fbpx

Персонализация интернет-магазина Clever-media: рост выручки на 30%

406 Просмотров

Детская литература — очень деликатный сегмент ритейла, ведь книги могут повлиять на характер малыша. К тому же, каждый ребенок уникален, и его интересы постоянно меняются. Чтобы обеспечить качественное обслуживание, ритейлеру необходимо анализировать все запросы покупателя в реальном времени. Как реализовать эту идею в онлайн-пространстве? Рассказываем о персонализации магазина Clever-media и росте выручки на 30%.

Clever-media — детское издательство, основанное в 2010 году. Помимо интернет-магазина, книги компании можно найти в сетевых фирменных магазинах по всей стране. В 2018 году издательство открыло филиал в США. Clever предлагает около тысячи книг для детей и подростков.

Чтобы сократить время покупателя на поиск “той самой” книги и предложить дополнительные позиции, которые могут его заинтересовать, было решено внедрить товарные рекомендации Retail Rocket. Но ценность Retail Rocket не только в наборе самообучаемых алгоритмов, которые позволяют создать персонализированный покупательский опыт, но и в команде Growth Hacker’ов, которые итеративно улучшают каждую страницу, выбирая самую эффективную конфигурацию рекомендаций. В этом кейсе расскажем о тонкой настройке алгоритмов на главной странице и в карточке товара Clever-media.ru.

Главная страница

От главной страницы во многом зависит дальнейший путь покупателя, поэтому необходимо заинтересовать пользователя. Для этого на ней, как на витрине, можно показать самые лучшие и выгодные предложения.

Однако не существует одной идеальной конфигурации для всех магазинов. Разные алгоритмы показывают разную эффективность в зависимости от товарного сегмента и стратегии ритейлера. Чтобы выявить оптимальную конфигурацию персональных рекомендаций для сайта Clever-media мы провели несколько тестов.

Кейс 1. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на главной странице

В рамках оптимизации рекомендательной системы интернет-магазина Clever-media было проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций на главной странице. Исследование проводилось с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж:

Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж:

Третьему сегменту показывались хиты продаж из интересных пользователю категорий:

Четвертому сегменту рекомендации не показывались. Он выступил в качестве контрольной группы.

Результаты

Сегмент Изменение конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Хиты продаж +31,75% -3,87% +26,65%
Персонализированные хиты продаж +26,83% +2,61% +30,14%
Хиты продаж из интересных пользователю категорий +25,56% -10,56% +12,29%
Контрольная группа

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Clever-media.ru увеличивает конверсию на 26,8% со статистической значимостью 96,4%. В сочетании с ростом среднего чека на 2,6% это дает прогнозируемый рост выручки на 30%.

Кейс 2. Тестирование эффективности рекомендаций товаров

Вторым этапом мы решили добавить еще один блок рекомендаций. Чтобы узнать какие результаты это принесет, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались два блока: персональные рекомендации сверху и персонализированные хиты продаж под ним:

Второму сегменту также показывались два блока, но в обратном порядке: персонализированные хиты продаж сверху и персональные рекомендации товаров ниже:

Третьему сегменту показывался только один блок с персонализированными хитами продаж. Этот сегмент выступал в качестве контрольной группы, т.к. он стал победителем предыдущего теста:

Результаты

Сегмент Изменение конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Персональные рекомендации и персонализированные хиты продаж +1,79% +5,02% +6,90%
Персонализированные хиты продаж и персональные рекомендации -6,32% -4,77% -10,79%
Контрольная группа

Вывод

Согласно результатам тестирования, использование двух блоков рекомендаций «Персональные рекомендации» и «Персонализированные хиты продаж» на главной странице интернет-магазина Clever-media.ru увеличивает конверсию на 1,8%. В сочетании с ростом среднего чека на 5% это дает прогнозируемый рост выручки на 6,9%.

Карточка товара

Карточка товара дает ритейлеру отличную возможность рассказать о преимуществах товара, чтобы мотивировать покупателя добавить его в корзину. Впрочем выбранная позиция может не подойти по каким-то причинам, поэтому, чтобы не отпускать пользователя без покупки, можно предложить альтернативные товары.

Также важно предложить сопутствующие товары, которые дополнят корзину пользователя и повысят средний чек. Помочь с этим могут персональные рекомендации.

Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций товаров

Чтобы выбрать наиболее эффективную конфигурацию блоков товарных рекомендаций в карточке товара, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались похожие товары:

Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары:

Третий сегмент выступал в качестве контрольной группы, которой рекомендации не показывались.

Результаты

Сегмент Изменение конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Похожие товары +7,34% +0,79% +8,19%
Персонализированные сопутствующие товары +20,80% +4,80% +26,60%
Контрольная группа

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Clever-media.ru увеличивает конверсию на 20,8% со статистической значимостью 99,4%.  В сочетании с ростом среднего чека на 4,8% это дает прогнозируемый рост выручки на 26,6%.

Комментарий Clever-media

«В книжном ритейле персонализированный подход к каждому клиенту очень важен. Персональные рекомендации позволили нам автоматически рекомендовать лучшие товары, основываясь на вкусах каждого конкретного пользователя. Спасибо команде Retail Rocket за сотрудничество и возможность стать ближе к покупателям!»

Ускова Майя, руководитель интернет-магазина Clever-media.ru


Инфоподдержка: vc.ru