают вместе с матрасом

Как запустить товарные рекомендации от Retail Rocket Group

Чтобы запустить товарные рекомендации на платформе Retail Rocket, понадобится около 5 шагов.

Шаг 1. Познакомиться с персональным менеджером

Персональный менеджер — проводник клиента, который помогает бизнесу с подключением товарных рекомендаций и отвечает за эффективную работу с Retail Rocket. Чтобы познакомиться с менеджером и начать работу, проводят встречу — на ней обсуждают задачи, согласовывают план по интеграции рекомендаций в интернет-магазин и оформляют договор.

Шаг 2. Выполнить чек-лист по интеграции

Чек-лист нужен, чтобы подружить систему Retail Rocket с интернет-магазином — алгоритмы точно анализировали поведение пользователей, быстро обрабатывали данные и предоставляли эффективные товарные рекомендации. От клиента к клиенту чек-лист может быть разным и доходить даже до 30 пунктов.

Задачи и ожидания от рекомендаций могут быть разными, и зависят от конкретного клиента. Например, среди таких ожиданий могут быть как внедрение персонализированных товарных рекомендаций, так и увеличение среднего чека в приложении и выручки на сайте интернет-магазина.

Владимир Золотарёв

Руководитель продукта Персонализация Retail Rocket Group

Шаг 3. Собрать данные по поведению пользователей

Чтобы алгоритмы анализировали пользовательское поведение и предлагали подходящие рекомендации, интернет-магазин встраивает в сайт специальные трекинг-коды. Например, вот такой ↓

↑ Пара строчек в коде сайта, и алгоритм начинает отслеживать, какие кнопки и разделы магазина приводят к добавлению товара в корзину и приближают к совершению заказа

После этого системе дают некоторое время на сбор данных. Конечный срок зависит от трафика и ассортимента интернет-магазина, но в среднем на сбор данных уходит не более двух недель.

Шаг 4. Внедрить блок рекомендаций

Для этого клиент размещает фрагмент кода на сайте — так алгоритм понимает, где показывать популярные, а где сопутствующие товары. После в Retail Rocket верстают блоки рекомендаций:

учитывают пожелания клиента и отрисовывают блоки товарных рекомендаций за три дня, а когда клиент согласовывает дизайн — адаптируют макет для остальных блоков за день;
разрабатывают код верстки на основных страницах сайта, чтобы ускорить внедрение рекомендаций.

Итоговый результат может выглядеть так ↓

Шаг 5. Запустить товарные рекомендации и получить рост продаж

Последний шаг — запустить товарные рекомендации и следить за ростом ключевых показателей интернет-магазина. В среднем, к этому шагу приходят за полтора-два месяца с момента подписания договора. Бывают исключения — например, клиент Retail Rocket выделил под интеграцию отдельного разработчика и срок интеграции удалось сократить до одного дня.

Как измерить эффективность товарных рекомендаций

Измерить эффективность товарных рекомендаций помогут ↓

CR (Conversion Rate) — конверсия в заказ, главный показатель эффективности алгоритма товарных рекомендаций. Показывает сколько пользователей, которые взаимодействовали с товарной рекомендацией, сделали покупку. Для оценки эффективности сравнивают две конверсии — до и после внедрения алгоритма.

Выручка — простой способ оценить эффективность товарных рекомендаций, который показывает как работает конверсия в заказ. Если выручка выросла — все отлично, рекомендации работают. Если выручка не изменилась или упала по сравнению с прошлыми периодами — самое время задуматься о замене рекомендательной системы.

Средний чек — показывает, как товарные рекомендации влияют на общую сумму покупки. Если средний чек растет — товарные рекомендации работают.

LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Товарные рекомендации помогают знакомить пользователей с ассортиментом интернет-магазина, делают покупки удобнее и улучшают пользовательский опыт. В результате клиентам нравится пользоваться магазином, и они возвращаются за повторными покупками.

