Как легко и быстро настроить продукты Retail Rocket Group и начать работу

Как легко и быстро настроить продукты Retail Rocket Group и начать работу

Мы регулярно прилагаем усилия, чтобы ваша работа с платформой была удобной и эффективной. Сегодня расскажем, как упростили и усовершенствовали навигацию в личном кабинете. Материал будет особенно актуален тем, кто когда-то регистрировался в нем, но не разобрался с настройками и не завершил процесс.

Содержание статьи

Напомним, как раньше выглядела страница после регистрации:

Какие сложности с ней возникали:

Как итог, без помощи техподдержки было сложно пройти регистрацию и начать пользоваться продуктами. Мы провели большую работу, чтобы это исправить. Вот как все выглядит сейчас.

Открыли все меню продуктов

После регистрации можно посмотреть все продукты Retention Management Platform и уже потом настроить их, а не наоборот.

Убрали обязательные настройки всех продуктов после регистрации

Для запуска конкретного продукта нужно минимально настроить только его. Это сильно ускоряет начало работы. Например, для работы web-push вместо трех страниц настроек теперь три минимально необходимых пункта.

Обновили инструкции по интеграции с CMS популярных платформ

Сделали описание для каждого продукта: кому, когда и зачем запускать

Также мы добавили релевантные кейсы, чтобы вы могли быстро принять решение, использовать продукт или нет. Пример, как это выглядит:

Разделили настройки продуктов на базовые и дополнительные, чтобы вы тестировали их быстрее

Чтобы запустить продукт, нужны только базовые настройки. Дополнительные можно использовать тогда, когда хотите зарабатывать с продукта больше денег, видеть больше статистики и т.п.

Выводим сообщения об ошибках

Если сбой в настройках влияет на определенные продукты, то ошибки показываются на их страницах. Также они сопровождаются рекомендациями, где и что исправить.

Благодаря обновлениям теперь вы можете зарегистрироваться в системе, посмотреть все продукты, быстро настроить нужные и протестировать бесплатно в течение месяца. Зарегистрируйтесь и попробуйте!

Бонус для тех, кто активно использует продукты Retail Rocket Group

Пока мы обновляем тарифную схему для небольших магазинов, вы можете бесплатно пользоваться массовыми и триггерными push-уведомлениями. Все триггерные сценарии теперь доступны без ограничений!

Над обновлениями работали:

Есть идеи, как сделать интерфейс удобнее? Напишите нам на uxfeedback@retailrocket.io

По вопросам использования платформы обращайтесь в поддержку support@retailrocket.ru

Как внедрить персональные рекомендации в мессенджеры за две недели: кейс Skillbox

Как внедрить персональные рекомендации в мессенджеры за две недели: кейс Skillbox

Процент открытий и реакций в мессенджерах как правило выше, чем в email-канале. Несмотря на это, их редко рассматривают в качестве площадки для доставки рекламных сообщений — например, персональных рекомендаций.

Содержание статьи

Наши партнеры из Skillbox предположили, что автоматизированные и персонализированные товарные рекомендации Retail Rocket будут эффективно работать в мессенджерах за счет более высокой открываемости сообщений. И решили проверить гипотезу на практике. За месяц тестирования получили 53 сделки и освободили ресурс менеджеров для решения менее рутинных задач. Как команда построила процессы и пришла к такому результату — читайте ниже.

О партнере

Skillbox  — одна из крупнейших российских образовательных платформ онлайн-курсов. Помогает получить востребованную профессию независимо от возраста и местоположения. Сейчас компания предлагает 500 курсов на выбор, каталог постоянно пополняется. Их прошли уже 590.000 человек. В среднем каждый месяц сайт компании посещают 5 млн пользователей.

Почему решили внедрить рекомендации в мессенджеры

В 2020 году команда Skillbox разработала чат-бота для Telegram, ВКонтакте, WhatsApp и Viber и превратила его в самостоятельный канал продаж. Он генерировал 8% выручки всей компании при нулевых затратах на трафик. Следующим логичным шагом стало увеличение эффективности этого канала за счет отправки пользователям сообщений с персональными предложениями.

