В современной конкурентной среде электронной коммерции предоставление персонализированных рекомендаций по продуктам может значительно улучшить качество обслуживания клиентов и увеличить продажи. Один из эффективных способов добиться этого — внедрить алгоритм «Часто покупаемые вместе» на вашем веб-сайте WordPress. В этой статье мы рассмотрим несколько способов достижения этой цели, дополненные примерами кода, которые позволят вам улучшить качество обслуживания клиентов и повысить коэффициент конверсии.

Метод 1: ручной подход
Самый простой способ создать алгоритм «Часто покупаемые вместе» в WordPress — вручную указать сопутствующие товары для каждого элемента. Этот метод идеально подходит для небольших магазинов или когда у вас ограниченное количество товаров. Вот пример того, как этого можно добиться с помощью плагина WooCommerce:

function custom_frequently_bought_together( $product_id ) {
    // Define related product IDs for the given product
    $related_products = array( 23, 45, 67 );

    return $related_products;
}
add_filter( 'woocommerce_product_related_posts', 'custom_frequently_bought_together' );

Метод 2: подход на основе категорий
Другой подход — рекомендовать продукты на основе категории просматриваемого в данный момент товара. Этот метод обеспечивает большую автоматизацию и масштабируемость. Вот пример того, как это можно реализовать:

function category_based_frequently_bought_together( $product_id ) {
    $categories = wp_get_post_terms( $product_id, 'product_cat' );
    $related_products = array();

    foreach ( $categories as $category ) {
        $args = array(
            'post_type' => 'product',
            'posts_per_page' => 4,
            'orderby' => 'rand',
            'tax_query' => array(
                array(
                    'taxonomy' => 'product_cat',
                    'field' => 'term_id',
                    'terms' => $category->term_id,
                    'operator' => 'IN',
                ),
            ),
            'post__not_in' => array( $product_id ),
        );

        $query = new WP_Query( $args );

        if ( $query->have_posts() ) {
            while ( $query->have_posts() ) {
                $query->the_post();
                $related_products[] = get_the_ID();
            }
        }

        wp_reset_query();
    }

    return $related_products;
}
add_filter( 'woocommerce_product_related_posts', 'category_based_frequently_bought_together' );

Метод 3: подход на основе данных
Для крупных магазинов с обширными каталогами товаров подход на основе данных с использованием методов машинного обучения может дать более точные рекомендации. Этот метод требует сбора и анализа данных о покупках клиентов для выявления закономерностей и корреляций. Хотя реализация полного алгоритма машинного обучения выходит за рамки этой статьи, вы можете интегрировать популярные библиотеки рекомендаций, такие как TensorFlow или scikit-learn, в свой сайт WordPress. Эти библиотеки предоставляют расширенные алгоритмы, такие как совместная фильтрация или анализ правил ассоциации, для создания точных часто покупаемых вместе рекомендаций.

Реализация алгоритма часто покупаемых вместе продуктов в WordPress может значительно улучшить качество покупок в вашем интернет-магазине и увеличить продажи. В этой статье мы исследовали три различных метода: ручной подход, подход на основе категорий и подход на основе данных с использованием машинного обучения. В зависимости от размера и сложности вашего магазина вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Не забывайте регулярно анализировать и обновлять свои рекомендации, чтобы обеспечить их актуальность и эффективность.

Предлагая персонализированные рекомендации по продуктам, вы можете привлечь клиентов, увеличить количество конверсий и, в конечном итоге, добиться успеха своего онлайн-бизнеса.