Кейс Mamsy.ru: рост выручки более, чем на 7%, благодаря персональным рекомендациям
В связи с постоянно растущей конкуренцией на рынке, ритейлеру порой просто необходимо “прыгать выше головы”, чтобы заполучить лояльность клиента. Интернет-магазину товаров для всей семьи сделать такой прыжок особенно сложно, ведь покупатели с детьми рассчитывают и на низкую цену, и на широкий ассортимент, и на долговечность товара, и, конечно же, на высокое качество обслуживания.
Учесть все потребности клиента для составления рекомендаций вручную непросто, да и будут ли они эффективны? Запросы с одного аккаунта зачастую космически разнятся: сегодня мама ищет на сайте пинетки для новорожденной дочери, а завтра папа выбирает мангал для выезда за город. В этом случае персональный подход – незаменимый musthave.
Сегодня, на примере закрытого клуба распродаж Mamsy.ru, мы расскажем, как можно добиться значительного увеличения выручки и конверсии с помощью персональных товарных рекомендаций на ключевых страницах сайта.
Mamsy – это один из крупнейших ритейлеров товаров для всей семьи на российском рынке, который охватывает более 2,5 миллионов посетителей ежемесячно. Главный принцип компании – обеспечивать покупателей лучшими ценами и гарантировать качество. Retail Rocket помогает Mamsy.ru создавать персонализированный клиентский опыт на сайте. Но мы не ограничиваемся установкой рекомендаций, я постоянно работаем над улучшением результатов, которые приносит платформа. Об этом и пойдет речь в кейсе.
Главная страница
Главная страница очень важна для создания позитивного клиентского опыта. Ее основная задача – вызвать интерес, ведь заинтересованный посетитель с большей вероятностью станет покупателем.
Здесь жизнь всегда бьет ключом: мелькают баннеры с анонсами громких акций, выводятся самые выгодные предложения и положительные отзывы. Блок персонализированных товарных рекомендаций на основе поведения пользователя также придется к месту.
Кейс 1. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на главной странице
В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте Mamsy.ru было проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций на главной странице магазина.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались популярные товары:
Второму сегменту показывались популярные товары, персонализированные с учетом интересов пользователя:
Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.
Результаты
|
Сегмент |
Изменение конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Популярные товары |
+0,19% |
-1,61% |
-1,42% |
| Персонализированные популярные товары |
+4,47 |
-1,38% |
+3,02% |
| Популярные товары из интересных пользователю категорий |
+4,95% |
-0,99% |
+3,91% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары из интересных пользователю категорий» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 5% со статистической значимостью 98,9%, что в сочетании с незначительным уменьшением среднего чека на дает прогнозируемый рост выручки на 4%.
Страница категории
В отличие от главной, рекомендации на странице категории более вдумчивы и избирательны. Они должны не только заинтересовать, но и помочь пользователю не растеряться в широком ассортименте, найти “тот самый” товар и провести его в карточку товара.
Кейс 2. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на странице категории
Продолжая работу над оптимизацией рекомендательной система на сайте интернет-магазина Mamsy.ru, наши Growth Hacker’ы протестировали эффективность различных алгоритмов в блоке рекомендаций на странице категории.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались популярные товары:
Второму сегменту показывались популярные товары, персонализированные с учетом интереса пользователя:
Третьему сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации пользователям показаны не были.
Результаты
|
Сегмент |
Изменение конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Популярные товары |
+3,66% |
+2,31% |
+6,06% |
| Персонализированные популярные товары |
+3,50% |
+3,62% |
+7,24% |
| Персональные рекомендации из категории |
-3,47% |
+2,67% |
-0,90% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары, персонализированные с учетом интересов пользователя» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 3,5% со статистической значимостью 91,1%, что в сочетании с приростом среднего чека на 3,6% дает прогнозируемый рост выручки на 7,2%.
Корзина
Корзина предлагает ритейлеру отличную возможность увеличить средний чек и выручку. Главное – не переусердствовать с рекомендациями и не увести пользователя от покупки. Поэтому лучше всего работают рекомендации сопутствующих товаров.
Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в корзине
Чтобы выбрать алгоритм, который даст наибольший прирост выручки на странице корзины закрытого клуба Mamsy.ru, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.
Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Третьему сегменту показывались сопутствующие товары с исключением популярных товаров из выдачи:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации пользователю показаны не были.
Результаты
|
Сегмент |
Изменение конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
|
Сопутствующие товары |
+3,01% | +1,60% |
+4,66% |
| Сопутствующие товары из отличной категории |
+1,32% |
+2,07% |
+3,42% |
| Сопутствующие товары с исключением популярных товаров из выдачи |
+2,31% |
+1,66% |
+4,01% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 3,0% со статистической значимостью 96,6%, что в сочетании с приростом среднего чека на 1,6% дает прогнозируемый рост выручки на 4,6%.
Кейс 4. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в корзине
На этом исследование не закончилось. Мы задались вопросом: “А можно ли сделать лучше?”. Было решено провести еще одно A/B-тестирование эффективности рекомендательных блоков в корзине.
Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары с исключением популярных товаров из выдачи:
Четвертому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары. Он был взят в качестве контрольной группы.
Результаты
|
Сегмент |
Изменение конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Персонализированные сопутствующие товары |
+2,06% |
+2,48% |
+4,59% |
| Персонализированные сопутствующие товары из отличной категории |
-0,49% |
+2,84% |
+2,34% |
| Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи |
+2,44% |
+3,45% |
+5,98% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 2,4% со статистической значимостью 90%, что в сочетании с приростом среднего чека на 3,5% дает прогнозируемый рост выручки на 6%.
Комментарий Mamsy.ru:
«Мы уже продолжительное время работаем с командой Retail Rocket над персонализацией коммуникации на сайте и в рассылках, постепенно улучшаем показатели каждой из механик. Не смотря на это, планов на будущее все равно очень много. Stay tuned!»
Кирилл Пыжов, директор департамента маркетинга и стратегии закрытого клуба распродаж Mamsy.ru
Инфоподдержка: vc.ru