За год работы рекомендации Retail Rocket показали отличные результаты на сайте и в рассылках. Например, сейчас письма с рекомендациями генерируют 7,5% выручки всего CRM-направления. Поэтому было принято решение попробовать внедрить их также в чат-бот в мессенджерах.

Не все бизнесы готовы продавать свои продукты и услуги через мессенджеры, однако для нас это направление оказалось очень перспективным и мы планируем развивать его дальше.
Приведу пример. В отличие от классического e-commerce, продажи в EdTech состоят их двух этапов: сначала пользователь оставляет заявку на курс, затем с ним связывается менеджер и оформляет заказ. Раньше при недозвонах мы отправляли клиенту sms-уведомление. Выходило дорого. Просто заменив эту механику на каскадную, где клиенту сначала отправляется сообщение в бесплатном мессенджере, затем в платном и только потом в смс, мы сэкономили 80% бюджета
Picture of Вероника Мишакова
Вероника Мишакова

Руководитель CRM-направления Skillbox

Как работают рекомендации в чат-боте Skillbox

В бот пользователи попадают через сайт Skillbox. В нем они могут посмотреть бесплатные курсы, почитать ответы на самые популярные вопросы, пройти тест по профориентации, выбрать и оплатить курс, а также пообщаться с живым менеджером. Если по итогу такого изучения и общения человек не оставляет заявку, и в CRM-системе не создается сделка, в ход идут рекомендации.

Изначально команда мессенджер-маркетинга Skillbox делала рассылки с рекомендациями вручную. Она группировала несколько похожих курсов и направлений, запрашивала под каждую группу рекомендации в Retail Rocket и таким образом формировала сообщения. Затем процесс решили полностью автоматизировать. Понадобилось всего две недели, чтобы настроить все по  следующей подготовленной схеме.

Когда человек попадает в бот, конструктор чат-ботов fstrk.io анализирует, с какой страницы сайта он пришел, и в зависимости от этого первично сегментирует по направлению обучения или конкретному курсу. Если определить страницу нельзя, система относит пользователя к соответствующему сегменту.

Следующий шаг — автоматическая проверка статуса сделки в CRM-системе. Если сделки нет или она не завершилась продажей, сообщение с рекомендациями может быть отправлено.

Всего в боте используется 3 типа рекомендаций:

В зависимости от ситуации запускается одна из цепочек:

Перед отправкой каждой следующей порции рекомендаций, fstrk.io снова проверяет, не завершилась ли предыдущая коммуникация сделкой в CRM. Если сделка появилась и не является неуспешной или закрытой, цепочка останавливается. Таким образом мы не переспамливаем пользователей.

Для оценки качества рекомендаций команда Skillbox добавила небольшой опрос. В нем чат-бот просит пользователя оценить, насколько ему актуальна и интересна полученная подборка курсов. Все оценки сохраняются, в будущем их можно проанализировать.

Результаты за месяц тестирования

Мы решили усилить с помощью рекомендаций наши мессенджеры. Кажется, такого никто пока не делал.
Теперь наша коммуникация с пользователями в боте стала ещё более быстрой, эффективной и по-настоящему индивидуальной. И мы можем тратить освободившийся ресурс на менее рутинные задачи. Например, продумывание новых механик с использованием персональных рекомендаций
Picture of Корелова Валерия
Корелова Валерия

Ведущий менеджер мессенджер-маркетинга

Это наш первый проект в сфере EdTech, и я очень рад вести его. Несмотря на то, что инструменты Retail Rocket больше заточены под классический e-commerce, мы смогли адаптировать рекомендательную систему под Skillbox сразу в трех каналах коммуникации и получить действительно впечатляющие результаты
Picture of Алексей Полищук
Алексей Полищук

Менеджер заботы о партнерах Retail Rocket Group

Как получать больше заказов с помощью персонального подхода: кейс Siberian Wellness

Как получать больше заказов с помощью персонального подхода: кейс Siberian Wellness

Экологичность бренда становится все более значимой для покупателей. Это касается как продукции, которую производит и продает компания, так и ее политики в целом. Как правило у таких компаний сильная эмоциональная связь с клиентами и высокая лояльность покупателей. Что можно предложить бренду, чтобы укрепить эту связь и при этом увеличить эффективность бизнеса? Рассказываем о создании индивидуального подхода на основе искусственного интеллекта для компании Siberian Wellness.

