«Продажи, которые начинаются с поиска, могут доходить до 40%»

По данным компании Econsultancy, поиском на сайтах e-commerce пользуются в среднем 6% посетителей — казалось бы, немного, но то же исследование показывает, что эти посетители конвертируются в покупателей почти в 2 раза чаще. Михаил Кулаков, CMO центра автоматизации и персонализации маркетинга для интернет-магазинов REES46, разбирает, насколько хорошо обстоят дела с поиском у крупнейших российских интернет-магазинов на примере продукции, имеющей отношение к вселенной Звездных войн.

Когда ожидание Нового года встречается с выходом нового фильма по «Звездным войнам» — получается почти химическая реакция. График спроса на игрушки, конструкторы, костюмы, маски, надувные джедайские мечи и прочую атрибутику уверенно идет вверх. Здесь накладывает отпечаток и то, что «Звездные войны» любят все — взрослые дядьки в дорогих костюмах, гики-студенты, а теперь еще и дети (стараниями Lego и Disney).

Кстати, статистика продаж лицензионных игрушек в России, Star Wars уверенно лидирует (исследование NPD Group Inc.):

image25

Купить новогодние подарки любителям вселенной Лукаса можно в любом интернет-магазине детских товаров. А вот насколько хорошо работают внутренние инструменты поиска — сегодня и выясним.

Автокомплит

Чтобы сократить путь до покупки товара, в автоподстановке здорово помогает автокомплит: посетитель видит то, что ему нужно, сразу переходит в карточку товара и покупает.

На сайте Детского мира после нескольких неожиданных вариантов показывают товары. Странно то, что и среди них фигурка Хана Соло не на первом месте.

image30

На Акушерстве есть и автокомплит, и сортировка товаров по разделам и брендам.

image3

А вот на Toy.ru нет ни автокомплита, ни фигурки Хана Соло.

image6

Товары в автоподстановке

Автоподстановка с карточками товаров помогает посетителю не вводить запрос целиком. Кроме того, это хорошая подсказка родителям, которые «не в теме» — они знают, что ребенку нравятся какие-то «Звездные войны», но что именно купить, не представляют. Поэтому такой покупатель может просто ввести в поиск «star wars» и быстро выбрать что-то из предложенного.

В Детском Мире автоподстановка выдает несколько подходящих вариантов — конкретных товаров.

image34

А в магазине одежды Mamsy автоподстановки нет как таковой, хотя товар в каталоге точно есть.

image8
Правильно настроенный поиск отлично справляется с обоими сценариями. Родители ищут конкретный товар или «просто что-то из серии Star Wars» — поиск предлагает готовые варианты.

А вот поиск без автоподстановки вводит в заблуждение — хочется закрыть сайт и поискать где-то еще. Google приучил всех нас: если ты вводишь запрос и на него не предлагаются подсказки — скорее всего, ты ищешь что-то не то, в выдаче этого нет.

Всё ок, я иду в правильном направлении!

image39

Хм, наверное, я ничего не найду

image33

Опечатки в автоподстановке

Досадные опечатки, когда вы случайно пропускаете букву или нажимаете клавишу рядом, не должны мешать поиску. Рука дрогнула, и вместо star wars получилось star wsrs.

На сайте Детского Мира в автоподстановке есть коррекция опечаток — можно сразу перейти в карточку товара.

image9

В Дочках-Сыночках коррекции опечаток в автоподстановке нет. Извольте писать грамотно.

image2

Вроде бы штука некритичная — сделал запрос, получил «ничего не найдено», присмотрелся к тексту запроса, увидел ошибку, исправил, успех.

Но мы-то с вами знаем, что каждое добавочное действие посетителя на сайте магазина — это потеря конверсии. Кроме того, опечатку легко не заметить — особенно если поисковый запрос был длинным. Например «Корабль Сокол Тысячелтеия».

Ошибки в автоподстановке

Сейчас поясним, почему мы вынесли этот кейс в отдельный пункт — хотя технически разницы никакой.

Во многих семьях есть традиция — дети пишут записки Деду Морозу, где старательно выводят что-то вроде «хачу на новый год маску Star Wors!». Родители, не понимающие контекста, старательно идут искать эту самую «маску Star Wors» (что это, имя героя какого-то или производитель?) — и ничего не находят.

Магазин мог бы сделать автокоррекцию ошибки и совершить продажу, но нет, придется поискать в другом месте.

