- Кейсы
Какие механики увеличивают доход от товарных рекомендаций: кейс АШАН
Retail Rocket Group начали сотрудничать с интернет-магазином auchan.ru в 2015 году. За первые 6 лет работы доля рекомендаций в общем объеме онлайн-продаж составляла лишь 2%. В 2022 году e-commerce-департамент компании «АШАН Ритейл Россия» на стратегическом уровне закрепил развитие рекомендательных систем. Всего за 2 года доля дохода от алгоритмов рекомендаций увеличилась в 5 раз — до 10%.
Сейчас на сайте и в мобильном приложении АШАН интегрировано больше 30 алгоритмов Retail Rocket Group. Рассказываем о 3 механиках рекомендаций, которые были внедрены недавно, но уже вошли в топ по эффективности.
Механика № 1 — аналоги товаров «не в наличии»
На корзину интернет-магазина приходится большой объём трафика. Покупатели пользуются ей как избранным: добавляют товары, чтобы те не потерялись, а покупают только через два-три дня.
Из-за такой особенности пользовательского поведения в корзине оказываются товары, которые выходят из наличия. В итоге снижается средний чек, а в крайних случаях человек вообще отказывается от покупки, потому что нет того товара, ради которого составлялась корзина.
Раньше выбывший из наличия товар выделялся в отдельном блоке «Нет в наличии»: пользователи почти никак не могли с ним проконтактировать. Единственный вариант — перейти в карточку товара и подобрать какие-нибудь позиции из рекомендаций. Но так почти никто не делал.
Чтобы сделать поиск аналогов более интуитивным, добавили в корзину кнопку «Найти замену» и сделали на ней большой акцент. При нажатии этой кнопки со стороны АШАН в Retail Rocket Group передаётся ID товара «не в наличии». На основе полученных данных платформа подбирает похожие товары, которые отображаются у пользователя в отдельном виджете. При этом подбирается не одна позиция, а целая серия, чтобы увеличить вероятность покупки.
Механика № 2 — рекомендации в личном кабинете
Личный кабинет пользователя входит в топ-6 по количеству ежедневных посещений и глубине просмотра среди всех страниц интернет-магазина АШАН. Но несмотря на большой трафик, он не достаточно эффективно конвертировался в покупки. Чтобы исправить ситуацию, решили добавить персональные рекомендации.
На основе просмотров пользователя и прошлых покупок в личном кабинете создаётся уникальная подборка товаров, которые он с большой вероятностью купит и в этот раз. Сейчас 6% кликов по блоку рекомендаций конвертируется в заказ.
Личный кабинет входит в топ-10 страниц по посещаемости. На основе истории покупок и действий пользователя подбираются персональные товарные рекомендации.
Узнайте, как алгоритмы рекомендаций Retail Rocket Group помогают людям находить то, что им нужно
Механика № 3 — новинки в категориях
На главной странице сайта появилась товарная полка с новинками из 10 самых популярных категорий. При этом пользователь может фильтровать новинки по категории, которая его интересует. Например, молоко, мясо птицы, сладости и так далее.
Хотя у алгоритма и нет серьезного влияния на товарооборот, он значительно увеличивает количество просмотров, 3% из которых конвертируются в добавление в корзину.
Пока алгоритм работает только на адаптивной и десктопной версии сайта, в ближайшее время планируется интеграция в мобильное приложение.