CTR (Click-through Rate) — клики на рекомендации. Вспомогательная метрика, которую используют для оценки заинтересованности пользователей. Обычно на рост CTR после внедрения алгоритмов смотрят магазины, которым важна вовлеченность пользователей и внутренние KPI.

Post-view атрибуция — метод, при помощи которого оценивают, как рекомендации влияют на покупки в будущем. С помощью post-view атрибуции замеряют, как рекомендации влияют на посетителей, которые не взаимодействую с рекомендацией на прямую. Например, видят рекомендацию, но не кликают на нее и делают покупку позже.

Post-click атрибуция — способ оценить связь между товарной рекомендацией и покупкой. Post-click атрибуция поможет узнать, сколько пользователей кликнули на рекомендацию, а позже что-то купили.

Авторы статьи

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

Похожие статьи

CX & Loyalty

Отток клиентов в маркетинге: что такое Churn Rate и как его считать

Наталья Казьмина

30.01.2026

CX & Loyalty

Виджеты для сайта: зачем ставить и какие реально работают

Кирилл Морозов

23.01.2026

CX & Loyalty

Как увеличить конверсию интернет-магазина: лучшие способы и инструменты

Кирилл Морозов

16.12.2025

Улучшения UX/UI для работы с рекламным кабинетом AdTech-платформы Smart Placement Ads

Posted on 20.12.202410.11.2025 by Кирилл Морозов

← Вернуться назад

Продуктовые обновления

20 декабря 2024

Улучшения UX/UI для работы с рекламным кабинетом AdTech-платформы Smart Placement Ads

Рынок Retail Media стремительно растет: только в 2024 году к нему присоединились такие крупные игроки, как Лэтуаль, Авторусь, Лемана Про и другие. В условиях высокой конкуренции, удобство использования рекламной платформы становится ключевым фактором для привлечения и удержания рекламодателей.

Кирилл Морозов

Главный редактор Retail Rocket Group

Именно поэтому мы постоянно работаем над улучшением UX/UI, чтобы сделать работу с AdTech-платформой Smart Placement Ads эффективной и приятной. В зимнем обновлении представляем ряд функций, которые помогут сэкономить время, упростить управление кампаниями и, в конечном итоге, увеличить доходы, как для рекламодателей, так и для ecom-площадок.

Приглашения в кабинет рекламодателя. Теперь каждый рекламодатель может нажать на одну кнопку и получить ссылку с приглашением в личный кабинет, которую можно отправить своему коллеге-маркетологу.

Расход бюджета. Теперь рекламодатель всегда видит актуальную информацию о том, сколько бюджета рекламной кампании израсходовано в текущий момент времени.

Статусы реклам. В статистике по рекламным кампаниям теперь видно, какая реклама запущена, какая остановлена, а какая редактируется. Найти нужный запуск среди всех кампаний стало проще.

Управление порядком товаров. Раньше приходилось добавлять товары на рекламную полку сразу в нужном порядке, теперь их порядок можно менять при настройке кампании в любой удобный момент.

Выбор периодов. Календарем для выбора периода на странице статистики стало удобнее пользоваться: можно выделить временной промежуток не только с начала периода, но и с конца. А при выборе периода в 1 день не требуется кликать 2 раза.

Страница статистики стала нагляднее. Теперь на странице видно место размещение рекламы и тип используемого инвентаря: баннеры, товарные полки и так далее.

Добавление в статистику CPM. Теперь на странице статистики рекламодатель видит, сколько он реально заплатил за 1 000 показов с учетом аукциона второй цены.

Уведомления о нехватке товаров. Появились уведомления о нехватке товаров в полке, если товар вышел из ротации или изменились настройки места размещения.