Детский мир показывает маску Чубакки и Кайло Рена, правда, после машинок, которые к Звездным войнам (и к маскам тоже) никакого отношения не имеют.

image14
На Toy.ru можно найти маски по любому запросу, но только если он написан без ошибок. Сравните два варианта:

image6

image40

Раскладка в автоподстановке

Не все могут печатать вслепую, тем более когда переключают раскладку. Например, человеку надо найти джедайский меч, он вбивает в поиск «меч», зажимает Alt+Shift (или что там у него), смотрит на клавиатуру и набирает star wars, поднимает глаза на экран и видит это.

Поиск на сайте Акушерство предлагает несколько брендов, в том числе и Star Wars. А вот в разделах и товарах нам предлагают мячи — сработало исправление ошибок (когда его об этом не просили).

image21

На сайте Детского мира поиск реагирует только на «меч» и полностью игнорирует непонятное.

image16

Посетитель может и не заметить того, что он ввел тарабарщину — посмотреть на результаты в подсказках и сделать вывод: тут нет нужного товара. Мы же с вами знаем, сколько у магазина есть способов потерять потенциального покупателя — и это один из них.

Поисковая выдача

Страница поисковой выдачи — это второй уровень в процессе поиска. Для тех, кто не нашел подходящего товара в автокомплите. И здесь магазины тоже могут пойти по одному из двух сценариев — персонализировать выдачу под конкретного пользователя или оставить всё как есть.

В Детском мире при запросе star wars на первом месте в поисковой выдаче стоит новинка — набор фигурок, после нее идет одежда со скидкой.

image24

Если посетитель уже что-то смотрел или покупал на сайте — у магазина появляются данные о его предпочтениях. Выдача меняется — новинка по-прежнему на месте, но остальное занято товарами для девочек. Персонализация в действии:

image24
А вот на akusherstvo.ru нет персонализации: поисковая выдача никак не меняется после активности на сайте. Правда, здесь есть фильтр, который по умолчанию сортирует товары по популярности — уже хорошо.

image45
А вот у Кораблика — нет ни фильтров, ни персонализации.

Кораблик

Персонализация выдачи сегодня — это самый настоящий мастхэв. Представьте, как бы выглядел глобальный поиск Google, если бы в нем не было персонализации и учета геопозиции. Не хотелось бы возвращаться в прошлое, правда?

Опечатки и поисковая выдача

Мы уже разбирали работу с опечатками, но отдельная тема — то, как магазин распознает их уже на странице выдачи.

По запросу star wars lego сайт Детского мира выдает много страниц конструкторов, всё замечательно:

image43
Но если вы опечатаетесь и напишите star wars lgo, то получите выдачу только по star wars — lego будут странице на восьмой.

image24

Поисковая выдача akusherstvo.ru одинаково хорошо справляется с запросами lego star wars и lgo star wars.

image31

Но если набрать star wars lgo, то конструкторы мы увидим только на второй странице выдачи.

image41

На сайте магазина Дочки-Сыночки при опечатке в любом слове поисковая выдача работает одинаково.

image18
Интернет-магазины toy.ru и korablik.ru выводят товары в выдаче, только если в запросе нет опечаток. Только первый предлагает выбрать что-то из популярных товаров, а второй — нет.

image17
Пустая страница 404 для интернет-магазина — это антитренд. Фактически магазин лишает себя возможности конвертировать посетителей с еще одной страницы, пусть и не очень популярной.

Стемминг

Некоторые до сих пор спорят как правильно: тысячелетний сокол или сокол тысячелетия — а поиск должен понимать оба варианта.

На сайте Дочки-Сыночки это можно продемонстрировать наглядно — товара всего два, и от формулировки запроса ничего не меняется.

image38

На сайте Детского мира товары в выдаче немного меняются местами, но в целом все работает.

image5
Toys.ru удивляет: при одной формулировке магазин показывает правильный конструктор:

image27
При второй сообщает, что товара не нашлось, но другие также интересовались вот этими моделями. При этом одна из них — тот же самый конструктор с Millenium Falcon.

image15

Кораблик по одному из вариантов запроса предлагает что-то ну совсем экзотичное и мало похожее на легендарный корабль:

korablik

Поисковая выдача akusherstvo.ru по запросу «сокол тысячелетия» больше и «тысячелетний сокол» тоже заметно отличается.

image48

Во втором случае учитывается только часть запроса, что ведет к нерелевантной выдаче:

image3

Любопытный факт: соотношение тех, кто ищет «тысячелетнего сокола» и тех, кто склоняется к «соколу тысячелетия» — примерно 1 к 2. То есть можно запросто упустить 30−60% пользователей поиска, просто потому что в нем недостаточно вариаций одного запроса.

