- Кейсы
Кейс Zarina: рост выручки благодаря персональным рекомендациям
Одна из ключевых особенностей fashion-ритейла заключается в необходимости адаптироваться к смене вкусов покупателей в зависимости от сезона и модных тенденций. Нет двух одинаковых людей, особенно, когда вопрос касается одежды. Это значит, что универсальной конфигурации товарных рекомендаций на сайте интернет-магазина просто не существует.
Идеальным решением будет показать каждому пользователю персонализированные под его личные интересы варианты страниц интернет-магазина. Покупатели испытывают максимально положительные эмоции от взаимодействия с брендом, когда видят на сайте именно те товары, за которыми они пришли. Персонализированные товарные рекомендации позволяют бренду значительно сэкономить время пользователя на поиск нужной модели и предложить дополнительные позиции, которые также могут его заинтересовать.
Рассказываем, как внедрение персональных рекомендаций на всех страницах сайта позволило интерент-магазину Zarina.ru увеличить выручку более, чем на 28%.
Zarina — российский бренд женской одежды и аксессуаров, основанный в 1993 году. Покупатели высоко оценили сочетание классического стиля и актуальных деталей, доступной цены и высокого качества продукции бренда, что позволило открыть в России свыше 200 офлайн магазинов Zarina. В 1999 году бренд запустил торговлю в онлайн-канале.
Страница категории
Кейс 1. Тестирование рекомендаций на странице категории
Если товарные рекомендации на главной странице магазина нужны для того, чтобы заинтересовать пользователя с первого взгляда, то рекомендации на странице категории служат указателем, который помогает показать самое лучшее и интересное из ассортимента отдела, учитывая real-time предпочтения пользователя и популярность товаров. Основная задача страницы категории — побудить пользователя перейти на следующий этап customer journey — в карточку товара.
Для того, чтобы определить, какая конфигурация блоков рекомендаций в категории наиболее эффективна для аудитории сайта Zarina.ru, Growth Hacker’ами Retail Rocket было протестировано несколько вариантов.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта Zarina.ru случайным образом делились на два сегмента:
- Первому сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории.
- Второй сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
По итогам теста наилучший результат на странице категории интернет-магазина Zarina.ru показала механика «Персональные рекомендации товаров из категории». Прирост конверсии составил 2,94%, что в сочетании с повышением суммы среднего чека на 4,72% обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 7,79%.
Карточка товара
Кейс 2. Тестирование рекомендаций в карточке товара
Карточка товара — это не только отличный способ рассказать покупателю об особенностях и достоинствах товара, чтобы побудить его добавить выбранную позицию в корзину. Это также возможность дополнительно показать покупателю сопутствующие товары, что позволит увеличить сумму продажи в случае, если пользователь уже нашел то, что ему нужно. А также удержать посетителя в интернет-магазине с помощью альтернатив, если просматриваемый товар его не совсем устраивает.
В карточке товара на сайте Zarina.ru было протестировано несколько алгоритмов и вариаций расположения блоков товарных рекомендаций, чтобы определить, какой из них имеет большую конверсию и приносит большую выручку.
Исследование проводилось с применением механики A/B-тестирования в два этапа. Сначала все посетители сайта Zarina.ru случайным образом делились на три сегмента, каждый из которых видел свой вариант карточки товара:
- Первому сегменту показывались похожие товары.
- Второму сегменту показывались два блока: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами).
- Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Лучший результат показала механика «Похожие товары». Ее применение позволило увеличить конверсию на 4,08%, а средний чек на 1,11%, что в сумме обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 5,24%.
Кейс 3. Тестирование рекомендаций в карточке товара
В прошлом тесте мы выяснили, что блок с похожими товарами обеспечивает наибольший прирост выручки. Но мы решили не останавливаться на достигнутом и оценить его эффективность в сравнении с блоком с сопутствующими товарами, а также комбинацией похожих и сопутствующих товаров. Исследование проводилось с применением механики A/B-тестирования.
Все посетители сайта Zarina.ru случайным образом делились на три сегмента, каждый из которых видел свой вариант карточки товара:
- Первый сегмент был контрольной группой. Пользователям показывался блок рекомендаций похожих товаров, потому что он оказался наиболее эффективным по результатам предыдущего теста.
- Второму сегменту показывались сопутствующие товары.
- Третьему сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами).
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Согласно результатам тестирования, наиболее эффективной оказалась комбинация двух блоков персональных рекомендаций: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами).
Этот вариант расположения блоков рекомендаций позволил интернет-магазину Zarina.ru увеличить конверсию целевых посетителей на 16,18% со статистической значимостью 97,2%, что при незначительном снижении среднего чека на 1,29% приводит к прогнозируемому росту выручки на 14,69%.
Страница корзины
Кейс 4. Тестирование рекомендаций в корзине
Корзина — это завершающая стадия customer journey. Основная задача ритейлера на этом этапе — сделать процесс совершения покупки как можно более удобным для пользователя, для этого страница корзины должна быть максимально простой и функциональной.
Программа-максимум — предложить пользователю интересные ему дополнительные товары из категории просматриваемого товара и других категорий, сопутствующие товары и аксессуары. В результате покупатель сможет увидеть и приобрести актуальные товары для пополнения своего гардероба, а ритейлер — увеличить выручку.
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 Zarina.ru случайным образом делились на три сегмента, каждый из которых видел свою версию корзины:
- Первому сегменту показывались сопутствующие товары.
- Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара.
- Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
По итогам теста рекомендации сопутствующих товаров из категорий, отличных от категории просматриваемого товара, в корзине интернет-магазина Zarina.ru увеличивают конверсию целевых посетителей на 11,6% со статистической значимостью 98,1%, что в сочетании с ростом среднего чека на 3,91% приводит к прогнозируемому росту выручки на 16%.
Кейс 5. Тестирование рекомендаций на странице корзины
После того, как был определен наиболее эффективный для страницы корзины блок товарных рекомендаций (им стал блок «Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара»), мы решили оценить его в сравнении с другими механиками. Для этого было проведена серия A/B-тестов.
Все посетители сайта Zarina.ru случайным образом делились на три сегмента:
- Первому сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара, потому что этот блок оказался наиболее эффективным по результатам предыдущего теста.
- Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары.
- Третьему сегменту показывались аксессуары.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Согласно результатам тестирования, рекомендации аксессуаров в корзине интернет-магазина Zarina.ru увеличивают конверсию на 12,85% со статистической значимостью 95,4%. Несмотря на незначительное снижение суммы среднего чека на 2,16%, это приводит к прогнозируемому росту выручки на 10,41%.
Таким образом, выручка на разных страницах увеличилась на:
- Категория на 7,79%
- Карточка на 20,69%
- Корзина на 28,07%
Заключение
Персональные рекомендации помогают предложить пользователю товары, интересные и актуальные для него на момент посещения сайта. В конечном счете это улучшает качество коммуникации омниканального ритейлера с клиентом, позволяя предоставить ему тот уровень сервиса, который обеспечивается в офлайне. Платформа Retail Rocket позволяет воссоздать персонализированный покупательский опыт в онлайн-пространстве и познакомить пользователя с ассортиментом-магазина, выполняя роль чуткого консультанта. Это повышает конверсию и выручку интернет-магазина и положительно влияет на впечатление пользователя от взаимодействия с брендом.
Менеджер интернет-магазина Zarina
