БЛОГ RESOSEARCH
Рекомендательные системы для e-commerce
последнее обновление: 11 августа 2026 года
Когда каталог насчитывает тысячи позиций, именно рекомендательные системы онлайн‑магазина превращают растерянного посетителя в покупателя: рекомендательный алгоритм интернет магазина читает поведение аудитории и подставляет каждому нужный товар вместо случайной подборки. По сути это и есть тихая механика, на которой держатся рекомендательные системы в онлайн торговле, и ниже мы разберем, как система рекомендаций онлайн торговли устроена изнутри и что приносит выручке.
Ключевые моменты статьи:
- Система рекомендаций интернет-магазина подбирает каждому посетителю товары из каталога по его поведению и покупкам похожих клиентов, работая как продавец-консультант для всей аудитории сразу.
- По оценке McKinsey, около 35% покупок на Amazon идут из рекомендаций; у ведущих российских игроков персональные подсказки дают до 30% онлайн-продаж (Data Insight).
- На практике рекомендации поднимают средний чек на 5–20%, конверсию на 3–10% и повторные покупки на 10–25% (Стеллар), окупаясь за счет уже оплаченного трафика.
- Начать проще с готового SaaS-сервиса под свой масштаб, а качество подсказок целиком зависит от полноты и регулярного обновления данных о покупателях и товарах.
В офлайн-магазине к растерянному покупателю подходит продавец и спрашивает, что тот ищет. В интернет-магазине человек остается один на один с каталогом из тысяч позиций и сам решает, что ему подойдет. Чаще всего он не решает ничего: смотрит две-три карточки, не находит повода задержаться и закрывает вкладку. Трафик оплачен, а продажи нет.
Помочь человеку сориентироваться в каталоге умеет система рекомендаций интернет-магазина, тот самый блок «с этим товаром покупают» или «вам может понравиться», который знаком каждому по Ozon, Wildberries и Amazon. За ним стоит не редакторская подборка, а алгоритм: он анализирует поведение покупателей и подбирает товары под конкретного человека. Чем больше он знает о предпочтениях пользователя, тем точнее попадает в интерес, и тем выше вероятность, что визит закончится заказом.
Ниже разберем, из чего состоят рекомендательные системы для e-commerce, по каким принципам работают их алгоритмы, какой измеримый эффект дают бизнесу и как выбрать подходящее решение под свой масштаб.
Что такое система рекомендаций интернет-магазина
Система рекомендаций интернет-магазина — это программный механизм, который анализирует данные о покупателях и товарах и на их основе подбирает каждому посетителю подходящие позиции из каталога. Работает она как продавец-консультант в торговом зале, только обслуживает всех посетителей одновременно и круглосуточно. Хороший консультант помнит, что человек уже смотрел, замечает, к чему он присматривается, и предлагает не случайный товар, а тот, который с высокой вероятностью купят. Алгоритм делает то же самое, опираясь не на интуицию, а на историю просмотров, покупок и поведение похожих клиентов.
На практике результат виден в конкретных блоках: «похожие товары» на карточке, «с этим товаром покупают» в корзине, персональная подборка на главной странице, товарные рекомендации в письме после заказа. Каждый такой блок решает свою коммерческую задачу. Одни помогают покупателю выбрать среди альтернатив, другие увеличивают чек за счет сопутствующих позиций, третьи возвращают человека за повторной покупкой. Насколько велика ставка бизнеса на этот инструмент, показывает практика лидеров рынка.
На практике результат виден в конкретных блоках: «похожие товары» на карточке, «с этим товаром покупают» в корзине, персональная подборка на главной странице, товарные рекомендации в письме после заказа. Каждый такой блок решает свою коммерческую задачу. Одни помогают покупателю выбрать среди альтернатив, другие увеличивают чек за счет сопутствующих позиций, третьи возвращают человека за повторной покупкой. Насколько велика ставка бизнеса на этот инструмент, показывает практика лидеров рынка.
По оценке McKinsey, около 35% всех покупок на Amazon приходится на товары, которые пользователь увидел в рекомендациях, а не нашел сам.
