Кейс персонализации интернет-магазина SHOES.RU: рост выручки на 18%

Кейс персонализации интернет-магазина shoes.ruВ марте 2015 года было проведено тестирование сервиса товарных рекомендаций Retail Rocket на интернет-магазине Shoes.ru (магазин мужской и женской обуви культовых брендов).

Исследование эффективности работы сервиса проводилось с помощью механики А/Б-тестирования. Вся аудитория сайта случайным образом в реальном времени делилась на равные сегменты. Одному сегменту показывались товарные рекомендации Retail Rocket, другому — собственные рекомендации интернет-магазина. Идентификатор каждого сегмента посетителей передавался в систему Google Analytics.

Результаты пост-тест анализа

По данным Google Analytics, в тесте приняло участие порядка 57 000 пользователей в период с 27 февраля по 19 марта 2015 года. В рамках пост-тест анализа исследовалось влияние рекомендательной системы Retail Rocket на эффективность desktop-версии сайта shoes.ru (96% трафика интернет-магазина).

По полученным данным, система Retail Rocket дает рост среднего чека на 11,8%, конверсии на 6,9%, в выручке рост на 18,4%.

ключевые показатели влияния рекомендаций Retail Rocket в интернет-магазине shoes.ru

Так же было проанализировано, как влияют товарные рекомендации на новых пользователей, которые составляют 58% всего трафика.

По полученным данным, система Retail Rocket дает рост среднего чека на 13,5%, конверсии на 12,8%, в выручке рост на 27,2%. В долгосрочной перспективе это даст еще больший рост продаж, так как помимо роста выручки, бизнес получает еще больше новых клиентов, которые будут совершать повторные покупки.

ключевые показатели влияния рекомендаций Retail Rocket для новых посетителей в интернет-магазине shoes.ru

Сценарии рекомендаций

Интернет-магазин Shoes.ru на время теста использовал 7 из 18 доступных сценариев рекомендаций сервиса Retail Rocket:

Главная страница

На главной странице были задействованы две механики:

  • Персональные рекомендации. В этом блоке с помощью специального алгоритма анализа интересов и поведения пользователя показываются товары, которые наиболее интересны именно тому пользователю, который их просматривает.
  • Рекомендации популярных товаров. В этом сценарии пользователям показываются самые популярные товары (по кликам, просмотрам, корзинам, заказам и другим событиям) из наиболее интересных им категорий. Используется жесткое дисконтирование по времени, чтобы отображать самое популярное в данный момент.
  • товарные рекомендации Retail Rocket на главной странице интернет-магазина shoes.ru

    Страница товарной категории

    На странице товарной категории была внедрена механика «Самые востребованные товары внутри категории». Блок содержит наиболее востребованные предложения из тех, что имеются именно в той категории, где в данный момент находится пользователь. Разные сегменты аудитории получают разные бестселлеры на основе поведенческого анализа.

    товарные рекомендации Retail Rocket на странице товароной категории интернет-магазина shoes.ru

    Карточка товара

    На странице карточки товара была задействована механика «Похожие товары в наличии». Блок установлен внизу страниц карточек товаров и рекомендует пользователям альтернативы из товаров, которые в данный момент можно купить в магазине. Удерживает часть посетителей, которые «доскролили» до конца страницы, но не заинтересовались текущим товаром. Механика помогает большей доле людей найти предложения, которые их с наибольшей вероятностью заинтересуют.

    товарные рекомендации Retail Rocket на странице товара интернет-магазина shoes.ru

    Результаты внутреннего поиска

    Для результатов внутреннего поиска была задействована механика «Поисковые рекомендации». Блок рекомендаций содержит товары, максимально подходящие к ключевому слову, которое пользователь запросил во внутреннем поиске по сайту. Показ поисковых рекомендаций особенно актуален, когда по поисковому запросу отсутствуют какие-либо результаты системы поиска:

    поисковые рекомендации Retail Rocket в интернет-магазине shoes.ru

    Корзина

    Для увеличения среднего чека магазина на странице с составом заказа (корзина) была использована механика «Сопутствующие товары». Пользователю предлагаются товары, которыми он с наибольшей вероятностью заинтересуется и может дополнить свой заказ.

    товарные рекомендации Retail Rocket на странице корзины в интернет-магазине shoes.ru

    Комментарий Shoes.ru:

    Константин Черников, руководитель интернет-магазина Shoes.ru

    «В прошлом году решили обратиться в компанию Retail Rocket для установки на сайте блока персональных рекомендаций. Это казалось бы простая задача, которую можно решить и самим, но на деле всегда лучше обращаться к профессионалам, которые умеют работать с большим объемом данных.
    Результат налицо. Продажи выросли. Рекомендую эту компанию, как профессионального и качественного партнера в электронной торговле».

    Константин Черников, руководитель интернет-магазина Shoes.ru

    Инфоподдержка: e-pepper.ru



Технологии персонализации сайта и триггерных рассылок сегодня доступны всем!