Содержание статьи

Цифры и факты

Компания Siberian Wellness — сибирский эко-бренд с более чем 24-летней историей. Центры продаж расположены в 26 странах, а заказ продукции доступен в 65 странах мира. Каждый месяц интернет-магазин посещают 2,5 миллиона клиентов.

У бренда крупное сообщество поклонников в разных точках планеты, и каждому из покупателей товаров Siberian Wellness нужно предоставить персонализированный подход, показать ценность для компании.

Решение: внедрение технологии умного мерчендайзинга на сайте и персонализация товарных предложений для каждого клиента.

Результаты

Внедрение технологии умного мерчендайзинга на сайте и персонализация товарных предложений для каждого клиента.

Цели и задачи компании Siberian Wellness

«Мы родились в Сибири и вот уже более 24 лет производим здесь натуральные продукты для здоровья, спорта и красоты на основе дикорастущих сибирских трав», — рассказывает компания на официальном сайте бренда Siberian Wellness.

Для развития бизнеса в России и выхода на международные рынки сибирская компания сформировала разнообразный ассортимент, куда вошли продукты питания, эко-косметика и другие товары для красоты и здорового образа жизни, рассчитанные на разные сегменты аудитории.

Стремление к улучшению ключевых бизнес-показателей в условиях высокой конкуренции в нише «‎‎зеленой» продукции послужило поводом повысить эффективность сервиса на сайте с помощью персонального подхода к каждому клиенту. В связи с этим были поставлены задачи:

Наша компания известна не только в России, но и далеко за ее пределами.
И несмотря на прочные отношения с клиентами, всегда есть возможность улучшить сервис, чтобы покупателям было удобнее совершать покупки, а магазин получил рост эффективности. В Retail Rocket нам предложили персонализацию товарных подборок на основе умной математической модели. Так каждый наш клиент получил возможность быстро и без усилий находить нужный товар в каталоге, лучше ориентироваться в ассортименте Siberian Wellness, благодаря чему увеличился средний чек и число заказов на сайте
Дарья Велигодская

Ecommerce-директор Siberian Wellness

Решение Retail Rocket

Поклонники экологически чистых продуктов питания и органической косметики по-разному подходят к шопингу, уделяя внимание составу, стоимости товара и другим характеристикам. Благодаря модулю Data Warehouse, все данные о покупателе: его предпочтениях, интересах, поведении на сайте, истории покупок хранятся в одном месте и позволяют сегментировать аудиторию, предлагая каждому клиенту релевантные подборки товаров на всех этапах Customer Journey. А искусственный интеллект — основа модулей Retention Management Platform — знает, какие позиции ассортимента предложить клиенту в каждый момент времени. С учетом специфики Siberian Wellness специалисты Retail Rocket решили:

Мы проанализировали работу интернет-магазина Siberian Wellness, собрали данные о клиентах и разработали стратегию персонализации для каждой страницы, а затем провели A/B-тестирование гипотез, выделив наиболее эффективные механики взаимодействия с покупателями. Все это позитивно повлияло на бизнес-метрики, обеспечивая их стабильный рост
Дмитрий

Менеджер Retail Rocket

Создаем персональную версию сайта для каждого клиента

Индивидуальный подход к каждому покупателю повышает его лояльность, формирует положительный покупательский опыт и помогает превращать новичка в постоянного клиента магазина. На сайте, который в реальном времени подстраивается под запросы посетителя, можно без усилий и потери времени находить интересующие товары, учитывая множество параметров: цвет, размер, категория, цена, сезон и т. д.