Для владельца магазина это означает простую вещь: рекомендательная система для электронной коммерции работает не «для красоты сайта», а напрямую влияет на выручку. Она сокращает путь от входа до оформления заказа, показывает покупателю то, что он, скорее всего, ищет, и превращает часть просмотров в реальные продажи. При этом качество подсказок целиком зависит от данных: чем больше система знает о предпочтениях покупателя и о связях между товарами, тем точнее ее рекомендации и тем ощутимее коммерческий эффект.
Как работают алгоритмы рекомендаций интернет-магазина
Любая рекомендательная система проходит один и тот же путь от сырых данных до подсказки на экране. Сначала она собирает информацию: что человек смотрел, искал, добавлял в корзину, покупал и возвращал, а также характеристики самих товаров из каталога. Затем обрабатывает эти данные, выявляя закономерности и сходства между покупателями и между товарами. И только потом генерирует рекомендации, отбирая для конкретного пользователя те позиции, которые с наибольшей вероятностью его заинтересуют. Топливо на первом этапе определяет качество на последнем: без истории взаимодействий даже самый сложный алгоритм не сможет угадать предпочтение.
Различаются же алгоритмы рекомендаций интернет-магазина тем, на какой сигнал они опираются. Основных подходов четыре, и на практике их почти всегда комбинируют:
Различаются же алгоритмы рекомендаций интернет-магазина тем, на какой сигнал они опираются. Основных подходов четыре, и на практике их почти всегда комбинируют:
- Контентная фильтрация отталкивается от свойств товара. Если покупатель смотрел черные кожаные ботинки, система предложит похожие по категории, материалу и цене. Она хорошо работает с новыми товарами, но склонна замыкать человека в узком круге однотипных позиций.
- Коллаборативная фильтрация опирается не на товар, а на поведение похожих людей. Логика простая: если пользователи со схожими вкусами покупали определенный товар, его стоит показать и текущему покупателю. Внутри этого подхода выделяют user-based (ищем похожих людей), item-based (ищем товары, которые часто берут вместе) и matrix factorization для больших каталогов.
- Фильтрация на основе знаний подключается там, где покупки редкие и дорогие, а истории мало: автомобили, недвижимость, сложная техника. Система опирается на явные параметры, которые задает сам покупатель, и подбирает товар под требования.
- Гибридные системы сочетают перечисленные подходы, компенсируя слабости каждого. Именно к ним относится большинство современных решений для онлайн-магазинов.
Разницу между двумя ключевыми подходами удобно увидеть на примере. Контентная фильтрация рассуждает так: «этот товар похож на тот, что вы смотрели». Коллаборативная заходит с другой стороны: «люди, которые вели себя как вы, покупали вот это». Второй способ часто находит неожиданные, но точные попадания. Классический сценарий описывает Mindbox: покупатель дивана вряд ли захочет второй диван, зато через пару месяцев многим нужны средства для чистки мебели, чехлы и накидки, и коллаборативный алгоритм замечает эту закономерность в чужих корзинах раньше, чем о ней догадается сам человек.
Какие бывают товарные рекомендации и где их показывать
Тип рекомендации подбирают не наугад, а под ситуацию покупателя. Ключевой сигнал — сколько система о нем знает в данный момент. Гость, впервые открывший главную страницу, и авторизованный клиент с историей из двадцати заказов требуют разных подсказок. Поэтому товарные рекомендации удобно разложить по трем уровням, по мере того как накапливаются данные о пользователе, эта логика лежит в основе курса Dynamic Yield по продуктовым рекомендациям.
Первый уровень работает, когда о человеке почти ничего не известно. Здесь в ход идут глобальные подсказки: хиты продаж, новинки, сезонные и акционные товары. Они не персональны, но опираются на поведение всей аудитории и потому редко промахиваются вслепую. Второй уровень включается, как только появляется контекст текущей сессии: какую категорию открыл посетитель, какой товар смотрит прямо сейчас. Отсюда рождаются блоки «похожие товары» и «с этим товаром покупают». Третий уровень доступен для авторизованного покупателя с историей, и именно он дает по-настоящему персональные рекомендации онлайн-магазина, вплоть до напоминания о товаре, который человек отложил в избранное и забыл.