Поиск товара, которого нет в наличии

Задача магазина в предновогодние праздники — помочь с выбором подарка. Если посетитель ищет товар, но его не оказывается в наличии, самый правильный путь — предлагать похожие товары в наличии.

Примерно такая механика в магазине Детского мира, с той лишь разницей, что выдача не учитывает наличие товара вообще. Зато хоть что-то похожее можно подобрать:

image29
Toy.ru тоже предлагает альтернативы, но в отличие от Детского мира, здесь подборка просто учитывает серию (и то не до конца):

image28

Ошибка 404

Иногда дети просят то, чего в магазинах уже давно нет. Например, фигурку Джаббы Хатта. Но ведь родителям все равно придется попробовать ее найти. И что магазины предложат в этом случае?

Поиск Детского мира и akusherstvo.ru работает таким образом, что покупателю в любом случае что-то предложат — хотя это и не игрушки из вселенной Star Wars.

image1
На myToys.ru предлагают не сдаваться и поискать вручную в каталоге. Также выдают подборку популярных товаров.

MyToys

На toy.ru предлагают подборку популярных товаров прошлого месяца.

ToyRu

Дочки-Сыночки отправляют в каталог — здесь страница 404 пустая, без товарных рекомендаций:

DSons

У Кораблика — на странице пугающий текст «товары по заданному запросу не найден» и никаких альтернатив или руководств к действию:

Korabl

Вывод

Продажи, которые начинаются с поиска, могут доходить до 40% в отдельных сегментах — задумайтесь об этом и пересмотрите свое отношение к этому инструменту.

Лучшие комментарии

  • Контекст комментария

    AS

    Честно скажу что не пользовался REES46, но полгода тестировал в хвост и гриву, думаю ничем не отличающегося их конкурента RetailRocket

    Абсолютно никчемная, бесполезная и более того вредная (за счет неизбежного дополнительного торможения сайта) хрень.

    Весь их анализ полезности сервиса сводится к тому что те кто тыкал в их предложения лучше конвертируются в заказы и с большим чеком… Чистое притягивание удобного результата за уши к себе в заслуги.

    На самом деле просто напросто чаще всего тыкают в их рекомендации люди, которые дольше всего ходят по сайту и просматривают больше всего страниц, т.е. самые заинтересованны в магазине и товаре и самые ценные покупатели, которые просто долго и досконально изучают все на сайте и среди прочего естественно кликают и показываемые чуть ли не на каждой странице рекомендации, и о какая странность — люди, которые дольше всех сидят на сайте и больше всех смотрели страниц, оказывается имеют лучшую конверсию в заказы и больший средний чек… Какая однако неожиданность, ну просто Америку открыли :)

    На любые же предложения сделать обычный и банальный объективный тест с показом половине посетителей рекомендаций и непоказом второй половине за хоть сколько нибудь длительное время и потом подсчетом результатов по обоим группам — отвечают категорическим отказом и невозможностью это вот никак реализовать.

    Ну что ж мы не гордые, немного поднапряглись и запилили тест сами — результат — абсолютно нулевое влияние этих самых рекомендаций на продажи.

    Про анализ показов и их предугадывание чего надо показывать клиенту, вообще можно много написать… но реально это просто смех и слезы, когда хорошо знаешь товар и видишь ЧТО они показывают и как оно меняется в зависимости от того, что на сайте смотришь и делаешь — ИИ на уровне инфузории-туфельки, даже банально половая принадлежность товаров и прочие очевидные качества типа размера не учитываются…
    Специально прогоняли на отдельном браузере кучу сценариев с просмотром, покупкой определенных групп товаров, возвратами на сайт, и т. п. с целью посмотреть как работает это их предсказывание, какие рассылки они будут делать, насколько подстраиваться по имеющимся данным о клиенте…
    Полное и абсолютное случайное пальцем в небо, в основном сводящееся к тому что показываем то что смотрели или то что больше покупают, всем без разбора и никакой индивидуальности…

