Рекомендательные виджеты — это инструмент, который помогает пользователям быстрее находить нужные товары, а бизнесу — увеличивать средний чек и удерживать клиентов. Но их эффективность зависит от трех факторов:
- Где размещен виджет,
- Какой алгоритм лежит в основе рекомендаций,
- Что виджет показывает пользователю.
В этой статье — проверенные практики размещения, настройки и визуального оформления товарных рекомендаций в мобильных приложениях. Все советы основаны на опыте Gravity Field и десятках запусков с реальными ритейлерами.
Почему рекомендации важны именно в мобильном приложении
- 📱 В приложении мало места — каждый пиксель должен работать на результат.
- ⚡ Пользователь действует быстро — у него нет времени искать, он ждёт подсказок.
- 👀 Виджеты — один из немногих способов вовлечь, вернуть, допродать без навязчивости.
- 💡 Персонализация — это способ удержания без скидок: показываем то, что нужно, в нужный момент.
Общие правила настройки рекомендаций в приложении
Сколько блоков размещать на экран?
- 1-2 виджета на экран — это золотой стандарт. На мобильном больше = перегруз.
- Grid с вертикальной прокруткой — привычный UX для скролла вниз.
- 8–16 товаров — оптимальный объём для выбора.
- Кнопка «Развернуть» — если товаров больше 8, дайте пользователю контроль.
Что должно быть в карточке:
- Фото товара (важно — крупное и качественное)
- Название (не более 2 строк)
- Цена (со скидкой, если есть)
- Метки: «новинка», рейтинг, страна производства, остатки
Заголовки блоков (проверенные формулировки):
Используйте понятные формулировки:
- «Вам может понравиться» (персональные рекомендации),
- «Ранее смотрели» (история просмотров),
- «Похожие товары» (альтернативы),
- «Часто покупают вместе» (перекрестные продажи),
- «Специально для вас» (усиление персонализации).
Рекомендации по ключевым экранам мобильного приложения
🏠 Стартовый экран (Home)
Цель: Сразу заинтересовать и вернуть к просмотрам
Виджет:
- Микс-алгоритм (персональные рекомендации + история просмотров).
- Слоты 1, 3, 5 — товары по алгоритму Recently Viewed (недавно просмотренные товары).
- Остальные слоты — User Affinity или Viewed with Recently Viewed или Purchased with Recently Purchased.
Почему это работает:
- Показывает, что вы «помните пользователя»
- Увеличивает глубину просмотра с первых секунд
🔀 Что такое микс-алгоритм?
🧠 Микс-алгоритм — это способ настроить разные алгоритмы внутри одного рекомендательного блока, по группам слотов.
Например:
– Слоты 1–3: Recently Viewed — напомнить о том, что уже заинтересовало
– Слоты 4–5: User Affinity — предложить персональные подборки
– Слоты 6–8: Purchased Together — стимулировать допродажу
Такой подход работает лучше, чем один алгоритм на весь блок: он учитывает контекст и задаёт структуру выбора (вспомнил → заинтересовался → купил).
В Gravity Field это реализуется через настройку алгоритмов по слотам (slot-level control) — и легко настраивается в интерфейсе, без кода и обновлений приложения.
🔍 Каталог и поиск
Цель: Помочь выбрать и предложить альтернативы
Виджет:
- Микс-алгоритм (персональные рекомендации + история просмотров).
- Слоты 1, 3, 5 — товары по алгоритму Recently Viewed (недавно просмотренные товары).
- Остальные слоты — User Affinity или Viewed with Recently Viewed или Purchased with Recently Purchased.
Почему это работает:
- Ускоряет выбор — особенно в больших SKU
- Возвращает к товарам, которые могли понравиться
🧬 Что такое User Affinity?
🔍 User Affinity — это алгоритм, который показывает товары, максимально соответствующие интересам конкретного пользователя.
Он анализирует:
– историю просмотров и покупок,
– поведение в приложении (категории, бренды, ценовые диапазоны),
– реакции на предыдущие рекомендации.
В отличие от “похожих товаров” или “ранее просмотренных”, User Affinity не привязан к конкретному SKU. Он показывает то, что “вам обычно нравится” — даже если вы не искали это прямо сейчас.
