fbpx

Персонализация интернет-магазина kcentr.ru: рост выручки до 60%

398 Просмотров

Бытовая техника и электроника — особенный сегмент онлайн-ритейла. Здесь практически не бывает спонтанных покупок, клиенты долго и тщательно оценивают товары, сравнивая их между собой, а магазин зачастую выбирает по принципу «где дешевле». Казалось бы, как в таких условиях удерживать клиентов и мотивировать их к дополнительным покупкам? Рекомендации товаров и здесь играют на руку интернет-магазину, помогая увеличить конверсию, выручку и средний чек. Рассказываем о персонализации сайта kcentr.ru и росте выручке до 60% за счет внедрения товарных рекомендаций на ключевых страницах сайта.

 

kcentr.ru — официальный Интернет-магазин Корпорации «Центр» — российской розничной торговой сети по продаже бытовой техники и электроники известных мировых производителей. Девиз компании «Всё как для своих», этот подход внедряется по всем направлениям. Для обеспечения профессионального и персонального обслуживания клиентов в онлайне, компания использует рекомендации на ключевых страницах сайта.

Кейс 1. Тестирование эффективности рекомендаций на главной странице

Одно из преимуществ онлайн-ритейла в возможности показать максимально широкий ассортимент товаров. Но здесь же кроется и проблема — как помочь посетителю сайта найти именно то, что ему нужно, причем легко и быстро? Особенно на главной странице, где хочется показать как можно больше товаров, акций и других предложений. На помощь приходит персонализация — подстройка сайта в режиме реального времени под потребности клиента.

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте kcentr.ru было проведено исследование эффективности различных алгоритмов рекомендаций на главной странице магазина. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента:

Первому сегменту показывались популярные товары — хиты продаж магазина

Второму сегменту показывались популярные товары, персонализированные с учетом интересов пользователя

Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий

Четвертому сегменту рекомендации показаны не были. Он был контрольной группой

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Хиты продаж -7,83% +2,72% -5,32%
Персональные хиты продаж -2,16% +3,33% +1,10%
Популярные товары из интересных пользователю категорий -1,85% +8,86% +6,85%
Контрольная группа

Таким образом, наилучший результат показал алгоритм «Популярные товары из интересных пользователю категорий». Несмотря на небольшое снижение конверсии, механика показала значительный рост среднего чека на 8,86%, что обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 6,85%.

Кейс 2. Тестирование эффективности рекомендаций на странице категории

Страница категории интернет-магазина — это аналог товарного раздела в традиционной торговой точке. Зачастую «на полках» представлен такой большой выбор, что глаза разбегаются и не знаешь, куда смотреть. Как посетителю сориентиентироваться? Найти нужное и не упустить интересное? Эту задачу тоже решают товарные рекомендации.

Чтобы выяснить, какой алгоритм рекомендаций покажет наибольшую эффективность на странице категории интернет-магазина kcentr.ru, было проведено исследование с помощью механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж из категории

Второму сегменту показывались хиты продаж из категории, персонализированные с учетом интересов пользователя

Третьему сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории

Четвертый сегмент был контрольной группой: рекомендации пользователям не показывались

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Хиты продаж из категории +21,96% -14,36% +4,44%
Персонализированные хиты продаж из категории +9,83% -5,30% +4,01%
Персональные рекомендации товаров из категории +16,36% -7,91% +7,16%
Контрольная группа

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персональные рекомендации товаров из категории» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина kcentr.ru увеличивает конверсию на 16,4% со статистической значимостью 99,7%. В сочетании со снижением среднего чека на 7,91% это дает прогнозируемый рост выручки на 7,16%

Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций в карточке товара

Интернет-магазин имеет значительное преимущество перед офлайн точкой благодаря тому, что может предоставить максимум информации в карточке товара. Здесь и детальные фотографии, и технические характеристики, и многое другое. Но самое интересное — персональные рекомендации похожих и сопутствующих товаров. В офлайн-магазине размер среднего чека во многом зависит от консультанта — какие товары он порекомендует, чем предложит дополнить покупку. В онлайне эту роль играют персональные рекомендации, которые подстраиваются под каждого пользователя.

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте kcentr.ru было проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций в карточке товара магазина. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 5 сегментов:

Первому сегменту показывались похожие товары

Второму сегменту показывались сопутствующие товары

Третьему сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами)

Четвертому сегменту показывались два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами)

Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации пользователям не показывались

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Похожие товары -4,95% +5,59% +0,36%
Сопутствующие товары -17,55% +38,60% +14,28%
Похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (ниже) -8,71% +46,76% +33,98%
Сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (ниже) +16,54% +37,39% +60,12%
Контрольная группа

Согласно результатам тестирования, применение механики «Два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами)» в карточке товара интернет-магазина kcentr.ru увеличивает конверсию на 16,5% со статистической значимостью 99,9%. В сочетании с впечатляющим ростом среднего чека на 37,39% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 60,12%.

Кейс 4. Тестирование эффективности рекомендаций в карточке товара

Всегда искать способы улучшения работающих решений — это путь к успеху. После выбора самой эффективной конфигурации рекомендаций в карточке товара, мы сосредоточились на тонкой настройке рекомендаций похожих товаров. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались похожие товары

Второму сегменту показывались похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарами

Третьему сегменту показывались похожие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Похожие товары
Похожие товары с акцентом на просмотренных товарах +0,41% +5,31% +5,74%
Персонализированные похожие товары -0,90% +4,46% +3,51%

Согласно результатам тестирования, применение механики «Похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина kcentr.ru увеличивает конверсию на 0,41% и средний чек на 5,31%, что дает прогнозируемый рост выручки на 5,74%.

Комментарий kcentr.ru

Начиная работу по персонализации сайта, мы не и думали, что результаты могут оказаться настолько интересными. Большое спасибо команде Retail Rocket за их подход к работе. Мы очень довольны показателями, которые получаем благодаря внедрению персонализации сайта. Это помогает нам воплощать наш девиз «Всё как для своих» и увеличивать конверсию, средний чек и выручку интернет-магазина».

Михаил Гудков, Руководитель отдела интернет-маркетинга интернет-магазина kcentr.ru


Инфоподдержка: vc.ru