  • Контекст комментария

    Денис Демидов AvtoGSM.ru

    >думаю ничем не отличающегося их конкурента RetailRocket

    Я ставил рекомендалку RetailRocket в товарные карточки, они убеждали что АВ тест ничего не сможет показать, что просто надо к ссылкам на товары в рекомендалке вешать ключи, если переход по этим ключам произошел то ставить коку и отслеживать ее в новых заказах, по такой системе анализа прирост был существенен, что то около 30%, но я не унимался, все-таки поставил их на АВ тест, проводил его где то месяц чтоб избежать positive false, вышло что рекомендалка RetailRocket в товарных карточках дала прирост 5−7%, что тоже не плохо, но практически полностью съедается оплатой их системы, решил сделать свою рекомендалку, причем сразу по двум разным алгоритмам:

    1. ‘С этим товаром также покупают’ смысл ее в том чтоб предложить допы на основе статистики продаж, что люди еще заказывали с этим товаром, делается просто, много вычислительных ресурсов не тратит.

    2. ‘Вас могут заинтересовать’ это уже сложнее, нужно хотя бы полгода накапливать данные по просмотренным товарным карточкам, на основе этих данных вычислять товары которые также смотрели вместе с товаром которому вычисляется рекомендалка, алгоритм получился сложный, умудрялся даже вешать отдельный сервак, но после вылизывания алгоритма стал сносно тратить вычислительные ресурсы, но все равно на простом хостинге работать не будет, нужен свой сервер.

    Когда я поставил на АВ тест сразу два этих рекомендательных алгоритма, то результат получился даже лучше чем у RetailRocket, видимо сказалась подкрутка под особенности ассортимента, привязку к категориям и т. д.

    На тест ставил несколько раз, снимал вовсе чтоб выровнялись АВ группы, результат всегда был положительный у своей рекомендалки, но конечно не такие цифры как заявляют компании типа RetailRocket.

    Рекомендалки эти и до сих пор успешно работают
    https://avtogsm.ru/avtogsm-energy-d09-p11646.html
    В самом низу карточки две крутилки.

    Так что если 5% прироста для вас это уже хорошо то можно заморочиться, мелочь, а приятно, но ставиться сторонние системы имхо не окупится.

Добавить 14 комментариев

  • Ответить

    Более бесполезный анализ чем от поставщика услуги или решения, может быть только у британских ученых.

    Я в свое время крепко заморачивался точной настройкой поиска на AvtoGSM.ru, потом даже подключил yandex xml, потом поставил его в АВ тест со своим поиском, яндекс показал даже падение результатов, снес его.

    Мое субъективное мнение такое, когда человек собирается что то купить, то он становится аналитическим центром АНБ-ЦРУ, не меньше, по крайней мере с чеком за 3000−4000 руб.
    Бывает с экономикой какой акции промахнешься, так клиенты быстро тебя в долги с ней вгонят, какое то чутье у них на что то по настоящему выгодно.

    Как то читал книжку от Сэма Уолтон (Сделано в Америке. Как я создал Wal-Mart) так у него там точно такая же мысль написана.

    Все эти свистелки перделки умные поиски и персонализированные рекомендации конечно нужны и полезны, как минимум все должно сносно работать, но их заслуга в продажах не более чем на 1−2%, Ютинет не даст соврать, который заморочился на поиске больше всех в свое время и прогорел, как в прочем и алиэкспресс, где поиска считай и нет толком, хотя где где, а в крупных интернет-магазинах поиск много актуальнее чем в средних и мелких, зато есть ассортимент, цена и бесплатная доставка, как итог интернет-магазин N1 в РФ.

  • Ответить
    AS

    Честно скажу что не пользовался REES46, но полгода тестировал в хвост и гриву, думаю ничем не отличающегося их конкурента RetailRocket

    Абсолютно никчемная, бесполезная и более того вредная (за счет неизбежного дополнительного торможения сайта) хрень.

    Весь их анализ полезности сервиса сводится к тому что те кто тыкал в их предложения лучше конвертируются в заказы и с большим чеком… Чистое притягивание удобного результата за уши к себе в заслуги.

    На самом деле просто напросто чаще всего тыкают в их рекомендации люди, которые дольше всего ходят по сайту и просматривают больше всего страниц, т.е. самые заинтересованны в магазине и товаре и самые ценные покупатели, которые просто долго и досконально изучают все на сайте и среди прочего естественно кликают и показываемые чуть ли не на каждой странице рекомендации, и о какая странность — люди, которые дольше всех сидят на сайте и больше всех смотрели страниц, оказывается имеют лучшую конверсию в заказы и больший средний чек… Какая однако неожиданность, ну просто Америку открыли :)

    На любые же предложения сделать обычный и банальный объективный тест с показом половине посетителей рекомендаций и непоказом второй половине за хоть сколько нибудь длительное время и потом подсчетом результатов по обоим группам — отвечают категорическим отказом и невозможностью это вот никак реализовать.

