BDSM-техники роста конверсии в секс-шопе CONDOM-SHOP.RU. Персонализация 18+.

Adult-индустрия — тема, для многих табуированная. Но это отличный плацдарм самых смелых и рискованных маркетинговых экспериментов. В том числе и в области новых способов монетизации трафика.

Причем здесь BDSM? Подглядывая за чужими историями успеха в области Big Data Science Merchandising`а, мы все же решились на эксперименты, испытав первый негативный опыт общения с большими данными.

Мы приняли решение обратиться к Retail Rocket — по нашей информации, гуру в области роста выручки. Своим опытом решили поделиться с рынком.

Первый негативный опыт

Некоторое время Condom-Shop.Ru использовал собственную рекомендательную систему, в арсенале которой отсутствовала хоть какая-то возможность подстраиваться под индивидуальные предпочтения покупателей, т.е. все посетители могли видеть лишь статичные блоки с подборками товаров, которые пересчитывались по определенному расписанию.

В первый раз коллеги из Retail Rocket предложили «в лоб» заменить наши рекомендации и сравнить результат. Понаблюдав месяц, существенных отличий мы не заметили, а потому мы решили вернуть нашу собственную систему.

Открытость к экспериментам

Коллеги из Retail Rocket оказались настойчивы и через год вернулись с предложением поэкспериментировать с АБ-тестированием.

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.

В результате точных подсчетов сервис Retail Rocket побил нашу систему рекомендаций по всем ключевым показателям, и мы заменили наши рекомендации новым сервисом, который учитывает индивидуальные предпочтения каждого посетителя.

Приобретенный позитивный опыт

По данным Google Analytics, в тесте приняло участие порядка 183 824 пользователей. В рамках пост-тест анализа исследовалось влияние рекомендательной системы Retail Rocket на эффективность сайта Condom-Shop.Ru. По полученным данным система обеспечивает рост среднего чека на 5.4%, конверсии — на 6.2%, в выручке рост на 11.9%.

Также было проанализировано, как влияют товарные рекомендации на новых пользователей. По полученным данным, система Retail Rocket дает рост среднего чека на 4.2%, конверсии — на 5.8%, в выручке рост на 10.2%. 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.

Сценарии рекомендаций

Интернет-магазин Condom-Shop.ru на время теста использовал 10 из 27 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 из категорий, интересных пользователю. 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 учесть все свежие тренды для демонстрации самых востребованных товаров на текущий момент.

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.

Карточка товара

На странице карточки товара была задействована механика «Сопутствующие товары». Механика помогает большей доле людей найти предложения, которые их с наибольшей вероятностью заинтересуют.

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, например частый случай, когда пользователь забывает сменить языковую раскладку:

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 сможет дополнить свой заказ.

Раздел Sale

В разделе Sale представлены «Персональные рекомендации товаров со скидками». Отбор товаров происходит на основе автоматизированного анализа предыдущего поведения пользователя на сайте (просмотры похожих товаров, оформленные заказы, клики и т.д.). При этом в отборе участвуют только товары, на которые активен дисконт.

Страница 404

Какими бы перфекционистами ни поддерживалась ваша CMS, существует еще множество внешних факторов, которые приводят к появлению «битых» ссылок. Самый банальный случай — на внешней площадке кто-то очень давно дал ссылку на товар, который никогда у нас больше не появится, и страница была удалена.

Чтобы удержать потенциального покупателя и не дать ему покинуть сайт, используются все те же «Персональные рекомендации». При показе ошибки внизу страницы появляется подборка товаров, которая сделана исходя из предыдущего поведения пользователя на сайте. Таким образом, даже при отсутствии страницы, которую ищет человек, его внимание пытаются удержать при помощи потенциально интересных товаров. Это повышает вероятность покупки и положительно сказывается на продажах магазина.

Страница с товарами определенного бренда

Некоторые пользователи ищут товары только определенного бренда. На сайте Condom-Shop.Ru доступны специальные разделы, позволяющие максимально упростить этот процесс.

Помимо просто описания бренда, на страницах марок задействованы рекомендации популярных товаров определенной марки. Все это позволяет покупателю найти релевантный товар.

Пустая корзина

Иногда корзина покупателя все равно остается пуста. Но мы можем постараться изменить ситуацию — в разделе «Корзина» покупателю тоже показывается подборка рекомендуемых товаров. Она строится на основе предыдущей истории покупателя и его поведения на сайте (какие товары просматривал, что искал, к каким товарным категориям проявлял интерес и т.д.).

Заключение

Прошел уже год с момента начала нашего сотрудничества, и мы наблюдаем стабильный рост многих показателей. За этот год мы подключили персонализацию не только на самом сайте, но и в email-рассылках, что тоже позитивно сказалось на коммерческих результатах.

Хотим отметить, что коллеги из Retail Rocket не ограничиваются внедрением новых методов, а наоборот — на регулярной основе вносят различные корректировки, тестируя различные рекомендательные алгоритмы и варианты оформления товарных блоков, чтобы совершенствовать сервис для конечного пользователя.