Авторы статьи

Кирилл Морозов

Главный редактор Retail Rocket Group

Похожие статьи

Продуктовые обновления

Максимальная персонализация: новые возможности сегментации

Наталья Казьмина

22.10.2025

Продуктовые обновления

Упростили работу с вложенными категориями в условиях показа рекламы в Smart Placement

Кирилл Морозов

24.09.2025

Продуктовые обновления

Новый дашборд: наглядное влияние рекомендаций и коммуникаций на выручку

Кирилл Морозов

23.09.2025

ЛЭТУАЛЬ запустила свое ретейл-медиа

Posted on 12.12.202431.10.2025 by Наталья Казьмина

← Вернуться назад

Новости

12 декабря 2024

ЛЭТУАЛЬ запустила свое ретейл-медиа

«Лэтуаль», один из крупнейших российских бьюти-ретейлеров, запустил на своей онлайн-площадке рекламную платформу для продавцов. Проект реализован в сотрудничестве с компанией Retail Rocket Group на базе adtech-решения Smart Placement Ads. Теперь любой продавец площадки «ЛЭТУАЛЬ» сможет самостоятельно управлять продвижением продукции для более чем 50 млн покупателей сети.

Новая ретейл-платформа «Лэтуаль» представляет собой self-service инструмент. В рекламном кабинете продавцы могут сами выбирать места показов (плейсменты) и форматы рекламы, настраивать различные таргетинги на базе данных посетителей маркетплейса и отслеживать показатели эффективности размещений в режиме реального времени (показы, клики, заказы, расход, выручка по SKU и ROAS — в post-view и post-clickатрибуции).

Запускать продвижение можно в форматах медийной и товарной рекламы. Рекламодателям доступны плейсменты на веб-версии сайта и в мобильном приложении: товарные полки в карточках товара, категорийных листингах и корзине, баннеры на страницах категорий.

Показ рекламы происходит на основе технологий машинного обучения. ML-алгоритмы анализируют поведение пользователей на сайте и в мобильном приложении в реальном времени и таргетируют рекламу только на релевантные сегменты аудитории, заинтересованные в покупке. Закупка рекламы работает по аукционной модели на основе CPM (оплата за 1000 показов).

Особенность нового рекламного инструмента — для запуска кампании брендам не потребуется вручную заниматься регистрацией рекламы в ОРД: получение токенов, а также подача отчетности происходят автоматически. Воспользоваться новым рекламным инструментом может любой бренд, реализующий продукцию на letu.ru. На текущий момент уже 137 рекламодателей запустили таргетированные рекламные кампании.

В дальнейшем ретейлер планирует расширять инструментарий и внедрять дополнительные места показов на основе обратной связи от продавцов. В разработке уже находятся поисковая и категорийная выдача, где товар размещается непосредственно в листинге и ранжируется в зависимости от ставки.

В наше время онлайн-площадка уже не может существовать без собственной рекламной платформы. Чтобы удерживать лидерство на рынке e-com среди крупных IT-игроков «Лэтуаль» необходимо сильное преимущество в виде ретейл-медиа. Такие инструментыделают площадку более привлекательной для продавцов, особенно из сегмента малого и среднего бизнеса, повышают товарооборот за счет увеличения видимости брендов и стимулирования продаж и позволяют быстро масштабироваться и наращивать прибыль как за счет комиссии с продаж, так и за счет рекламной монетизации

Борис Болгов, директор по электронной коммерции «Лэтуаль»

Рынок ретейл-медиа бурно развивается, однако основными бенефициарами все еще остаются универсальные игроки. В то же время нишевые площадки, особенно в таких высококонкурентных категориях как бьюти, обладают важным преимуществом для брендов-поставщиков — прямым доступом к максимально целевой аудитории. На примере «Лэтуаль» — это 50 млн покупателей, которые регулярно приобретают товары для красоты и готовы пробовать новинки брендов. И запуская на своей онлайн-площадке рекламные платформы, ретейлеры серьезно укрепляют свои позиции на рынке e-com. Благодаря современным технологиям они могут предложить брендам не просто доступ к аудитории, а эффективный инструмент для точечного взаимодействия с потенциальными покупателями, что в конечном итоге приводит к росту продаж и усилению позиций как брендов, так и самой площадки.