Для компании мы разработали и внедрили блоки рекомендаций на 15 ключевых страницах интернет-магазина Siberian Wellness: на главной, в категории, карточке товара, корзине, в разделе акций, блоге, на странице поиска на сайте и др. Расскажем подробнее о некоторых из них:

Привлекаем лучшими предложениями «с порога»

Главная страница, как витрина магазина, призвана показать наиболее интересные предложения и сразу привлечь внимание посетителей. У Siberian Wellness подборка таких товаров рассчитана как на привлечение новых покупателей, так и клиентов, которые успели проявить себя на сайте.

Первая группа покупателей, о которых магазин пока ничего «‎не знает‎», имеет возможность познакомиться с хитами продаж — теми товарами, которые чаще всего покупают другие посетители. А второй группе людей, у которых уже есть история поведения и покупок, предлагается блок персональных рекомендаций — на основе проявленных интересов.

Расширяем возможности выбора во всех подкатегориях

Несмотря на то, что покупателя заинтересовала конкретная категория, он вряд ли захочет просматривать все ее товары. На этом этапе Customer Journey важно обеспечить ему удобный просмотр интересующих позиций. Покупатели, чьи предпочтения пока неизвестны, видят в категории и ее подразделах бестселлеры магазина. А остальным клиентам предлагаются персональные рекомендации на основе интересов и поведения на сайте.

При этом умный алгоритм персонализации в главной категории показывает клиенту рекомендации из всех ее подкатегорий. Например, в разделе «Красота‎» покупатель увидит подборку не только с кремами для тела, которые он просматривал, но и со средствами для рук, а также косметикой и парфюмерией.

Радуем скидками на топовые товары

Посетитель раздела акций и распродаж близок к покупке и с высокой вероятностью отправит в корзину понравившийся товар, ведь он продается по привлекательной сниженной цене. На странице акций клиентам Siberian Wellness предлагаются самые популярные товары, на которые действует скидка.

Помогаем сделать выбор в карточке товара

Открывая карточку товара, покупатель проявляет явный интерес к конкретной позиции каталога и еще на один шаг приближается к покупке. Кроме фото и подробной информации о товаре на этом этапе воронки продаж можно показать ему похожие предложения, а также сопутствующие товары, которые станут отличным дополнением к интересующей позиции. Например, детское мыло в дополнение к пенке для купания младенцев.

Предлагаем читать и покупать

Кроме публикаций на темы экологии, здорового образа жизни и ухода за телом в блоге сайта и его разделах появился виджет с хитами продаж магазина, в том числе и новинками, недавно вошедшими в ассортимент Siberian Wellness. На каждой странице блога рекомендации формируются по-разному — с учетом тематики раздела статей: красота, здоровье, питание и другие.

Повышаем эффективность персонализации на сайте

Для персонализации интернет-магазина Siberian Wellness эксперты Retail Rocket провели 9 A/B-тестов, что позволило с учетом поведенческих факторов предложить каждому посетителю сайта товары, соответствующие его интересам и индивидуальным характеристикам. Покажем, как можно постоянно повышать метрики интернет-магазина с помощью итеративных улучшений.

Персонализируем предложения в категории

Как уже упоминалось выше, клиенту не всегда просто ориентироваться в обилии предложений категорий и подкатегорий интернет-магазина. Чтобы сэкономить его время, в категории верхнего уровня был внедрен блок с персональными рекомендациями и подборка хитов продаж. Теперь объясним, почему мы выбрали именно такое решение.

Для подбора наиболее эффективного алгоритма наши эксперты провели A/B-тесты. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались персональные рекомендации товаров в категории:

Второму сегменту показывались хиты продаж в категории:

Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Персональные рекомендации товаров в категории показали наилучший результат: рост конверсии на 12,3% и прогнозируемый рост выручки на 8%.
График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

В корзине показываем товары других категорий

Как известно «аппетит приходит во время еды», и когда клиент добавляет в корзину товар, его можно заинтересовать персональными рекомендациями. С помощью A/B-тестирования мы выяснили, какая конфигурация дает наилучшие результаты.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента.

