Как получать более 16% заказов с помощью персонального подхода: кейс Siberian Wellness

Экологичность бренда становится все более значимой для покупателей. Это касается как продукции, которую производит и продает компания, так и ее политики в целом. Как правило у таких компаний сильная эмоциональная связь с клиентами и высокая лояльность покупателей. Что можно предложить бренду, чтобы укрепить эту связь и при этом увеличить эффективность бизнеса? Рассказываем о создании индивидуального подхода на основе искусственного интеллекта для компании Siberian Wellness.

Цифры и факты

Компания Siberian Wellness — сибирский эко-бренд с более чем 24-летней историей. Центры продаж расположены в 26 странах, а заказ продукции доступен в 65 странах мира. Каждый месяц интернет-магазин посещают 2,5 миллиона клиентов.

У бренда крупное сообщество поклонников в разных точках планеты, и каждому из покупателей товаров Siberian Wellness нужно предоставить персонализированный подход, показать ценность для компании.

Решение:

Внедрение технологии умного мерчендайзинга на сайте и персонализация товарных предложений для каждого клиента.

Результаты

Цели и задачи компании Siberian Wellness

«Мы родились в Сибири и вот уже более 24 лет производим здесь натуральные продукты для здоровья, спорта и красоты на основе дикорастущих сибирских трав», — рассказывает компания на официальном сайте бренда Siberian Wellness. 

Для развития бизнеса в России и выхода на международные рынки сибирская компания сформировала разнообразный ассортимент, куда вошли продукты питания, эко-косметика и другие товары для красоты и здорового образа жизни, рассчитанные на разные сегменты аудитории. 

Стремление к улучшению ключевых бизнес-показателей в условиях высокой конкуренции в нише «‎‎зеленой» продукции послужило поводом повысить эффективность сервиса на сайте с помощью персонального подхода к каждому клиенту. В связи с этим были поставлены задачи:

• Улучшить сервис за счет персонализации товарных предложений в интернет-магазине;
• Обеспечить рост выручки и среднего чека, благодаря размещению на ключевых страницах сайта подборок товаров, основанных на интересах конкретного покупателя;
• Повысить лояльность аудитории магазина.

«Наша компания известна не только в России, но и далеко за ее пределами. И несмотря на прочные отношения с клиентами, всегда есть возможность улучшить сервис, чтобы покупателям было удобнее совершать покупки, а магазин получил рост эффективности. В Retail Rocket нам предложили персонализацию товарных подборок на основе умной математической модели. Так каждый наш клиент получил возможность быстро и без усилий находить нужный товар в каталоге,  лучше ориентироваться в ассортименте Siberian Wellness, благодаря чему увеличился средний чек и число заказов на сайте», — Дарья Велигодская, Ecommerce-директор Siberian Wellness.

Решение Retail Rocket

Поклонники экологически чистых продуктов питания и органической косметики по-разному подходят к шопингу, уделяя внимание составу, стоимости товара и другим характеристикам. Благодаря модулю Data Warehouse, все данные о покупателе: его предпочтениях, интересах, поведении на сайте, истории покупок хранятся в одном месте и позволяют сегментировать аудиторию, предлагая каждому клиенту релевантные подборки товаров на всех этапах Customer Journey. А искусственный интеллект — основа модулей Retention Management Platform — знает, какие позиции ассортимента предложить клиенту в каждый момент времени. С учетом специфики Siberian Wellness специалисты Retail Rocket решили:

• Предложить каждому покупателю индивидуальную версию интернет-магазина в зависимости от его потребностей и интересов;
• Внедрить блоки персональных предложений на ключевых страницах интернет-магазина;
• Увеличить эффективность товарных рекомендаций на страницах сайта, применяя технологию A/B-тестирования и опыт команды Growth Hacking’а.

«Мы проанализировали работу интернет-магазина Siberian Wellness, собрали данные о клиентах и разработали стратегию персонализации для каждой страницы, а затем провели A/B-тестирование гипотез, выделив наиболее эффективные механики взаимодействия с покупателями. Все это позитивно повлияло на бизнес-метрики, обеспечивая их стабильный рост», — Дмитрий, менеджер Retail Rocket.