Артур Асланов, руководитель направления Retail Media в Retail Rocket Group

Новая Retail Media платформа от «Лэтуаль» открыла для нас широкие возможности по быстрому наращиванию знания о бренде и росту продаж. Решение позволяет увеличить видимость товаров на площадке, то есть расширить исходную воронку, что в дальнейшем трансформируется в рост конверсий. Удобно, что это self-service инструмент, и мы можем самостоятельно управлять продвижением и отслеживать его результаты. Настройки интуитивно понятны, есть встроенная прозрачная аналитика, и мы легко можем вносить необходимые корректировки. За время продвижения на «Лэтуаль» нам уже удалось увеличить продажи продвигаемых позиций в 8 раз. Кроме того, мы получили на 50% больше отзывов на товары, что поможет нам повысить доверие покупателей и их лояльность в будущем.

Суворова Татьяна, менеджер по внутренней рекламе на маркетплейсах в компании ООО Интеграаал, бренд To My Skin.

В этом году мы наблюдаем взрыв интереса к ретейл-медиа: у 90% наших рекламодателей этот канал уже есть в медиа сплите. Причем это не только бренды, чьи товары продаются на маркетплейсах, но и рекламодатели, которым нужен большой качественный охват для решения медийных задач. Мы также наблюдаем, что все больше рекламных агентств открывают для себя ретейл-медиа и начинают размещать там рекламу своих клиентов. Появление нового ретейл-медиа «Лэтуаль» — отличная новость, особенно для бьюти-брендов. Главное преимущество нишевых игроков — в специфике их аудитории: мы понимаем, что если нужно достучаться до мам и пап — это аудитория «Детского мира», а если до девушек и женщин, интересующихся товарами для красоты — теперь это «Лэтуаль». Доступ к огромной аудитории, сфокусированной на конкретной товарной категории — ключевой плюс нишевых ретейл-медиа площадок. В целом, мы ожидаем, что в будущем количество интересного рекламного инвентаря на рынке будет только расти, ведь там, где растет спрос, растет и предложение

Ирина Козлова, Управляющий директор практик Коммерс, Перформанс, Программатик в ГК Родная Речь

Похожие статьи

Новости

Retail Rocket Group и Cofix получили премию «МИКС Россия — 2025» за проект martech-экосистемы для франчайзинговой сети

Наталья Казьмина

12.11.2025

Новости

Retail Rocket Group получила премию «Большой Оборот — 2025»

Наталья Казьмина

10.10.2025

Новости

Единый центр управления маркетингом Retail Rocket Group получил премию ECOM Awards 2025

Наталья Казьмина

08.10.2025

Как добавить аватар для email-рассылки

Posted on 06.12.202406.11.2025 by Наталья Казьмина

← Вернуться назад

Теория и практика

6 декабря 2024

Как добавить аватар для email-рассылки

Без аватара отправителя, письмо может оказаться незамеченным или попасть в спам. По данным исследования Consumer EmailTracker от DMA, 61% пользователей чаще открывают письма от брендов, с которыми они уже знакомы, а 39% делают это благодаря узнаваемости логотипа компании.

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

В статье рассказываем, как настроить аватар для email-рассылок в почтовых сервисах Mail, Яндекс и Google.

Что такое аватар в email

Аватар в электронной почте — картинка слева от имени отправителя, которая ассоциируется с брендом. Аватар выполняет несколько функций:

Повышает узнаваемость. Получатели быстрее идентифицируют отправителя благодаря знакомому изображению, что способствует укреплению бренда.

Устанавливает доверие. Аватар делает письма более надежными и снижает риск, что их посчитают за спам.

Поддерживает имидж. Использование логотипа компании в качестве аватара помогает создать единый стиль и подчеркивает профессионализм рассылки, делая её узнаваемой и вызывающей доверие.

Как настроить аватар для разных почтовых сервисов

Чтобы аватар компании отображался в email-рассылках, нужно связать корпоративный домен с каждым почтовым сервисом и установить в них аватар.

