Персонализация маркетплейса Aizel: уникальное предложение для каждого пользователя и рост выручки на 11%
В модные магазины клиент в первую очередь приходит за впечатлениями и положительными эмоциями. Здесь он получает исключительный покупательский опыт: индивидуальный подход, высококлассный сервис, эксклюзивность товара. Однако в интернете передать добавочную ценность значительно сложнее и многие модные бренды оказываются ограничены. Как перенести уникальный офлайн опыт в онлайн-пространство? Рассказываем на примере маркетплейса брендовой одежды Aizel.
Сегодня мы затронем еще одну важную тему: неправильные рекомендации могут отрицательно повлиять на продажи и выручку! Многие магазины считают, что не так уже важно, как настроить алгоритмы рекомендаций: достаточно использовать стандартные хиты продаж или задать какие-то базовые правила, и получить неплохой прирост в конверсии и продажах. На самом деле нет. И здесь мы не будем говорить о том, что в работе рекомендательной системы учитываются как минимум 7 составляющих: от сбора, хранения и обработки данных до вычислительных мощностей и процесса верстки, не говоря уже о работе аналитиков. Поэтому любая рекомендательная система на основе open source ПО даст всего 7-10% эффективности профессиональной платформы. Но даже этого небольшого роста можно можно не только не достичь, и даже потерять в выручке, если не уделить внимания тестированию и выявлению лучшего алгоритма для каждого конкретной страницы каждого конкретного магазина. Тому, как стандартный алгоритм популярных товаров, который многие магазины используют по умолчанию, уменьшает продажи на 20% посвящен подраздел о тестировании рекомендаций на главной странице.
Но обо всем по порядку.
Задачи Aizel
AIZEL.RU – это первый в России модный маркетплейс с ассортиментом более 700 мировых брендов, совместивший на своей платформе собственную закупку и товары 300 российских и иностранных бутиков. Благодаря пристальному вниманию к сервису (от бесплатных консультаций профессиональных стилистов до экспресс-доставки заказов по всей России и СНГ) покупатели чувствуют персональный подход и заботу о себе.
Взаимоотношения покупателей и Aizel построены на эмоциях. Ритейлер стремится сделать каждый поход клиента за покупками незабываемым и ставит персонализированный подход к обслуживанию во главу угла.
Маркетплейс располагает огромным ассортиментом товаров премиальных модных брендов. Для того, чтобы покупатель чувствовал себя на сайте уверенно и комфортно, было необходимо:
- Вывести персонализированную подборку для каждого пользователя на все ключевые страницы сайта;
- Сделать процесс покупки максимально быстрым и удобным;
- Создать индивидуальное предложение для каждого клиента.
Решение Retail Rocket
Для персонализации сайта маркетплейс Aizel обратился к Retail Rocket. Платформа анализирует поведение посетителей в режиме реального времени и создает для каждого из них собственную версию интернет-магазина. Система предлагает клиенту релевантные его интересам товары, что идеально подходит для выполнения поставленных задач.
Персонализация сайта
Интеграция проходит в два этапа: после тщательного изучение специфики и показателей сайта, наши специалисты внедряют блоки рекомендаций, которые принесли повышение основных метрик в похожих условиях. После этого результаты корректируются на повышение.
Чтобы внедрение персонализированных товарных блоков прошло гладко, с ритейлером держит связь аккаунт-менеджер Retail Rocket. В его задачи входит решение любых вопросов, мониторинг процесса интеграции и дальнейшее сопровождение.
Сейчас на сайте Aizel персонализированы следующие страницы:
- Главная страница
- Карточка товара
- Страница поиска
- Корзина
- Пустая корзина
- Страница бренда
Рассмотрим несколько страниц поближе.
Рекомендации на главной странице
Главная страница — важнейший элемент customer journey. Она всегда остается самой посещаемой и формирует воронку продаж. Сайту с таким широким ассортиментом как у Aizel важно заинтересовать покупателя с первых секунд, поэтому на главной странице расположен блок «Персонализированные хиты продаж»:
Рекомендации на странице поиска
Страница поиска – это своеобразный тест для магазина на взаимопонимание с клиентом. Ритейлер может значительно упростить поиск покупателю, если выдача учитывает опечатки и транслит, а товарная подборка адекватно соответствует запросу.