Каждому уровню соответствует своя зона на сайте и своя коммерческая цель:
Первый уровень работает, когда о человеке почти ничего не известно. Здесь в ход идут глобальные подсказки: хиты продаж, новинки, сезонные и акционные товары. Они не персональны, но опираются на поведение всей аудитории и потому редко промахиваются вслепую. Второй уровень включается, как только появляется контекст текущей сессии: какую категорию открыл посетитель, какой товар смотрит прямо сейчас. Отсюда рождаются блоки «похожие товары» и «с этим товаром покупают». Третий уровень доступен для авторизованного покупателя с историей, и именно он дает по-настоящему персональные рекомендации онлайн-магазина, вплоть до напоминания о товаре, который человек отложил в избранное и забыл.
Каждому уровню соответствует своя зона на сайте и своя коммерческая цель:
Из таблицы виден принцип: чем правее по шкале данных находится покупатель, тем персональнее и дороже для бизнеса рекомендация. Блок «похожие товары» помогает не потерять человека на этапе выбора, «с этим покупают» напрямую растит чек, а персональная подборка в письме возвращает того, кто уже ушел.
В российской практике это подтверждают кейсы: у fashion-бренда Zarina персональные рекомендации подняли выручку на 28% (Retail Rocket).
Персонализация не ограничивается товарными блоками: подстраивать под интерес клиента можно и поисковую выдачу, и рассылки, и наполнение главной. Подробно эти механики и зоны их применения разобраны в статье «Персонализация интернет-магазина».
Одна и та же система, разведенная по зонам сайта и сценариям, закрывает сразу несколько задач продаж, поэтому современные рекомендательные системы для сайта почти всегда используют все три уровня одновременно.
Одна и та же система, разведенная по зонам сайта и сценариям, закрывает сразу несколько задач продаж, поэтому современные рекомендательные системы для сайта почти всегда используют все три уровня одновременно.
Что рекомендации приносят бизнесу и как это посчитать
Ценность рекомендательной системы интернет-магазина измеряется не количеством виджетов на сайте, а движением конкретных бизнес-метрик. Владельцу магазина важны четыре показателя, и по каждому есть проверенные ориентиры российской практики. Агентство Стеллар по итогам своих внедрений в e-commerce приводит такие усредненные диапазоны роста:
Средний чек: +5–20%. Конверсия в покупку: +3–10%. Повторные покупки: +10–25%. При этом эффект не мгновенный и раскрывается в течение нескольких месяцев после запуска.
Стоит разложить, откуда берется каждая цифра. Средний чек растет за счет допродаж: блок «с этим товаром покупают» добавляет к основной позиции сопутствующие, и человек уносит из корзины больше, чем планировал. Конверсия поднимается, потому что покупатель быстрее находит нужное и реже уходит без заказа. Рекомендации подсказывают то, о чем покупатель сам не думал, тогда как осознанный запрос закрывает поиск по каталогу, и о том, как усилить эту вторую половину, рассказывает статья «Как помочь покупателю найти товар в интернет-магазине». Повторные покупки возвращаются через персональные подборки в письмах и личном кабинете, которые напоминают о магазине в нужный момент.
Отдельная, более амбициозная метрика — доля выручки, которую формируют сами рекомендации:
Отдельная, более амбициозная метрика — доля выручки, которую формируют сами рекомендации:
По оценке Data Insight, у ведущих российских игроков электронной коммерции доля выручки от рекомендательных систем доходит до 30% онлайн-продаж.
Эти проценты подтверждаются и на уровне отдельных проектов. У интернет-магазина товаров для дома рекомендации дали +17% к среднему чеку за три месяца, без роста рекламного бюджета и без изменения ассортимента (Стеллар). Логика здесь та же, что движет всем рынком: рекомендательные системы для e-commerce окупаются за счет того, что выжимают больше продаж из уже оплаченного трафика, а не требуют закупать его дополнительно.