Корпоративный домен — уникальное имя в интернете, которое используется компанией для электронной почты и сайта. Это то, что находится после @. Например, корпоративный домен Кинопоиска — @kinopoisk.ru.

Единого аватара, который бы настраивался в одном интерфейсе нет — все почтовые сервисы разные. Если загрузить аватар только в Яндексе, то адресаты, которые пользуются Mail, его не увидят. Требования к изображениям тоже разные. Ниже расскажем о них подробнее.

Mail.ru

Шаг 1. Перейти в сервис постмастер и ввести домен, с которого планируется отправлять рассылки. Например, test.pro.

Шаг 2. Подтвердить права на домен. Для этого нужно выбрать один из трёх способов: HTML-файл, Meta-тег, DNS-проверка и следовать инструкции. После выполнения всех условий нажать кнопку «Подтвердить».

HTML-файл — документ, который показывает браузерам как должна выглядеть веб-страница.
Meta-тег — кусочек кода, спрятанный в веб-странице, который содержит важную информацию о ней.
DNS-проверка — проверка того, что адрес веб-сайта правильно соединяется с нужным серверами в интернете.

HTML-файл и Meta-тег используются при наличии сайта, к адресу которого привязан домен. DNS-проверку можно использовать без сайта. Все настройки производятся на стороне провайдера.

Шаг 3. Перейти в «Настройки», выбрать «Настройка аватаров ваших доменов» и нажать на аватар, который находится слева от названия домена.

Шаг 4. Загрузить изображение, которое будет соответствовать следующим требованиям:

имеет формат *.png;
сохраняет чёткость и правильные пропорции при изменении размеров до 32×32, 45×45, 90×90;
не теряет качества при скруглении углов;
имеет непрозрачный фон;
отражает направленность деятельности и полностью соответствует логотипу на главной странице сайта.

После загрузки аватара он отправляется на модерацию, которая может занять несколько дней. Если изображение успешно пройдет проверку, аватар отобразится в настройках рядом с доменом. Если модератор отклонит аватар, необходимо внести исправления и отправить его на повторную проверку.

Gmail от Google

Шаг 1. Войти в аккаунт Google. Затем перейти в раздел «Личная информация», найти пункт «Контактная информация» и нажать на подпункт «Электронная почта».

Шаг 2. Перейти в пункт «Дополнительные адреса электронной почты» и нажать добавить.

Шаг 3. Добавить email для рассылок. На указанный адрес придет письмо с подтверждением. Необходимо перейти по ссылке, чтобы привязать адрес почты к аккаунту.

В всплывающем окне необходимо ввести адрес, с которого будет проводиться рассылка.

Шаг 4. Вернуться в раздел «Личная информация», найти пункт «Основная информация» и нажать на иконку в подпункте «Фото профиля».

Шаг 5. Загрузить аватар и нажать «Сохранить как фото профиля». Аватар будет применен ко всем сервисам Google в течение 1-2 дней, в том числе и к email для рассылок. Gmail не предъявляет требований к размеру и формату изображений.

В Gmail аватары изображаются только в мобильном приложении, при открытии письма в десктопной версии и в пушах. В списке входящих на десктопной версии аватар не отображается.

Яндекс Почта

В Яндексе нельзя самостоятельно установить аватар для корпоративной почты, которая создана на своём домене, но можно попросить об этом службу поддержки. Вот как это сделать:

Шаг 1. Отправить запрос в службу поддержки на адрес mail@support.yandex.ru. В письме указать, что нужна помощь в установке аватара для корпоративной почты. Служба поддержки обычно отвечает в течение 12 часов.

Шаг 2. Чтобы запрос обработали быстрее в письме необходимо указать краткую информацию о сервисе и количестве писем, которые планируется отправлять адресатам в день/месяц и приложить аватар. Установка аватара может занимать до двух недель.

