fbpx

Персонализация интернет-магазина сети гипермаркетов МаксидоМ: рост выручки до 13,6%

416 Просмотров

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

 


Инфоподдержка: vc.ru