У Aizel с этим всё в порядке. Мы дополнили выдачу поисковыми рекомендациями, которые обеспечивают более полный охват релевантных товаров:
Результаты
Наша приоритетная задача – повышение выручки и конверсии интернет-магазина. Персональные рекомендации Retail Rocket на сайте Aizel.ru показывают следующие результаты:
- Товары из блоков рекомендаций присутствуют в 7% заказов на сайте;
- Конверсия в покупку в блоках рекомендаций в 1,5-2 выше, чем по сайту в целом;
- Средний чек заказов с блоков рекомендаций выше на 5-10%, чем по сайту в целом.
Постоянная работа над улучшением эффективности рекомендаций
Над улучшением результатов работает команда growth hacker’ов. В их задачи входит индивидуальный подбор решений для каждого блока товарных рекомендаций и их последующее тестирование.
Покажем на примере тестирования алгоритмов блоков персональных рекомендаций на главной странице и в карточке товара.
Тестирование персональных рекомендаций на главной странице
Главная страница – лицо сайта, от которого напрямую зависит конверсия, а значит и выручка магазина. Стандартный набор для этой страницы включает блоки товаров «Новинки» сайта и «Хиты продаж». Однако такие товарные рекомендации могут работать значительно эффективнее.
Например, в процессе тестирования на сайте Aizel.ru мы выяснили, что стандартный блок популярных товаров значительно отстает от персонализированного. Видимо определенный сегмент покупателей уходит с сайта, не увидев на главной странице на данный момент интересных для себя товаров.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования, при которой все посетители сайта случайным образом делились на равных 3 сегмента.
Первому сегменту показывались хиты продаж:
Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж:
Третьему сегменту рекомендации не показывались. Он выступал в качестве контрольной группы.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
|
Сегмент |
Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Хиты продаж |
-7,71% |
-15,93% |
-22,42% |
| Персонализированные хиты продаж |
+10,07% |
-5,91% |
+3,57% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Aizel.ru увеличивает конверсию на 10,1% со статистической значимостью 96,2%. В сочетании с уменьшением среднего чека это дает прогнозируемый рост выручки на 3,6%.
Это тот самый кейс, о котором мы говорили в начале статьи. Обратите внимание, что сегмент «Хиты продаж» показывает отрицательные результаты относительно контрольной группы. То есть принятая многими магазинами методика рекомендации популярных товаров в данном случае не только не приносит результатов, но и понижает продажи магазина! Именно поэтому нельзя использовать варианты «по умолчанию» принятые на рынке. Важно тестировать различные варианты алгоритмов и расположения блоков рекомендаций, чтобы найти то, что дает наибольший результат каждому конкретному магазину.
Увеличение эффективности рекомендаций в карточке товара
От карточки товара во многом зависит совершит ли покупатель заказ или нет. Здесь никогда не должно быть «тупиков». Если пользователя по какой-то причине не устроит просматриваемый товар, а под рукой его ждут альтернативные варианты, то поиск продолжается.
Уникальность блоков товарных рекомендаций Retail Rocket в том, что они учитывают как явные, так и неявные интересы пользователя. Это обеспечивает максимально подходящую подборку и значительный прирост выручки.
Исследование проводилось с использованием A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:
Первому сегменту показывались похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах:
Второму сегменту показывались стандартные похожие товары. Это базовая конфигурация и сегмент выступал в качестве контрольной группы:
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
|
Сегмент |
Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Похожие товары с акцентом на просмотренные ранее позиции |
+9,94% |
+0,83% |
+10,85% |
| Стандартные похожие товары (контрольная группа) |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Похожие товары с акцентом на просмотренных товарах» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Aizel.ru увеличивает конверсию на 9,9%. В сочетании с приростом среднего чека на 0,8% это дает прогнозируемый рост выручки на 10,8%.
Комментарий Aizel.ru
«Интернет на сегодняшний день одна из важнейших площадок для развития бренда. Он даёт гораздо больше простора, чем глянец и позволяет напрямую общаться с клиентом. Мы стараемся подобрать к каждому покупателю индивидуальный подход, и сотрудничество с Retail Rocket стало для нас важным этапом формирования персонализированного сервиса. Теперь мы уверены, что наши клиенты с легкостью найдут идеальную модель и останутся довольны покупкой. Мы видим реальные результаты и готовы к дальнейшему сотрудничеству».
Елена Бехтина, Маркетинг-Директор маркетплейса Aizel