Первому сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары:

Третьему сегменту, который был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты тестирования:

Самые высокие результаты показала механика «Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара»: рост конверсии на 7,35%, рост среднего чека на 4,3% и прогнозируемый рост выручки на 12%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

Улучшаем поисковые рекомендации

Как правило строкой поиска на сайте клиент пользуется, когда уже понимает, какая категория или товар его интересуют, поэтому важно создать условия, при которых покупатель точно найдет нужный ему товар.

Для того, чтобы выбрать оптимальную стратегию персонализации на странице поиска, мы традиционно обратились к A/B-тестированию.

Все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:

Первому сегменту показывались поисковые рекомендации:

Второму сегменту, который был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты тестирования

Поисковые рекомендации показали рост среднего чека на 6,75% и обеспечили прогнозируемый рост выручки на 3,3%.

Решения по итогам A/B тестирования об успехе той или иной гипотезы принимаются с учетом ключевых показателей эффективности. К ним относится не только конверсия, но и средний чек заказа (АОV — Average Order Value).

В этом случае значимой разницы по конверсии нет (см. график 1), и можно было бы отказаться от результатов теста, если учитывать только эту метрику. Однако, положительное решение было принято, исходя из значительного прироста среднего чека (график 2). Наша основная цель — не только протестировать гипотезу, но и проанализировать разные срезы, чтобы найти наиболее ценное для бизнеса решение (в этом конкретном случае, обеспечивая достоверный прирост выручки за счет значимого роста среднего чека).

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии
Доверительные интервалы среднего чека

На этом графике представлены доверительные интервалы по метрике АОV — средний чек заказа. Доверительный интервал — это диапазон значений, в который с вероятностью 90% попадает случайная величина (значение среднего чека в данном сегменте теста). Верхняя и нижняя границы интервала отложены на оси Y. Это дает возможность визуально сравнить интервалы среднего чека выигравшего сегмента и базового сегмента (контрольной группы).

Результаты

Используя стратегию умного онлайн-мерчендайзинга и увеличивая эффективность с помощью проверки гипотез силами команды Growth Hacker’ов, нам удалось достичь следующих результатов:

Комментарии по проекту

Наш эко-бренд предлагает покупателям товары разных категорий: от полезной еды и напитков до wellness-товаров и одежды, и нам важно понять потребности и угадать желания каждого клиента. Персональные подборки товаров на разных страницах нашего сайта экономят время покупателей и позволяют им увидеть максимум интересных предложений из нашего ассортимента. В итоге в выигрыше остаются все: бизнес-показатели растут, а клиенты довольны нашим сервисом и товарами. Спасибо команде Retail Rocket за глубокий анализ, рекомендации и эффективные решения
Дарья Велигородская

Ecommerce-директор Siberian Wellness

Компания Siberian Wellness завоевала любовь и доверие миллионов клиентов по всему миру, бизнес развивается в офлайне и онлайне. И мы нашли точки для улучшения ключевых метрик сайта. В этом нам помогли прогрессивная позиция сотрудников компании и желание развиваться, используя IT тренды. В таких комфортных условиях взаимодействия удалось разработать и внедрить стратегию, обеспечивающую рост среднего чека и выручки на клиента
Дмитрий

Менеджер Retail Rocket

Как удерживать клиентов с помощью персонального подхода и соединения офлайна и онлайна: кейс гипермаркета МаксидоМ

Как удерживать клиентов с помощью персонального подхода и соединения офлайна и онлайна: кейс гипермаркета МаксидоМ

Клиенты не делят свой опыт на онлайн и офлайн: они оценивают компанию целиком и им либо нравятся предложения и сервис, либо нет. Но маркетологи должны учитывать специфику каждого из каналов и комплексно использовать их для максимально эффективной коммуникации с покупателями. Как справляются с этой задачей профессионалы? Рассказываем на примере онлайн-гипермаркета МаксидоМ.

