fbpx

Обновления в платформе за 1 квартал 2020 года

203 Просмотров

Сегодня мы хотим разнообразить текущую мировую и российскую повестку и рассказать вам о том, что изменилось в платформе Retail Rocket за последние несколько месяцев. 

Никакие самоизоляции и удаленки не помешали нам дорабатывать наши сервисы и внедрять новые «фишки». В первом квартале 2020 года специалисты команды Retail Rocket сделали много интересного:

Расскажем подробнее об этих и других изменениях.

Кросс-канальные коммуникации

В нашем центре digital-коммуникаций долгожданное пополнение! С радостью представляем сразу два новых инструмента: браузерные push-уведомления и SMS. 

Их появление выводит маркетинговые возможности интернет-магазинов, использующих платформу Retail Rocket, на качественно новый уровень. Теперь вы можете при помощи единого интерфейса создавать мультиканальные цепочки рассылок, отправляя сообщения через те каналы коммуникации, которые удобнее покупателям. 

Как это выглядит на практике? Например, можно отправить email-рассылку с анонсом акции, а через два дня прислать push-уведомление или SMS только тем клиентам, которые не открыли электронное письмо. Или донести через браузер и мобильный телефон новинки ассортимента до пользователей, которые не посещали ваш магазин определенный срок. 

Единый сегментатор нашей платформы позволяет использовать в любом из этих каналов все данные о пользователях для построения максимально точных клиентских сегментов. Это улучшает персонализацию маркетинговых кампаний, а значит — повышает их эффективность. 

Мы уже провели с некоторыми клиентами пилотные проекты с использованием push-уведомлений и SMS и совсем скоро расскажем вам о результатах в новых кейсах.

Обновления в персонализации мерчендайзинга

Улучшили алгоритм рекомендации альтернативных товаров

Самый сложный этап при персонализации сайта, как и во многих других делах, — стартовый. Его еще называют «холодный старт» из-за низкого покрытия товаров рекомендациями. Раньше на этом этапе алгоритм альтернатив сталкивался с проблемой: для части товаров он мог подобрать рекомендации, основываясь на поведении пользователей и истории продаж, однако неизбежно стали бы попадаться и товары, к которым нечего предложить, кроме такого же товара другого размера или цвета. В итоге в блок рекомендаций могли попасть аналогичные товары, что ограничило бы выбор покупателя. 

Чтобы предотвратить эту проблему, раньше мы просто не допускали показ виджета в тех случаях, когда информации не хватало. Теперь наш алгоритм показывает доступные для заказа товары из разных групп, что гарантирует более разнообразную выдачу. В итоге доля показов виджетов при «холодном старте» увеличилась на 9,4%.

Доработали алгоритм популярных товаров из интересных пользователю категорий

В процессе оптимизации одного из ключевых алгоритмов мы тестировали разные варианты показа бестселлеров в блоке рекомендаций. Один из вариантов показал улучшение метрик, поэтому мы доработали алгоритм с учетом этих знаний. Теперь он показывает пользователям, об интересах которых у нас пока мало информации, не только бестселлеры из категорий, которые он просматривал, но и хиты продаж других категорий интернет-магазина, подобранных специальным образом. Изменение позволило предлагать клиентам больше разнообразных и релевантных позиций.

Обновили поисковые алгоритмы 

Мы стремимся к тому, чтобы наши поисковые рекомендации постоянно совершенствовались. Для этого они должны накапливать статистику поисковых запросов. Благодаря новому подходу к формированию статистики алгоритм гарантирует более релевантную поисковую выдачу. В результате у одного из наших клиентов количество пустых выдач сократилось на 13%. 

Проапгрейдили алгоритмы формирования сопутствующих товаров и аксессуаров

Наша миссия — помогать интернет-магазинам повышать продажи с помощью технологий Big Data. Поэтому мы постоянно улучшаем проверенный способ увеличения среднего чека — предложение сопутствующих товаров и аксессуаров.

На этот раз мы решили доработать этап «холодного старта» — момент первого посещения сайта, когда система еще не успела накопить достаточно данных о поведении пользователя. Как предложить подходящие товары, не зная ничего о пользователях и их предпочтениях? 

Теперь, чтобы подобрать идеальные сопутствующие варианты, достаточно знать «точку отсчета», т.е. исходный товар, который заинтересовал пользователя. Обновленный алгоритм сопутствующих товаров позволяет моментально проанализировать товарную матрицу, оценить цепочки связи между различными вариантами и порекомендовать именно то, что наилучшим образом подойдет именно для этого товара.

По итогам тестов наш обновленный алгоритм наиболее эффективно показал себя в карточке товара. 

Кроме того, мы повысили важность бизнес-правил при формировании сопутствующих товаров.

Обновления в платформе email-маркетинга

Улучшили повторную подписку

Знакомая боль всех email-маркетологов — отток клиентской базы. Мы приготовили классный инструмент, чтобы ее облегчить. Работает он так: если ценный клиент отписался от рассылок, платформа узнает его при посещении сайта и показывает pop-up с предложением повторной подписки за бонус. В случае согласия пользователь получает письмо с промо-кодом. Эта функция уже хорошо себя проявила на нескольких проектах.

Изменили число возможных сегментов в сегментаторе

Наш нежно любимый сегментатор, позволяющий создавать сегменты на основе базы подписчиков, стал еще быстрее и производительнее. Нам удалось значительно улучшить его быстродействие, ограничив количество условий создания сегментов до 50. Поэтому, если вам захочется сделать такой навороченный сегмент, обращайтесь к нашим аккаунт-менеджерам в частном порядке. Возможно, мы сделаем с вами отдельный кейс 🙂

Заключение

Жизнь в ecommerce не останавливается ни на секунду. Пока вы читали этот текст, пользователи совершали онлайн-покупки, курьеры развозили заказы, а специалисты Retail Rocket создавали самые прогрессивные сервисы для интернет-магазинов. Спасибо, что следите за нашими новостями! Мы не остановимся на достигнутом, поэтому ждите новые продукты, фичи и обновления, которые уже создаются для вас!