Чтобы понимать, работает ли система, ее эффект нужно измерять, а не принимать на веру. Базовый инструмент здесь — A/B-тест: часть посетителей видит рекомендации, часть нет, и разница в конверсии и чеке между группами показывает реальный вклад алгоритма. Рядом смотрят на кликабельность блоков и на ту самую долю выручки, которую приносят рекомендованные товары. Без такой проверки легко переоценить или недооценить систему, приписав ей чужой результат.
Чтобы понимать, работает ли система, ее эффект нужно измерять, а не принимать на веру. Базовый инструмент здесь — A/B-тест: часть посетителей видит рекомендации, часть нет, и разница в конверсии и чеке между группами показывает реальный вклад алгоритма. Рядом смотрят на кликабельность блоков и на ту самую долю выручки, которую приносят рекомендованные товары. Без такой проверки легко переоценить или недооценить систему, приписав ей чужой результат.
Как выбрать и внедрить рекомендательную систему
Перед запуском бизнес обычно спотыкается не о технологию, а о выбор модели поставки. Вариантов три, и различаются они не столько качеством, сколько тем, сколько ресурсов и данных требуют от магазина:
Выбор между ними определяется масштабом и зрелостью данных, а не модой. Небольшому магазину кастомная система рекомендаций для электронной коммерции обойдется дороже, чем принесет, тогда как крупный игрок быстро упрется в потолок коробочного решения. Разумный промежуточный путь, который часто выбирают агентства, — взять базовую архитектуру готового сервиса и доработать под свою бизнес-логику ключевые алгоритмы, это сокращает бюджет в два-три раза против чистой разработки.
Каким бы ни был выбор, рекомендательная система интернет магазина не заработает без данных, и это первое, что стоит проверить. Хорошая новость в том, что идеальных данных для старта не нужно. Минимальный рабочий набор выглядит так: история просмотров и заказов, структура каталога и базовая информация о товарах (категория, цена, наличие).
- Готовые SaaS-сервисы (Retail Rocket, Mindbox, REES46) подключаются к сайту за одну-две недели и не требуют своей команды дата-сайентистов. Стоимость предсказуема, но и логика алгоритмов задана платформой. Оптимальный вариант для малого и среднего e-commerce.
- RaaS, рекомендации как сервис, работают по API: магазин отдает данные, получает готовые подборки. Российский рынок таких решений в 2024 году оценивался примерно в 2 млрд рублей (T-Bank). Подходит тем, кому нужна гибкость выше коробочной, но без полноценной разработки.
- Кастомная разработка оправдана при большом ассортименте, сложных сценариях продаж и накопленных данных. Дает полный контроль над алгоритмами, но требует бюджета, команды и месяцев работы.
Выбор между ними определяется масштабом и зрелостью данных, а не модой. Небольшому магазину кастомная система рекомендаций для электронной коммерции обойдется дороже, чем принесет, тогда как крупный игрок быстро упрется в потолок коробочного решения. Разумный промежуточный путь, который часто выбирают агентства, — взять базовую архитектуру готового сервиса и доработать под свою бизнес-логику ключевые алгоритмы, это сокращает бюджет в два-три раза против чистой разработки.
Каким бы ни был выбор, рекомендательная система интернет магазина не заработает без данных, и это первое, что стоит проверить. Хорошая новость в том, что идеальных данных для старта не нужно. Минимальный рабочий набор выглядит так: история просмотров и заказов, структура каталога и базовая информация о товарах (категория, цена, наличие).
В одном из проектов Стеллар рекомендации запустили в магазине, где не было даже полноценной CRM, только данные заказов, и повторные покупки выросли на 12% за полгода.
Перед внедрением полезно честно ответить себе на три вопроса, которые отсеивают заведомо провальные запуски:
- Понимаем ли мы, на каком шаге покупатель чаще всего теряется и уходит?
- Есть ли у нас минимально достаточные данные о товарах и заказах?