Требования к изображению:

Что такое BIMI

Установить аватар в почтовых сервисах можно ещё с помощью BIMI — индикатора бренда для идентификации сообщений. Это стандарт безопасности, который защищает получателей от фишинга: подтверждает подлинность отправителя и отображает логотип компании. Так же BIMI делает так, чтобы письма отправителя доставлялись во входящие, а не в спам.

Представляет собой текстовый файл, расположенный на сервере отправителя, и имеет формат, схожий с записями SPF, DKIM и DMARC. Когда пользователь получает электронное письмо, почтовый провайдер обращается к файлу BIMI для подтверждения подлинности сообщения. После успешной аутентификации, файл BIMI указывает почтовому клиенту на логотип бренда и отображает его в папке «Входящие».

Это платная услуга. Приобрести сертификат на год можно у двух компаний:

— Entrust — $1299;

— DigiCert — $1499.

Чаще всего BIMI используют крупные бренды, такие как Groupon, Visa, Ikea. Но наличие этого стандарта не гарантирует стопроцентную безопасность, так как его можно подделать.

Коротко о главном

Аватар в email-рассылке помогает компании выделиться среди остальных писем, улучшает узнаваемость и повышает открываемость.

На аватар компании лучше устанавливать её логотип, чтобы получатели понимали от кого рассылка.

Чтобы аватар был виден пользователям разных почтовых сервисов, нужно его устанавливать отдельно на каждом.

Существует стандарт безопасности BIMI, который настраивает один аватар на все почтовые сервисы, которые его поддерживают. Из популярных почтовых сервисов в России, этот стандарт безопасности поддерживает только Google.

Авторы статьи

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

Похожие статьи

CX & Loyalty

Отток клиентов в маркетинге: что такое Churn Rate и как его считать

Наталья Казьмина

30.01.2026

CX & Loyalty

Виджеты для сайта: зачем ставить и какие реально работают

Кирилл Морозов

23.01.2026

CX & Loyalty

Как увеличить конверсию интернет-магазина: лучшие способы и инструменты

Кирилл Морозов

16.12.2025

Умный поиск для сайта — что это такое и зачем он нужен

Posted on 06.12.202408.11.2025 by elizaveta.krievu

← Вернуться назад

Теория и практика

6 декабря 2024

Умный поиск для сайта — что это такое и зачем он нужен

Интернет-магазины теряют значительную часть прибыли, когда посетители не могут найти нужный товар. Запросы, которые ведут на пустые страницы, вынуждают до 80% посетителей покидать сайт и искать альтернативы у конкурентов. Умный поиск (Smart Search) решает эту проблему: находит релевантные товары даже при неточных запросах, учитывает опечатки, синонимы и анализирует намерения пользователей. Более того, если нужного товара нет в наличии, умный поиск предложит подходящую замену, сохраняя интерес клиента и повышая шансы на продажу.

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

В сравнении с традиционным поиском по ключевым запросам, умный поиск делает взаимодействие пользователя с сайтом более удобным и повышает конверсию, помогая интернет-магазинам оставаться конкурентоспособными. В статье разбираем, что такое умный поиск, как он работает и какие ключевые характеристики важны для его эффективности.

Что такое умный поиск

В офлайн-ритейле давно замечено: клиент, который обратился к продавцу-консультанту, гораздо чаще совершает покупку, чем тот, кто просто изучает витрины. Аналогичный принцип работает и в e-commerce. Посетитель, который пользуется поиском на сайте, ясно демонстрирует готовность к покупке. По сути, они «обращаются за помощью», ожидая, что система быстро и точно предложит им подходящие варианты.

Умный поиск на сайте — это технология, использующая искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) для повышения релевантности результатов поиска. Технология анализирует семантику и контекст пользовательских запросов и учитывает историю взаимодействий для предоставления релевантных результатов.

Работа строится на принципах обработки естественной речи и глубокого анализа информации, что позволяет лучше понимать и интерпретировать пользовательские запросы. Алгоритмы ранжирования и фильтрации предлагают наиболее значимые результаты и обеспечивают быстрый доступ к нужной информации.