    Ну что ж мы не гордые, немного поднапряглись и запилили тест сами — результат — абсолютно нулевое влияние этих самых рекомендаций на продажи.

    Про анализ показов и их предугадывание чего надо показывать клиенту, вообще можно много написать… но реально это просто смех и слезы, когда хорошо знаешь товар и видишь ЧТО они показывают и как оно меняется в зависимости от того, что на сайте смотришь и делаешь — ИИ на уровне инфузории-туфельки, даже банально половая принадлежность товаров и прочие очевидные качества типа размера не учитываются…
    Специально прогоняли на отдельном браузере кучу сценариев с просмотром, покупкой определенных групп товаров, возвратами на сайт, и т. п. с целью посмотреть как работает это их предсказывание, какие рассылки они будут делать, насколько подстраиваться по имеющимся данным о клиенте…
    Полное и абсолютное случайное пальцем в небо, в основном сводящееся к тому что показываем то что смотрели или то что больше покупают, всем без разбора и никакой индивидуальности…

  • Ответить

    >думаю ничем не отличающегося их конкурента RetailRocket

    Я ставил рекомендалку RetailRocket в товарные карточки, они убеждали что АВ тест ничего не сможет показать, что просто надо к ссылкам на товары в рекомендалке вешать ключи, если переход по этим ключам произошел то ставить коку и отслеживать ее в новых заказах, по такой системе анализа прирост был существенен, что то около 30%, но я не унимался, все-таки поставил их на АВ тест, проводил его где то месяц чтоб избежать positive false, вышло что рекомендалка RetailRocket в товарных карточках дала прирост 5−7%, что тоже не плохо, но практически полностью съедается оплатой их системы, решил сделать свою рекомендалку, причем сразу по двум разным алгоритмам:

    1. ‘С этим товаром также покупают’ смысл ее в том чтоб предложить допы на основе статистики продаж, что люди еще заказывали с этим товаром, делается просто, много вычислительных ресурсов не тратит.

    2. ‘Вас могут заинтересовать’ это уже сложнее, нужно хотя бы полгода накапливать данные по просмотренным товарным карточкам, на основе этих данных вычислять товары которые также смотрели вместе с товаром которому вычисляется рекомендалка, алгоритм получился сложный, умудрялся даже вешать отдельный сервак, но после вылизывания алгоритма стал сносно тратить вычислительные ресурсы, но все равно на простом хостинге работать не будет, нужен свой сервер.

    Когда я поставил на АВ тест сразу два этих рекомендательных алгоритма, то результат получился даже лучше чем у RetailRocket, видимо сказалась подкрутка под особенности ассортимента, привязку к категориям и т. д.

    На тест ставил несколько раз, снимал вовсе чтоб выровнялись АВ группы, результат всегда был положительный у своей рекомендалки, но конечно не такие цифры как заявляют компании типа RetailRocket.

    Рекомендалки эти и до сих пор успешно работают
    https://avtogsm.ru/avtogsm-energy-d09-p11646.html
    В самом низу карточки две крутилки.

    Так что если 5% прироста для вас это уже хорошо то можно заморочиться, мелочь, а приятно, но ставиться сторонние системы имхо не окупится.

  • Ответить

    >проводил его где то месяц чтоб избежать positive false, вышло что >рекомендалка RetailRocket в товарных карточках дала прирост 5−7%

    смотря конечно сколько заказов, но на своем примере месяца мало… когда поставили то результаты A/B теста скакал в +/- месяца 3−4, только потом более менее стабилизировался на нуле

  • Ответить

    1. Чтобы нормально рассчитать net lift у вас должен быть не только достаточный объем трафика, но и такое количество более-менее одновременных покупательских действий «в запасе», которые соответствовали бы разнообразию поведений Вашей аудитории. Причем однородность поведения аудитории играет даже большую роль, чем просто трафик «в лоб» с миру по нитке. В российском eCom’е конечного ритейла физических товаров (не агрегаторы и не однородные услуги типа Варгейминга) таких компаний в общем-то нет. В Вашем «А/В тестировании» никакого результата, кроме как постоянных плясок из плюса в минус и назад Вы в принципе не могли получить.
    2. Не ждите чудес, при корректном расчете net lift’а в процентном отношении результат будет небольшой. Вы должны понимать, что вне зависимости от того, какой движок Вы используете, он воздействует ограниченным образом только на относительно небольшую «пограничную» часть покупателей.