- Готовы ли мы дорабатывать систему после запуска, а не считать ее готовой навсегда?
Три «да» означают высокую вероятность успеха. Последний пункт важнее, чем кажется: рекомендации не ставят один раз. Ассортимент обновляется, спрос смещается, и модель без переобучения деградирует.
В кейсе Стеллар продажи через рекомендации начали проседать через четыре-пять месяцев именно потому, что данные перестали обновлять, а после корректировки модели рост повторных заказов не только вернулся, но и превысил прежний уровень на 9%.
Подводные камни, о которых редко предупреждают
У рекомендательных систем есть слабые места, и лучше знать о них заранее. Первое проявляется в самый первый момент работы и называется проблемой холодного старта: пока о новом покупателе ничего не известно, а новый товар еще никто не смотрел, алгоритму не на что опереться. Коллаборативная фильтрация просто молчит, потому что не с кем сравнивать. Магазины обходят это глобальными подсказками и вопросами при регистрации, но первые дни жизни клиента или товара рекомендации почти всегда слабее.
Из холодного старта вырастает вторая, менее очевидная беда, которую в Mindbox называют проблемой длинного хвоста. Алгоритм охотно рекомендует то, с чем уже много взаимодействий, и обходит редкие позиции, у которых истории мало. Популярное становится еще популярнее, а большая часть каталога не получает показов и данных для обучения. Система варится в собственном соку и постепенно сужает кругозор покупателя до нескольких привычных категорий.
Из холодного старта вырастает вторая, менее очевидная беда, которую в Mindbox называют проблемой длинного хвоста. Алгоритм охотно рекомендует то, с чем уже много взаимодействий, и обходит редкие позиции, у которых истории мало. Популярное становится еще популярнее, а большая часть каталога не получает показов и данных для обучения. Система варится в собственном соку и постепенно сужает кругозор покупателя до нескольких привычных категорий.
Здесь на сцену выходит человек. Полностью отдавать выдачу алгоритму рискованно, поэтому мерчандайзеры настраивают правила поверх машины: одни товары принудительно поднимают в рекомендациях, чтобы распродать сезонную партию, другие исключают из подсказок, третьи закрепляют на видном месте вручную. Так решается и чисто коммерческая задача. Система не должна советовать купившему диван еще один диван или предлагать в подарок к товару тот же товар. Алгоритм отвечает за масштаб и скорость, а бизнес-логику задает человек.
И последнее, на чем все держится, — данные. Рекомендации строятся на истории покупок и поведении пользователей, то есть на персональных данных, работа с которыми в России регулируется 152-ФЗ. Собирать их можно только с согласия покупателя, иначе технический выигрыш обернется юридическим риском. Причем даже безупречно собранные данные работают лишь при регулярном обновлении: устаревшая модель тихо теряет в точности, а с ней и в продажах.
И последнее, на чем все держится, — данные. Рекомендации строятся на истории покупок и поведении пользователей, то есть на персональных данных, работа с которыми в России регулируется 152-ФЗ. Собирать их можно только с согласия покупателя, иначе технический выигрыш обернется юридическим риском. Причем даже безупречно собранные данные работают лишь при регулярном обновлении: устаревшая модель тихо теряет в точности, а с ней и в продажах.
Куда движутся рекомендательные системы в ритейле
Спрос на умные подсказки растет вместе со всем рынком. Мировой рынок рекомендательных движков в 2025 году оценивается примерно в 7,4 млрд долларов и прибавляет около 35% в год (Fortune Business Insights, Grand View Research). За этой цифрой стоит простой сдвиг: персонализация из конкурентного преимущества крупных маркетплейсов превращается в базовое требование к любому интернет-магазину, и технологии дешевеют настолько, что становятся доступны среднему бизнесу.