Создаем персональную версию сайта для каждого клиента 

Индивидуальный подход к каждому покупателю повышает его лояльность, формирует положительный покупательский опыт и помогает превращать новичка в постоянного клиента магазина. На сайте, который в реальном времени подстраивается под запросы посетителя, можно без усилий и потери времени находить интересующие товары, учитывая множество параметров: цвет, размер, категория, цена, сезон и т. д. 

Для компании мы разработали и внедрили блоки рекомендаций на 15 ключевых страницах интернет-магазина Siberian Wellness: на главной, в категории, карточке товара, корзине, в разделе акций, блоге, на странице поиска на сайте и др. Расскажем подробнее о некоторых из них: 

Привлекаем лучшими предложениями «с порога»

Главная страница, как витрина магазина, призвана показать наиболее интересные предложения и сразу привлечь внимание посетителей. У Siberian Wellness подборка таких товаров рассчитана как на привлечение новых покупателей, так и клиентов, которые успели проявить себя на сайте. 

Первая группа покупателей, о которых магазин пока ничего «‎не знает‎», имеет возможность познакомиться с хитами продаж — теми товарами, которые чаще всего покупают другие посетители. А второй группе людей, у которых уже есть история поведения и покупок, предлагается блок персональных рекомендаций — на основе проявленных интересов. 

Расширяем возможности выбора во всех подкатегориях

Несмотря на то, что покупателя заинтересовала конкретная категория, он вряд ли захочет просматривать все ее товары. На этом этапе Customer Journey важно обеспечить ему удобный просмотр интересующих позиций. Покупатели, чьи предпочтения пока неизвестны, видят в категории и ее подразделах бестселлеры магазина. А остальным клиентам предлагаются персональные рекомендации на основе интересов и поведения на сайте.

При этом умный алгоритм персонализации в главной категории показывает клиенту рекомендации из всех ее подкатегорий. Например, в разделе «Красота‎» покупатель увидит подборку не только с кремами для тела, которые он просматривал, но и со средствами для рук, а также косметикой и парфюмерией. 

Радуем скидками на топовые товары

Посетитель раздела акций и распродаж близок к покупке и с высокой вероятностью отправит в корзину понравившийся товар, ведь он продается по привлекательной сниженной цене. На странице акций клиентам Siberian Wellness предлагаются самые популярные товары, на которые действует скидка.

Помогаем сделать выбор в карточке товара

Открывая карточку товара, покупатель проявляет явный интерес к конкретной позиции каталога и еще на один шаг приближается к покупке. Кроме фото и подробной информации о товаре на этом этапе воронки продаж можно показать ему похожие предложения, а также сопутствующие товары, которые станут отличным дополнением к интересующей позиции. Например, детское мыло в дополнение к пенке для купания младенцев. 

Предлагаем читать и покупать

Кроме публикаций на темы экологии, здорового образа жизни и ухода за телом в блоге сайта и его разделах появился виджет с хитами продаж магазина, в том числе и новинками, недавно вошедшими в ассортимент Siberian Wellness. На каждой странице блога рекомендации формируются по-разному — с учетом тематики раздела статей: красота, здоровье, питание и другие. 

Повышаем эффективность персонализации на сайте

Для персонализации интернет-магазина Siberian Wellness эксперты Retail Rocket провели 9 A/B-тестов, что позволило с учетом поведенческих факторов предложить каждому посетителю сайта товары, соответствующие его интересам и индивидуальным характеристикам. Покажем, как можно постоянно повышать метрики интернет-магазина с помощью итеративных улучшений.

Персонализируем предложения в категории

Как уже упоминалось выше, клиенту не всегда просто ориентироваться в обилии предложений категорий и подкатегорий интернет-магазина. Чтобы сэкономить его время, в категории верхнего уровня был внедрен блок с персональными рекомендациями и подборка хитов продаж. Теперь объясним, почему мы выбрали именно такое решение. 