Традиционный поиск работает по принципу точного совпадения с запросом пользователя, без учёта контекста. Если запрос сформулирован неточно, то покупатель увидит пустую страницу поиска. Наоборот, умный поиск учитывает контекст и понимает намерения запроса, поэтому выдача не бывает пустой.

Как умный поиск влияет на бизнес

Современные покупатели не хотят тратить время на долгий выбор и самостоятельный поиск товаров. Они рассчитывают, что поисковая система поймёт их запросы и мгновенно предложит подходящие варианты. Индивидуальный подход имеет решающее значение — люди ожидают, что найти нужное будет легко и быстро. Пользователи, обращающиеся к поиску, уже знают, что им нужно, и ищут конкретный товар или категорию, находясь на завершающей стадии принятия решения о приобретении товара.

Для таких целеустремленных пользователей поиск становится основным инструментом навигации. Чтобы оправдать их ожидания и поддержать их стремление к покупке, необходимо обеспечить:

Высокую релевантность результатов. Пользователь должен быстро находить то, что ищет.
Скорость и простоту взаимодействия. Чем меньше шагов требуется для достижения цели, тем выше вероятность покупки.
Дополнительные подсказки и фильтры. Это поможет уточнить запрос и упростить выбор.

Исследование Harris Poll показало насколько отказ от умного поиска влияет на бизнес:

Лишь 1 из 10 покупателей находит именно то, что ищет.
72% потребителей становятся менее лояльными к бренду, если им на сайте трудно найти, то что нужно.
80% с большой вероятностью покинут сайт и купят у конкурентов.
53% корзин остаются незакрытыми, если на сайте есть хотя бы один товар, который невозможно найти.

При этом наличие умного поиска даёт следующие результаты:

92% купленных товаров были результатом успешного поиска.
78% покупателей приобрели как минимум один товар в дополнение к тому, что они изначально искали.
В среднем, после успешного поиска покупалось 3 дополнительных товара.

Для примера рассмотрим данные из Google Analytics интернет-магазина, который продает бытовую технику. Поиском на сайте пользуются 241 734 человека — около 20% от всех посетителей сайта. Эти пользователи генерируют около 60% выручки. Уровень конверсии тех, кто пользуется поиском (6,96%), почти в 7 раз превышает средний показатель по сайту (1,11%).

Ключевые выводы из статистики:

20% аудитории сайта используют поиск, но приносят 60% выручки.
Конверсия пользователей с поиском выше в 6–7 раз по сравнению с остальными.
Пренебрежение качеством поиска означает потерю значительного дохода.

Инвестиции в развитие поиска на сайте — это прямой путь к увеличению конверсии и росту доходов. Когда интернет-магазин предлагает пользователям релевантные результаты, доход от поиска становится важным показателем экономической эффективности. Например, коэффициент конверсии поиска (Search Conversion Rate), который показывает, как часто поисковые запросы приводят к совершению покупки. Чтобы его рассчитать, достаточно разделить количество успешных сессий с поиском на общее число поисковых сессий. Чем выше показатель, тем лучше поиск мотивирует продажи

Владимир Золотарев

Руководитель продукта Персонализация Retail Rocket Group

Возможности интеллектуального поиска

Умный поиск предлагает множество возможностей для бизнеса. Он улучшает пользовательский опыт, делая поиск на сайте более точным и быстрым. Это помогает понять намерения клиентов и увеличивает конверсию. В этом разделе мы рассмотрим ключевые функции умного поиска.

Распознаёт ошибки и опечатки

Умный поиск автоматически исправляет орфографические ошибки и опечатки. Например, если вы введете «фелефон», поиск поймет, что вы имели в виду «телефон», и покажет подходящие результаты.

Предлагает подсказки

Как только пользователь начинает вводить текст, система предлагает возможные варианты завершения запроса. Это экономит время и помогает быстрее найти нужный продукт или информацию.