Меняется и то, как именно работают алгоритмы. Несколько направлений уже определяют ближайшие годы:
Российский рынок движется в том же направлении, но со своей спецификой. Уход части западных платформ освободил нишу, и ее занимают отечественные сервисы вроде Retail Rocket, Mindbox и REES46, а крупные игроки уровня Ozon и Wildberries развивают собственные ML-команды. Модель «рекомендации как сервис» снижает порог входа: рекомендательную систему интернет магазина теперь может подключить и тот, у кого нет ни своих дата-сайентистов, ни бюджета на разработку.
Для владельца бизнеса вывод из всего сказанного сводится к нескольким пунктам:
По сути, рекомендательная система возвращает в онлайн то, что всегда держало офлайн-торговлю, внимательного продавца, который помнит покупателя и предлагает нужное в нужный момент. Разница лишь в том, что теперь этот продавец работает сразу со всей аудиторией магазина и учится с каждой покупкой. Начать можно с малого: один точный блок рекомендаций на карточке товара уже показывает, стоит ли идти дальше.
Меняется и то, как именно работают алгоритмы. Несколько направлений уже определяют ближайшие годы:
- Генеративный ИИ и диалоговые рекомендации. Вместо статичного блока покупатель общается с ассистентом, который уточняет потребность и подбирает товар в разговоре, это особенно ценно при сложном выборе техники или запчастей. В основе таких диалоговых сценариев лежит понимание смысла запроса, а не совпадения слов — технология, которую подробно разбирает статья «Что такое семантический поиск».
- Рекомендации в реальном времени. Система реагирует на каждый клик и просмотр внутри текущей сессии, а не опирается только на вчерашнюю историю.
- Учет контекста. В расчет идут время суток, сезон, погода и регион покупателя, что делает подсказки уместнее.
Российский рынок движется в том же направлении, но со своей спецификой. Уход части западных платформ освободил нишу, и ее занимают отечественные сервисы вроде Retail Rocket, Mindbox и REES46, а крупные игроки уровня Ozon и Wildberries развивают собственные ML-команды. Модель «рекомендации как сервис» снижает порог входа: рекомендательную систему интернет магазина теперь может подключить и тот, у кого нет ни своих дата-сайентистов, ни бюджета на разработку.
Для владельца бизнеса вывод из всего сказанного сводится к нескольким пунктам:
- Рекомендации перестали быть привилегией гигантов и окупаются даже на скромных объемах данных, если встроены в путь покупателя, а не висят сбоку.
- Начинать стоит с готового решения под свой масштаб, а усложнять систему по мере накопления данных и роста продаж.
- Главный ресурс здесь не алгоритм, а качественные и регулярно обновляемые данные о покупателях и товарах: именно они определяют, насколько точными будут подсказки и сколько выручки принесут.
По сути, рекомендательная система возвращает в онлайн то, что всегда держало офлайн-торговлю, внимательного продавца, который помнит покупателя и предлагает нужное в нужный момент. Разница лишь в том, что теперь этот продавец работает сразу со всей аудиторией магазина и учится с каждой покупкой. Начать можно с малого: один точный блок рекомендаций на карточке товара уже показывает, стоит ли идти дальше.
Хотите увидеть умный поиск в действии?
-
Проверьте на практикеУзнайте, как умный поиск может повысить конверсию вашего интернет-магазина. Анализируем ваш текущий поиск и показываем потенциал улучшений. -
Бесплатное тестированиеПопробуйте все возможности умного поиска 14 дней без ограничений — загрузите каталог товаров и оцените результат на практике. -
Персональная консультацияОбсудим ваши задачи и покажем, как умный поиск решит именно ваши проблемы с конверсией и повысит продажи в вашей нише.
Хотите увидеть умный поиск в действии?
- Проверьте на практикеУзнайте, как умный поиск может повысить конверсию вашего интернет-магазина. Анализируем ваш текущий поиск и показываем потенциал улучшений.
- Бесплатное тестированиеПопробуйте все возможности умного поиска 14 дней без ограничений — загрузите каталог товаров и оцените результат на практике.
- Персональная консультацияОбсудим ваши задачи и покажем, как умный поиск решит именно ваши проблемы с конверсией и повысит продажи в вашей нише.
Оставьте заявку на бесплатную консультацию