Кейс персонализации интернет-магазина myToys.ru: увеличение выручки на 10%
Детство – это золотая пора для детей и их родителей. Современные мамы и папы ценят удобство сервиса и качество продукта, особенно, когда дело касается игрушек. Все меньше родителей готовы обходить торговые центры в поисках “той самой игрушки”, предпочитая совершать покупки в интернет-магазинах. Как ритейлеру обеспечить достойное обслуживание этого сегмента в режиме онлайн?
Немецкая компания myToys более 14 лет занимает лидирующие позиции на рынке игрушек Европы и работает напрямую с поставщиками, обеспечивая покупателей качественным товаром по отличной цене. Сайт myToys.ru ежемесячно посещают более 2-ух миллионов пользователей, а каталог насчитывает 25 тысяч позиций.
Одна из приоритетных задач компании – обеспечить качественное обслуживание клиента. Для этого myToys.ru использует персональные рекомендации Retail Rocket на ключевых страницах интернет-магазина. Благодаря этому покупатель быстрее находит то, что ему нужно и значительно экономит личное время.
Рассказываем, как интернет-магазин myToys.ru увеличит выручку на 10% за счет внедрения товарных рекомендаций.
Карточка товара
Карточка товара – ваша кузница продаж, к оформлению которой стоит подойти с особым вниманием. От расположения элементов страницы напрямую зависят продажи, а значит и ваша прибыль.
Все больше ритейлеров интегрируют товарные рекомендации. Но если рекомендательные блоки в карточке товара сформированы неправильно, пользователь рискует уплыть в свободное плавание по сайту, забыв, для чего он изначально пришел.
Наша цель: замотивировать клиента совершить покупку с помощью персональных товарных рекомендаций. Рассмотрим подробнее, как это работает.
Кейс 1. Конфигурирование рекомендательных механик и позиционирования блоков интернет-магазина myToys.ru
В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте myToys.ru проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций в карточке товара магазина.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Посетители случайным образом делились на 5 сегментов:
Первому показывались два блока: похожие товары и сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались два блока: сверху – сопутствующие товары и похожие товары ниже:
Третий сегмент видел два блока со слайдером с автопрокруткой 10 секунд: похожие товары сверху и сопутствующие товары снизу.
Четвертому сегменту показывались два блока со слайдером с автопрокруткой 10 секунд: сверху сопутствующие товары и похожие товары снизу.
Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации не показывались
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека | Оценка увеличения выручки |
| Похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (снизу) | +5,37% | -1,37% | +3,92% |
| Сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (снизу) | +7,00% | +2,62% | +9,80% |
| Со слайдером автопрокрутки: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (снизу) | +5,22% | -1,47% | +3,67% |
| Со слайдером автопрокрутки: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (снизу) | +5,90% | -0,41% | +6,33% |
| Контрольная группа | – | – | – |
Согласно результатам тестирования, применение механики «Два блока без слайдера: сопутствующие товары и похожие товары» увеличивает конверсию на 7% со статистической значимостью 96,7%. В сочетании с ростом среднего чека на 2,6% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 9,8%.
Кейс 2. Настройка алгоритмов сопутствующих товаров в карточке товара интернет-магазина myToys.ru
Теперь, когда мы выявили наиболее эффективную конфигурацию расположения блоков, настало время протестировать варианты алгоритмов рекомендаций сопутствующих товаров. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:
Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались сопутствующие товары с исключением из выдачи самых популярных товаров:
Третьему сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара. Он выступал в качестве контрольной группы.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии |
| Стандартные сопутствующие товары | -2,40% |
| Сопутствующие товары с исключением популярных товаров | +3,18% |
| Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара | – |
Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары с исключением из выдачи самых популярных товаров» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина myToys.ru увеличивает конверсию на 3,18% со статистической значимостью 93,6%.
Корзина
“Брать или не брать?”, – перед таким выбором оказывается каждый пользователь, дойдя до корзины. Именно поэтому функционал идеальной корзины должен быть интуитивно понятным и без излишеств. Чем проще и приятнее оформить заказ, тем охотнее покупатель совершит покупку.
Помните, вы всегда можете предложить своему клиенту больше. Например, с помощью товарных рекомендаций. В корзине они выполняют ту же функцию, что и стенды с аксессуарами на кассе в офлайне – радуют покупателя приятными мелочами, а также увеличивают средний чек.
Кейс 3. Тестирование алгоритмов сопуствующих товаров в корзине интернет-магазина myToys.ru
Чтобы найти вариант рекомендаций, который обеспечивает наилучший результат на странице корзины, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Третий сегмент был контрольной группой. Рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека | Оценка увеличения выручки |
| Стандартные сопутствующие товары | -1,44% | +4,59% | +3,08% |
| Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара | -3,90% | +0,25% | -3,66% |
| Контрольная группа | – | – | – |
Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина myToys.ru увеличивает средний чек на 4,6%. С учетом незначительного снижения конверсии, это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 3,1%.
Кейс 4. Тестирование алгоритмов персонализированных сопутствующих товаров в корзине интернет-магазина myToys.ru
Следующим этапом мы продолжили выбор самого эффективного алгоритма сопутствующих товаров и протестировали еще несколько вариаций.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:
Первому сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя:
Второму сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя, где из рекомендаций исключаются самые популярные товары:
Третьему сегменту сегменту показывались стандартные сопутствующие товары. Этот сегмент победил в предыдущем тесте, поэтому был взят в качестве контрольной группы.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека | Оценка увеличения выручки |
| Персонализированные сопутствующие товары | -0,21% | +3,28% | +3,06% |
| Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи | +2,28% | +5,29% | +7,68% |
| Контрольная группа | – | – | – |
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина myToys.ru увеличивает конверсию на 2,3% со статистической значимостью 79%. В сочетании с ростом среднего чека на 5,3% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 7,7%.
Комментарий myToys.ru
«С коллегами из команды Ритейл Рокет мы непрерывно проводим А/В тестирования алгоритмов, позиций и названий блоков рекомендаций. По итогам тестов выбираем вариант, показавший наилучшие результаты с точки зрения RPV. Например, поменяв местами блоки рекомендаций на карточке товара, мы добились увеличения как конверсии, так и среднего чека. Сейчас в наших планах тестирования блоков рекомендаций в мобильной версии сайта и определение оптимальных алгоритмов и количества блоков для пользователей мобильных устройств».
Ольга Попова, руководитель группы по развитию платформы интернет-магазина myToys.ru