Понимает неправильную раскладку клавиатуры

Умный поиск способен распознавать запрос, если пользователь ввел его в неверной раскладке клавиатуры, и автоматически корректировать его. Например, вместо случайного набора «rerkf», поиск поймет, что пользователь имел в виду слово «кукла».

Обрабатывает синонимы

Поиск учитывает синонимы для предоставления более релевантных результатов. Если посетитель введёт разные слова с одним значением, он всё равно выдаст нужную информацию. Например, если вместо «автомобиль» ввести «машина», поиск поймёт запрос.

Сохраняет историю

Запоминает предыдущие запросы пользователя и позволяет легко к ним возвращаться. Полезно для тех, кто часто ищет схожие товары или информацию. Это сокращает время на повторный поиск и улучшает навигацию.

Помогает фильтровать результаты и упрощает навигацию

Пользователи могут уточнять результаты с помощью фильтров по цене, бренду, категории, типу, цвету, размеру и другим параметрам для более точного поиска.

Понимает любой язык

Благодаря поддержке различных языков поиск позволяет пользователям находить данные на их родном языке, что обеспечивает более широкий охват аудитории. Это особенно полезно для международных сайтов и пользователей из разных языковых регионов.

Подбирает похожие товары

После ввода запроса система предоставляет не только точные совпадения, но и подборку похожих товаров. Это помогает пользователям рассмотреть альтернативные варианты и открыть для себя новые продукты, которые могут их заинтересовать.

Каким должен быть умный поиск для бизнеса

Крупные маркетплейсы — фактически технологические компании, которые активно инвестируют в улучшение клиентского опыта (Customer Experience). Для e-commerce такие масштабы недоступны. Чтобы не уступать маркетплейсам, сохранить прямую связь с аудиторией и реализовывать собственную продуктовую стратегию, ритейлерам необходимо фокусироваться на повышении качества клиентского пути.

Одним из ключевых элементов такого подхода является работа с аудиторией, которая использует поиск на сайте. Эти пользователи — самая «горячая» и целеустремлённая часть посетителей. Умный поиск перестаёт быть просто инструментом навигации и становится мощным драйвером продаж. Чтобы реализовать этот потенциал и повысить ключевые бизнес-показатели, умный поиск должен обладать следующими характеристиками:

Точным и релевантным. Умный поиск должен находить и показывать именно те результаты, которые наиболее соответствуют запросу пользователя, используя для этого продвинутые алгоритмы ранжирования.

Способным обрабатывать естественный язык. Понимание и обработка запросов, сформулированных на естественном языке, включая синонимы, сленг и разговорные выражения, улучшает пользовательский опыт.

Уметь автокорректировать и автозаполнять. Поиск должен уметь автоматически исправлять опечатки и предлагать продолжения слова или фразы. Эти функции помогают пользователям быстрее и проще формулировать запросы.

Понимать контекст. Поиск должен уметь распознавать, что именно хочет пользователь, поняв суть его запроса. Это помогает системе заранее предполагать потребности клиента и предлагать наиболее подходящие результаты.

Интегрированным. Важна возможность системы интегрироваться с различными базами данных и платформами для обеспечения комплексного поиска.

Масштабируемым и производительным. Поиск должен быть способным обрабатывать увеличивающееся количество данных и запросов, сохраняя при этом высокую скорость и эффективность.

Безопасным и конфиденциальным. Поиск должен гарантировать защиту пользовательских данных, следуя актуальным стандартам безопасности. Важно, чтобы информация о пользователях была защищена от несанкционированного доступа и утечек.

Авторы статьи

Наталья Казьмина

CMO Retail Rocket Group

Похожие статьи

CX & Loyalty

Отток клиентов в маркетинге: что такое Churn Rate и как его считать

Наталья Казьмина

30.01.2026

CX & Loyalty

Виджеты для сайта: зачем ставить и какие реально работают

Кирилл Морозов

23.01.2026