Персонализация интернет-магазина сети гипермаркетов МаксидоМ: рост выручки до 13,6%
Существует ли волшебная формула успеха для понимания клиента с полуслова, обеспечения уникального сервиса и быстрого роста выручки? Конечно, нет. Но мы предлагаем реальное решение для достижения этих целей: персональные рекомендации.
Эффективность платформы персонализации Retail Rocket подтверждают сотни довольных клиентов на российском и зарубежном рынке. Рассказываем, как персонализация сайта помогла сети гипермаркетов товаров для дома МаксидоМ повысить выручку до 13,6%.
Максидом ‒ первая российская сеть гипермаркетов товаров для дома. На сегодняшний день по данным Similarweb сайт ритейлера ежемесячно посещают около 2,5 миллиона пользователей. Компания поддерживает высокий уровень сервиса и стремится обеспечить квалифицированную помощь с выбором товаров каждому клиенту.
Задачи Maxidom
Ремонт и строительство требуют специальных знаний, которыми владеет не каждый. В розничных магазинах сети Максидом покупателю доступны услуги профессиональных консультантов, которые помогут скомплектовать идеальную корзину.
Но как добиться такого же отклика на запросы клиентов в онлайн-пространстве? Чтобы максимально приблизить интернет-магазин к стандартам розничного обслуживания, было необходимо:
- Обеспечить сайт алгоритмом, который точно понимает специфику ритейла товаров для обустройства дома и учитывает потребности каждого конкретного покупателя
- Найти способ предлагать дополняющие заказ позиции в реальном времени.
Для решения этих задач идеально подходят персональные товарные рекомендации.
Решение Retail Rocket
На всех ключевых страницах мы разместили блоки рекомендаций, которые наилучшим образом работают в магазинах со схожей спецификой. Для минимизации всех возможных “болей” с ритейлером всегда держит связь аккаунт-менеджер. Он консультирует магазин по любым вопросам и обеспечивает оперативное решение проблем.
Через некоторое время после интеграции в игру вступают Growth Hacker’ы. Они тестируют индивидуально подобранные решения для каждого сайта и превращают отличные показатели в превосходные.
Сейчас мы подробно расскажем о процессе тестирования и покажем итоговые цифры прироста.
Кейс 1. Тест рекомендаций на главной странице: в фокусе – лучшее
Главная страница должна заинтересовать пользователя и побудить его продолжить поиск товара на сайте. Именно поэтому мы размещаем здесь хиты продаж, которые с наибольшей вероятностью смогут заинтересовать потенциального покупателя.
За годы тестирований и разработок, Growth Hacker’ы выработали уникальную методологию выбора алгоритмов. Такой подход гарантирует положительный результат с первых тестов.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:
Первому сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий:
Второму сегменту показывался базовый алгоритм, который уже дал прирост: стандартные популярные товары. Этот сегмент выступал в качестве контрольной группы:
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Популярные товары из интересных пользователю категорий |
+5,89% |
+1,96% |
+7,97% |
| Базовый алгоритм |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары из интересных пользователю категорий» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Maxidom.ru увеличивает конверсию на 5,9% со статистической значимостью 95,9%. В сочетании с ростом среднего чека на 2% это дает прогнозируемый рост выручки на 8%.
Кейс 2. Добавление второго блока рекомендаций на главную страницу
Вторым этапом мы решили протестировать эффективность добавления дополнительного блока рекомендаций на главную страницу сайта Maxidom.ru.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий:
Второму сегменту показывались два блока: популярные товары из интересных пользователю категорий сверху и персональные рекомендации ниже:
Третьему сегменту также показывались 2 блока, но в другом порядке: персональные рекомендации сверху и популярные товары из интересных пользователю категорий снизу:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Популярные товары из интересных пользователю категорий |
+1,67% |
-0,24% |
+1,42% |
| Популярные товары (выше) и персональные рекомендации (ниже) |
+7,29% |
+5,86% |
+13,57% |
| Персональные рекомендации (выше) и популярные товары (ниже) |
+4,73% |
-0,60% |
+4,10% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары из интересных пользователю категорий и персональные рекомендации» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Maxidom.ru увеличивает конверсию на 7,3% со статистической значимостью 98,2%. В сочетании с ростом среднего чека на 5,9% это дает прогнозируемый рост выручки на 13,6%.