Содержание статьи

Цифры и факты

Дано:
Российская сеть строительных гипермаркетов МаксидоМ: 15 гипермаркетов в 7 регионах России, более 65 тыс. товаров в ассортименте, более 3 000 000 посетителей в интернет-магазине в месяц.

Главная задача — обеспечить каждому клиенту персонализированный подход в интернет-магазине и email-канале с учетом его поведения в сети и физических торговых точках компании. А также повысить выручку, количество заказов и LTV клиентов с помощью искусственного интеллекта.

Решение:

Что помогло интернет-гипермаркету Maxidom добиться таких результатов?

О компании Максидом

Самый первый гипермаркет товаров для дома, ремонта и строительства «Максидом» был открыт в 1997 году в Санкт-Петербурге в здании бывшей гидрологической лаборатории. На сегодняшний день у ритейлера пятнадцать гипермаркетов в Санкт-Петербурге, Москве, Нижнем Новгороде, Уфе, Казани, Самаре и Екатеринбурге. Число держателей карты программы лояльности МаксидоМ превышает 2 млн. человек.

В 2011 компания запустила первый в России интернет-магазин в DIY-сегменте maxidom.ru. В 2020 году его посещаемость достигла 3 миллионов пользователей в месяц. Каждый год компания удваивает свои онлайн-продажи. О «Максидоме» знают 98% жителей Санкт-Петербурга, а 75% из них хотя бы раз делали здесь покупки. Не каждому ритейлеру удается настолько понравиться жителям северной столицы, и без высокого качества обслуживания добиться такого успеха было бы невозможно. Постоянный читатель нашего блога знает, что в Максидоме подошли со всей серьезностью к внедрению технологии персонализации в интернет-магазине, сделав его при участии Growth Hacker’ов Retail Rocket максимально ориентированным на вкусы покупателей. Однако в компании не стали останавливаться на достигнутом и сделали много интересного за время, прошедшее с момента выхода нашего прошлого общего кейса.

Цели и задачи

При формировании ассортимента и сервиса команда ритейлера изучила привычки и потребности жителей России, а также учла особенности национального характера. Темпы развития МаксидоМ подтверждают правильность выбранного подхода, однако растущая в интернете конкуренция в DIY-сегменте мотивирует улучшить сервис с помощью персонализированной коммуникации с клиентами в разных каналах.

Поэтому в МаксидоМ поставили задачи:

Раньше люди покупали материалы для ремонта на стройбазах, а товары для дома — в хозяйственных магазинах и на рынках. Вместо этого мы предложили большие и светлые магазины, в которые приятно зайти, и где клиенты всегда могут получить экспертные консультации. Мы хотим, чтобы коммуникация с покупателями в онлайне соответствовала высокому уровню сервиса в офлайне, и поэтому обратились за поддержкой в Retail Rocket
Picture of Наталья Попова
Наталья Попова

Специалист по продвижению сайтов интернет-магазина МаксидоМ

Решение Retail Rocket

Каждый дом уникален по-своему, как и индивидуальны вкусы и потребности его обитателей. Однако, обладая знаниями об истории покупок и интересах пользователя, можно предполагать, какие товары, когда и в каком канале ему следует предложить. Также важно учитывать расположение физических торговых точек компании, поскольку некоторые товары покупатели предпочитают сначала увидеть собственными глазами. Из-за этого они совершают одну часть покупок в офлайне, а другую — в интернет-магазине. МаксидоМ заботится об удержании клиентов, связывая их виртуальную и реальную активность в едином профиле, чтобы предлагать на основе истории офлайн-покупок более релевантные товарные подборки в онлайне.

С учетом специфики компании специалисты Retail Rocket решили:

Мы неоднократно убеждались, что комплексная персонализация сайта и email-канала приводит к заметному росту всех ключевых показателей интернет-магазина. Если при этом грамотно использовать данные об офлайн-покупках пользователей, можно сделать товарные рекомендации еще более релевантными
Picture of  Александр
Александр

Менеджер Retail Rocket

Подстраиваем содержание сайта под интересы клиентов

В прошлом кейсе мы описали персонализацию ключевых страниц, поэтому сегодня не будем повторяться и расскажем о том, что нового появилось за прошедший год. Например, о блоках «Умные предложения» и функциях сравнения товаров, использующие технологию персонализации. Но обо всем по порядку.