Для подбора наиболее эффективного алгоритма наши эксперты провели A/B-тесты. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались персональные рекомендации товаров в категории:

Второму сегменту показывались хиты продаж в категории:

Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались. 

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Персональные рекомендации товаров в категории показали наилучший результат: рост конверсии на 12,3% и прогнозируемый рост выручки на 8%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

В корзине показываем товары других категорий

Как известно «аппетит приходит во время еды», и когда клиент добавляет в корзину товар, его можно заинтересовать персональными рекомендациями. С помощью A/B-тестирования мы выяснили, какая конфигурация дает наилучшие результаты. 

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента.

Первому сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары:

Третьему сегменту, который был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты тестирования:

Самые высокие результаты показала механика «Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара»: рост конверсии на 7,35%, рост среднего чека на 4,3% и прогнозируемый рост выручки на 12%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

Улучшаем поисковые рекомендации

Как правило строкой поиска на сайте клиент пользуется, когда уже понимает, какая категория или товар его интересуют, поэтому важно создать условия, при которых покупатель точно найдет нужный ему товар.

Для того, чтобы выбрать оптимальную стратегию персонализации на странице поиска, мы традиционно обратились к A/B-тестированию.

Все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:

Первому сегменту показывались поисковые рекомендации:

Второму сегменту, который был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты тестирования:

Поисковые рекомендации показали рост среднего чека на 6,75% и обеспечили прогнозируемый рост выручки на 3,3%.

Решения по итогам A/B тестирования об успехе той или иной гипотезы принимаются с учетом ключевых показателей эффективности. К ним относится не только конверсия, но и средний чек заказа (АОV — Average Order Value). 

В этом случае значимой разницы по конверсии нет (см. график 1), и можно было бы отказаться от результатов теста, если учитывать только эту метрику. Однако, положительное решение было принято, исходя из значительного прироста среднего чека (график 2). Наша основная цель — не только протестировать гипотезу, но и проанализировать разные срезы, чтобы найти наиболее ценное для бизнеса решение (в этом конкретном случае, обеспечивая достоверный прирост выручки за счет значимого роста среднего чека).

Пересечение доверительных интервалов распределения конверсии:

Доверительные интервалы среднего чека:

На этом графике представлены доверительные интервалы по метрике АОV  — средний чек заказа. Доверительный интервал — это диапазон значений, в который с вероятностью 90% попадает случайная величина (значение среднего чека в данном сегменте теста). Верхняя и нижняя границы интервала отложены на оси Y. Это дает возможность визуально сравнить интервалы среднего чека выигравшего сегмента и базового сегмента (контрольной группы).

Результаты

Используя стратегию умного онлайн-мерчендайзинга и увеличивая эффективность с помощью проверки гипотез силами команды Growth Hacker’ов, нам удалось достичь следующих результатов:

• 16,2% заказов генерируют блоки персональных рекомендаций на сайте;
• Конверсия в блоках рекомендаций в 13 раз выше, чем в среднем на сайте. 

Комментарии по проекту

«Наш эко-бренд предлагает покупателям товары разных категорий: от полезной еды и напитков до wellness-товаров и одежды, и нам важно понять потребности и угадать желания каждого клиента. Персональные подборки товаров на разных страницах нашего сайта экономят время покупателей и позволяют им увидеть максимум интересных предложений из нашего ассортимента. В итоге в выигрыше остаются все: бизнес-показатели растут, а клиенты довольны нашим сервисом и товарами. Спасибо команде Retail Rocket за глубокий анализ, рекомендации и эффективные решения», — Дарья Велигородская, Ecommerce-директор Siberian Wellness.

«Компания Siberian Wellness завоевала любовь и доверие миллионов клиентов по всему миру, бизнес развивается в офлайне и онлайне. И мы нашли точки для улучшения ключевых метрик сайта. В этом нам помогли прогрессивная позиция сотрудников компании и желание развиваться, используя IT тренды. В таких комфортных условиях взаимодействия удалось разработать и внедрить стратегию, обеспечивающую рост среднего чека и выручки на клиента», — Дмитрий, менеджер Retail Rocket.