Это основной алгоритм для персонализации в Gravity Field и идеально подходит для стартового экрана, личного кабинета, избранного и других нейтральных зон.
📄 Карточка товара
Цель: Увеличить чек и не дать “уйти с пустыми руками”
Виджеты:
- Микс-алгоритм «Похожие товары» + «Часто покупают вместе»
- Слоты 1–5: Similarity или Viewed Together,
- Остальные: Purchased Together.
- «Ранее просмотренные» (алгоритм Recently Viewed).
Почему это работает:
- Увеличивает вероятность покупки — через аналоги и допродажи
- Работает как “страховка”, если пользователь передумал
🛒 Корзина
Цель: Максимизировать чек перед оплатой
Виджет:
- «Часто покупают вместе» (алгоритм Purchased Together).
- Gravity Field автоматически исключает товары, которые уже есть в корзине
Почему это работает:
- Пользователь уже готов к покупке — можно предложить полезное дополнение
- Влияет на выручку без снижения конверсии
💖 Избранное, личный кабинет, пустая корзина
Цель: Вернуть интерес, подтолкнуть к действию
Виджет:
- Микс-алгоритм (персональные рекомендации + история просмотров).
- Слоты 1, 3, 5 — товары по алгоритму Recently Viewed (недавно просмотренные товары).
- Остальные слоты — User Affinity или Viewed with Recently Viewed или Purchased with Recently Purchased.
Почему это работает:
- Напоминает о товарах, которые зацепили
- Создаёт ощущение “живого приложения” — оно помнит и подсказывает
Частые ошибки в мобильных рекомендациях
- ❌ Размещать больше 1–2 блоков подряд — перегруз
- ❌ Один алгоритм на всех экранах — контекст теряется
- ❌ Неправильный визуал — некликабельные карточки, плохие фото
- ❌ Нет аналитики — не видно, что работает
Как запускать и управлять рекомендациями в Gravity Field
В отличие от стандартных движков, Gravity Field — это не просто «рекомендательная система». Это платформа, которая закрывает весь цикл: от выбора алгоритма до аналитики результата.
✅ Готовые алгоритмы под любые задачи
Gravity Field включает десятки рекомендательных алгоритмов:
- Recently Viewed, Similarity, Purchased Together
- Affinity и Viewed with для персонализации
- Специальные конфигурации под главную, карточку, корзину, избранное и др.
Можно легко выбрать нужный сценарий под конкретный экран — всё уже протестировано на десятках eCommerce-проектов.
🛍 Управление мерчендайзингом
Управляйте выдачей прямо в интерфейсе:
- Настраивайте приоритеты (например, выделить маржинальные товары)
- Фиксируйте позиции, исключайте бренды или категории
- Продвигайте новинки, избранные коллекции или остатки
И всё это — без участия разработчиков.
🧩 SDK и no-code: ничего не нужно дорабатывать
Gravity Field подключается один раз через SDK.
После этого маркетинг и продукт-команда могут:
- запускать, отключать, адаптировать рекомендательные блоки,
- менять тексты и заголовки,
- тестировать новые сценарии — без обновлений приложения.
📈 A/B-тесты и прозрачная аналитика
По всем рекомендательным блокам измеряется:
- CTR, конверсия, инкремент к среднему чеку
- Отчеты доступны в интерфейсе сразу после запуска
- Встроенные A/B тесты помогают найти лучший вариант алгоритма или оформления
🎯 Персонализация под каждого пользователя
Платформа адаптирует рекомендации под:
- интересы и поведение пользователя (Affinity-профиль),
- историю покупок и просмотров,
- сегмент (новый, лояльный, спящий и др.).
Каждому — своё: система сама подбирает релевантный контент и формат на каждом этапе CJM.
Вывод
Рекомендательные блоки в приложении — это не “украшение”, а часть воронки.
Они работают, если:
- ✅ Адаптированы под экран и сценарий
- ✅ Учитывают контекст: поведение, интересы, этап выбора
- ✅ Настроены без лишней сложности
- ✅ Измеряется их влияние на результат
Egor Sapronov
31 июля, 2025 года