Блоки с товарными рекомендациями внедрены на 15 наиболее посещаемых страницах интернет-магазина МаксидоМ. На каком бы этапе customer journey ни находился пользователь, алгоритмы подберут товары, соответствующие его потребностям в данный момент времени.

Предлагаем товарные подборки «с умом»

Каждый пользователь, зашедший на сайт ритейлера, может заметить в левой части страницы небольшой блок с надписью «умные предложения», выделенный с двух сторон лампочками. Стоит на него кликнуть, как окно расширится, и посетителю будут предложены товарные подборки. Если клиент зашел впервые и у системы пока нет информации о его вкусах и потребностях, в блоке будет вкладка с предложением наиболее популярных товаров.

Однако стоит посетителю изучить ассортимент и проявить тем самым свои интересы, как в блоке «умные предложения» добавятся еще две вкладки: «Вы смотрели» и «Рекомендуем». Их содержимое напрямую зависит от поведения пользователя в интернет-магазине. Если клиент захочет вернуться к товару, который он недавно изучил, ему не придется вновь листать страницы на сайте. В то же время вкладка с товарными рекомендациями предложит ему только то, что соответствует его вкусам и потребностям. Таким образом, представители компании МаксидоМ могут быть уверены, что у каждого посетителя их сайта будут всегда под рукой подборки с максимально релевантными предложениями, подходящими персонально ему.

Помогаем сравнивать товары

Еще одна «фишка» интернет-магазина МаксидоМ — функция сравнения товаров. Каждый продукт обладает рядом характеристик, которые (особенно во время ремонта) необходимо обязательно учитывать. Благодаря этому блоку пользователю не приходится открывать несколько вкладок и постоянно переключаться между страницами, чтобы сравнить все показатели, которые для него важны. Ему достаточно выбрать товары из одной категории и кликнуть на функцию сравнения: после этого все характеристики будут перед ним, как на ладони. Прямо под блоком сравнения идет подборка с похожими товарами из этой же категории, чтобы клиент не пропустил товар, который ему подходит.

Не прощаемся, если страница отсутствует

Причины, по которым товар покидает ассортимент интернет-магазина, могут быть разными. В то же время поисковые системы не реагируют моментально на подобные изменения, а значит — продолжают целенаправленно приводить на удаленную страницу людей, искавших по названию этот товар. Посетители сталкиваются с «ошибкой 404» и задаются вопросом, покинуть сайт или продолжить на нем поиск подходящего товара. Задача маркетолога — убедить пользователя сделать выбор в пользу второго варианта. Поэтому на странице «ошибки 404» в интернет-магазине МаксидоМ внедрены блоки с персональными рекомендациями и хитами продаж.

Используем шанс увеличить средний чек

Пользователь на странице корзины подобен покупателю, который стоит возле кассы в физическом магазине. Еще немного, и он совершит покупку. Однако, зная товары в его корзине, не поздно предложить ему что-либо дополняющее заказ. Так, к кафельной плитке наверняка может понадобиться строительный клей. Правильно подобранные сопутствующие товары на странице корзины позволят пользователю не упустить нужную вещь, а интернет-магазину — повысить благодаря этому свой средний чек.

Общаемся в клиентами с помощью массовых рассылок

Обладание электронным адресом клиента и его согласием на получение рассылок открывает огромный простор для разнообразной коммуникации с ним. Однако первое, что следует сделать, прежде чем отправлять письма, — поработать над валидностью клиентской базы. Поэтому в первую очередь специалисты Retail Rocket проанализировали качество email-базы ритейлера и помогли ему избавиться от одноразовых, удаленных и других пусть и редких, но очень “вредных” почтовых ящиков, которые увеличивают вероятность попадания писем в спам.