    PS Забавно, что для рекламы REES выбрал детство — «и вновь продолжается бой…" :)))

  • Ответить

    >>нужно хотя бы полгода накапливать данные по просмотренным товарным карточкам, на основе этих данных вычислять товары которые также смотрели вместе с товаром которому вычисляется рекомендалка, алгоритм получился сложный, умудрялся даже вешать отдельный сервак…

    Денис, зачем Вы вообще этим занимались, если отдельный сервак и полгода данных — это проблема? Посмотрите за з/пшки дата сайентистов, отдельный сервак — это вообще не проблема…

  • Ответить

    >Причем однородность поведения аудитории играет даже большую роль, чем просто трафик «в лоб» с миру по нитке.

    100%, потому и нужно много трафика, чем больше тем лучше, с миру по нитке не сработает, у меня раньше было трафика столько что можно было нормальные данные АВ теста уже через пару недель получиться, но тестировал по месяцу, сейчас конечно забил на АВ тесты, нет уже трафика, все будет positive false или наоборот.

    >Денис, зачем Вы вообще этим занимались, если отдельный сервак и полгода данных — это проблема?

    Для меня не проблема, это я написал как предупреждение, но получилось оптимизировать алгоритм так что спокойно на основном сервере обсчет работает, благо сервер у меня с 10 кратным запасом минимум.

  • Ответить

    >>у меня раньше было трафика столько что можно было нормальные данные АВ теста уже через пару недель получиться
    На рекомендациях… Завидую…

  • Ответить

    >>Забавно, что для рекламы REES выбрал детство — «и вновь продолжается бой…» :)))

    А что с детством не так? Как раз та самая категория где рекомендации должны были бы работать на ура если бы вообще работали.
    Ибо часто уже после первой же покупки (или даже до нее) мы по сути знаем пол и возраст ребенка, а значит примерно представляем его потребности в еде, одежде, игрушках на ближайшие N лет - этих данных для рекомендалки уже просто выше крыши — хоть обпродавайся, но только ни хрена они не работают… ну не может система понять автоматом, что к марке одежды такой то лучше предложить обувь вот такую то, а игрушки такие то… не понимают все эти роботы и ИИ ни хрена в товаре. А тупо посмотрим что смотрели и покупали все в среднем — не работает от слова совсем. Я смотреть могу на витрине что угодно, вон в Wildberries зайдешь, так понатыкаешь от футболочек за штуку грина, до эротического белья — ну потому что телки красивые лезут на баннерах, но это же не значит, что я это покупать собираюсь :))) Плюс состав реально выкупленного заказа от того что накидали в корзину отличается в пределах от 50 до 100% по примерно 8 из 10 заказов. Так что вся эта искусственная аналитика общей температуры по больнице — бесполезно выкинутые деньги .

  • Ответить

    >>рекомендации должны были бы работать на ура если бы вообще работали.

    Они и работают. Просто то, что возможно работает в книжках, — Retail Rocket — не работает в других категориях. Поведение потребителей и сам принятия решения и покупки сильно отличается от категории к категории. Вам нужно давить на другие «кнопочки», по другому и в другие моменты. И эта категорийная специфика, ее влияние на конечный результат несравнимо выше, чем выкапывание одной сотой процента за счет подкрутки моделей.

    >>не понимают все эти роботы и ИИ ни хрена в товаре. А тупо посмотрим что смотрели и покупали все в среднем — не работает от слова совсем.

    «Среднее по больнице» — это представление о математике рекомендаций по состоянию лет эдак на десять, а может и на пятнадцать назад.

    Понимаете, проблема не в том, что рекомендации не работают в той или иной категории. Проблема в том, что хороший «мультикатегорийный» рекомендательный движок — это очень очень дорого. А конечный эффект — честно посчитанный нет-аплифт — единицы процентов. Теперь наложите эти единицы процентов на, в лучшем случае, низкомаржинальный бизнес еКома в России (а обычно и на их минусовую маржу) и Вы поймете реальную проблему. Это не отрицание разработчиками наличия специфики категорий, а в том, что разработку движка под российский еКом невозможно отбить. Слишком маленький рынок.