Кейс 3. Фокусируем внимание покупателя на странице категории
Рекомендации на странице категории – ориентир пользователя, показывающий лучшие товары среди широкого ассортимента магазина. Также важно учитывать его предпочтения в реальном времени, чтобы поддержать интерес к покупке. Приоритетная задача на этом этапе: побудить покупателя перейти на следующий этап customer journey – в карточку товара.
В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте Maxidom.ru было проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций на странице категории магазина. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования.
Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:
Первому сегменту показывались хиты продаж:
Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров:
Третий 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 категории |
-6,17% |
+6,90% |
+0,30% |
| Персональные рекомендации категории |
-1,60% |
+5,66% |
+3,98% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персональные рекомендации товаров категории» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Maxidom.ru увеличивает средний чек на 5,7%. В сочетании с небольшим уменьшением конверсии это дает прогнозируемый рост выручки на 4%.
Кейс 4. Увеличение конверсии и выручки карточки товара с помощью сопутствующих товаров
Оформление карточки во многом определяет дальнейшие действия клиента. Для того, чтобы товар с большей вероятностью оказался в корзине, здесь должна быть удобная навигация, обширная информация, а также сопутствующие товары, которыми можно дополнить выбранную позицию.
В магазине товаров для дома это особенно удобно: мы часто забываем о мелочах, которые порой бывают очень нужны. Блоки рекомендаций с сопутствующими товарами напоминают об этом, тем самым увеличивая выручку магазина.
Для того, чтобы определить, наиболее эффективную конфигурацию рекомендательных блоков в карточке товара сайта Maxidom.ru, было проведено исследование с использованием механики A/B-тестирования.
Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары с исключением хитов продаж из выдачи:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
|
Сегмент |
Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Персонализированные сопутствующие товары |
+2,13% |
-1,99% |
+0,09% |
| Персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара |
+2,52% |
-2,32% |
+0,14% |
| Персонализированные сопутствующие товары с исключением хитов |
+3,69% |
+0,20% |
+3,90% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары с исключением хитов из выдачи» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Maxidom.ru увеличивает конверсию на 3,7%. В сочетании с ростом среднего чека на 0,2% это дает прогнозируемый рост выручки на 4%.
Кейс 5. Как “дожать” покупателя и получить прирост среднего чека на 7,8%
Корзина – финальный этап customer journey, поэтому здесь очень важно не переусердствовать с деталями и сфокусировать внимание клиента на завершении покупки. Для того, чтобы увеличить средний чек, можно использовать блоки рекомендаций, товары из которых подходят к заказу пользователя.
Для того, чтобы понять, какой из блоков товарных рекомендаций наиболее эффективен на странице корзины, было проведено исследование различных алгоритмов рекомендаций с применением механики A/B-тестирования.
Все посетители сайта Maxidom.ru случайным образом делились на 4 сегмента:
Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары:
Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:
Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
| Сегмент | Прирост конверсии | Изменение среднего чека |
Оценка увеличения выручки |
| Сопутствующие товары |
-1,21% |
+3,71% |
+2,45% |
| Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара |
-1,56% |
+7,85% |
+6,17% |
| Персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара |
-0,36% |
+4,46% |
+4,08% |
| Контрольная группа |
– |
– |
– |
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Maxidom.ru увеличивает средний чек на 7,9%. В сочетании с небольшим уменьшением конверсии это дает прогнозируемый рост выручки на 6,2%.
Отзыв Maxidom.ru
«Команда Retail Rocket доказывает, что персонализация сайта – must-have для повышения выручки и лояльности клиентов. Было приятно работать с такой профессиональной командой. Growth Hacker’ы нашли отличное решения для поставленных задач и теперь персональные рекомендации помогают с выбором товара на всех основных страницах сайта. Мы наблюдаем значительное увеличение выручки и среднего чека после проведения тестов».
Ильгиз Муллабаев, интернет-маркетолог магазина Maxidom.ru
