«Раменский деликатес» первым внедрил рекомендации в розничных магазинах и увеличил средний чек на 80 %
Рекомендации на сайте и в мобильном приложении — must have для любого интернет-магазина. Но как быть, если бо́льшая часть бизнеса сосредоточена в офлайне, и ее тоже хочется сделать цифровой и персонализированной?
«Раменский деликатес» с помощью Retail Rocket Group и других сервисов решил эту задачу — внедрил рекомендации в офлайн-кассы, увеличил средний чек на 80% и получил другие впечатляющие результаты. Подробности — в кейсе.
О партнере
«Раменский деликатес» — российский магазин колбасной продукции, копченостей и деликатесов из мяса и птицы. На рынке компания 50 лет. У компании 130 фирменных магазинов и франшизных точек в Москве, московской области и Рязани. В зависимости от местоположения и проходимости магазина их в среднем посещают от 1000 до 13000 человек в месяц.
Почему решили внедрять рекомендации в офлайн-кассы и с какими сложностями столкнулись
В 2022-2023 году основной целью было сделать офлайн-магазины более современными, цифровыми и персонализированными, так как 99 % продаж происходят в офлайне, а на сайт и мобильное приложение приходится 1 %.
Магазины «Раменского деликатеса» прилавочного типа, с работающими за ними кассирами. И из-за этого возникла проблема – кассир не мог знать историю покупок и предпочтения всех посетителей. Чаще всего он допродавал не интересные клиенту товары, а те, которые выгодны ему самому с финансовой точки зрения – например, чтобы закрыть смену, получить премию и т.д.
Чтобы решить эту проблему и автоматизировать процесс допродажи, «Раменский деликатес» в качестве эксперимента установил 5 прикассовых мониторов, на которых отображались чек и рекомендации.
В рекомендациях были только акционные товары, которые не учитывали историю покупок и интересы пользователя. Также было сложно посчитать их эффективность — товары по акции продавались, но было непонятно — это заслуга прикассовых мониторов или кассиров.
Чтобы сделать розничные магазины более персонализированными и понять, какие результаты приносит такой подход, «Раменский деликатес» обратился в Retail Rocket Group.
Вторая попытка внедрения рекомендаций в офлайн-кассы
Чтобы внедрить в офлайн-кассы умные рекомендации от Retail Rocket Group, компания построила сложную экосистему, которая включала в себя интернет-магазин и технологии от 1С и Retail Rocket Group. Это была сложная задача, реализация которой заняла год.
Внедрили три алгоритма рекомендаций:
1. Если покупатель авторизовался по карте лояльности, и мы знаем его историю и предпочтения – показываем товары, которые он ранее покупал. Этот алгоритм сделали с учетом особенностей поведения покупателей «Раменского деликатеса», большинство которых, как правило, покупает одни и те же товары.
.png)
2. Если покупатель ничего не пробил, не авторизовался, и мы ничего о нем не знаем – показываем популярные товары, которые предпочитает большинство посетителей торговых точек. Например, это может быть говядина, любимая многими докторская колбаса, вареники, пельмени. Алгоритм основывался на гипотезе, что знакомить неизвестного клиента с топовыми позициями наиболее эффективно, чем показывать акционные товары.
.png)
3. Когда покупатель начинает пробивать продукты, мы показываем сопутствующие товары. Рекомендации обновляются по мере пополнения корзины, после добавления каждого нового товара. Это помогает посетителям увидеть, что рекомендации «живые», реагируют на их интерес, и что с ними можно взаимодействовать.
.png)
Результаты за три месяца работы рекомендаций в офлайн-кассах
За три месяца работы пилотной версии магазину удалось определить внутренние метрики, по которым они оценивают результат, собрать статистику, а также понять, на что обратить внимание в случае тех или иных доработок. Одно из важных наблюдений — необходимость поощрять «нецифровых» клиентов больше взаимодействовать с прикассовым монитором.
- 50+ мониторов установили в торговых точках
- 48 000 покупок совершено с рекомендуемыми товарами
- на 80 % вырос средний чек в заказах, где есть рекомендованные товары, в сравнении с обычным средним чеком по сети
- 11 % покупателей в среднем совершают покупки с рекомендуемым товаром
- +53 % к количеству SKU в чеке
Рассказывая о результатах офлайн-рекомендаций, нельзя не обратить внимание на способы их измерения. Мы считаем атрибуцию на сайте и в мобильном приложении по фактическим кликам на карточки товара/добавлениям товаров в корзину из рекомендаций. Просмотры мы обычно никак не атрибуцируем из-за жесткой модели атрибуции.
В офлайне же человек не всегда знает, что можно кликнуть на рекомендации, или не имеет такой возможности. Поэтому, работая с «Раменским деликатесом», мы сверяем ID товаров, указанных в рекомендациях и чеках, и при их совпадении атрибуцируем заказы и выручку на Retail Rocket Group.
Мансур Таибов, Senior Account Manager Retail Rocket Group
Выводы и рекомендации
- Персонализировать можно практически любой бизнес — не только онлайн-площадки, но и офлайн-точки
- Разбивайте проект на этапы, и для каждого определяйте цель, к которой идете. Например, улучшить клиентский сервис, понять, насколько аудитория готова к инновациям и т.д. Если в определенной итерации вы не получаете желаемых результатов, возможно, стоит пересмотреть цель этого этапа
- Не бойтесь создавать собственные метрики, которые позволят вам оценить успешность того или иного этапа
Мы видим, что наша экосистема с рекомендациями работает и улучшает клиентский сервис и финансовые показатели, поэтому планы по развитию проекта глобальные. В будущем хотим оборудовать все торговые точки прикассовыми мониторами. Внедрение мониторов планируется не только на кассах прилавков, но и в залах супермаркетов.
Будем пробовать новые механики, добавлять дополнительные блоки с рекомендациями, активнее продвигать собственные торговые марки. Также мы хотим расширить аналитику и объединить данные об интересах и поведении пользователей из СRM-системы и прикассовых мониторов. Чем больше информации мы собираем, тем лучше!
Артур Бурзаев, руководитель интернет-проектов «Раменского деликатеса»