Сегментируем по интересу к категории

Поведение клиента красноречивее, чем что-либо, говорит о его предпочтениях. Поэтому сегментировать на основе интереса к категории можно и нужно. К примеру, если человек интересуется товарами для консервирования, будет логично предложить ему накануне нового сезона домашних заготовок банки, крышки и другие необходимые в хозяйстве вещи. В интернет-магазине МаксидоМ сегментируют подписчиков по этому принципу и отправляют подобные сообщения:

Усложняем сегментирование

Платформа Retail Rocket позволяет строить сложные сегменты на основе множества различных параметров, чем также пользуются маркетологи МаксидоМ. Сегментация аудитории в зависимости от региона имеет большое значение для компаний, имеющих физические точки продаж, ведь намного разумнее предлагать покупателям в первую очередь те товары, которые находятся на ближайших складах, чем доставлять их издалека. Поэтому Максидом часто делает рассылки для клиентов в конкретном регионе, выбирая при этом активных подписчиков, которые взаимодействовали с письмами в течение определенного периода.

А вот само письмо, которое получили клиенты ритейлера из Самары:

Собираем обратную связь

Важно помнить, что коммуникация с клиентами предполагает двустороннюю связь, и нет лучшего источника идей по улучшению сервиса, чем отзывы самих покупателей. Особенное значение имеют отзывы тех, кто по каким-либо причинам перестал заходить на сайт. Выяснить эти причины — задача маркетологов компании. Именно поэтому интернет-магазин МаксидоМ отправляет им отдельное письмо с просьбой дать обратную связь.

Реактивируем спящих подписчиков

Пользователи, которые давно не посещали интернет-магазин, требуют особого внимания по сравнению с остальными. Их всегда следует выделять в отдельный сегмент, а месседжи в письмах, отправленных им, обязательно должны содержать «завлекательный» элемент, например, скидку. С учетом этих знаний отправляют рассылки неактивным подписчикам и в интернет-магазине МаксидоМ.

Автоматизируем коммуникацию с клиентами

Рассылки, о которых мы поговорили выше, собираются маркетологом вручную, но есть много типов email-кампаний, которые можно настроить один раз и затем отправлять с заданной периодичностью. К таким кампаниям можно отнести отправку новинок ассортимента, хитов продаж, товаров со скидками и других предложений. Все их можно отправлять в автоматическом режиме, не требуя участия маркетолога.

Предлагаем подходящие товары каждому пользователю

Яркий пример — рассылка с персональными рекомендациями для каждого клиента. В ней содержатся товары, которые могут быть интересны покупателю исходя из его истории покупок и интересов в реальном времени.

Предлагаем хиты со скидками

Еще один способ привлечь покупателя — предложить ему хиты продаж, на которые интернет-магазин предлагает скидку. Как бы это выглядело без автоматизации? Маркетологу приходилось бы каждый раз выяснять, какие товары являются популярными, и действует ли на них скидка в данный момент времени. Как это выглядит в автоматизированной кампании? Маркетолог создает шаблон, и персональные подборки самых популярных товаров, на которые в магазине снижена цена в момент отправки, рассылаются пользователям с учетом их интересов с заданной периодичностью. Так выглядит письмо из автоматизированной кампании интернет-магазина МаксидоМ:

Сообщаем клиентам о бонусах

Еще один тип рассылки, который можно с успехом автоматизировать — информирование пользователей о баллах в программе лояльности. Сообщение о том, что накопленные баллы скоро сгорят, обладает проверенным FOMO-эффектом, и синдром упущенной выгоды исправно приводит в интернет-магазин часть получателей. Автоматизация этого процесса позволила интернет-магазину МаксидоМ проявлять заботу о клиентах, выстраивая с ними долгосрочные взаимовыгодные отношения с помощью подобных писем:

Использование поведенческих триггеров

Грамотная реакция на поведение пользователя позволяет возвращать его в интернет-магазин снова и снова. Для каждого шага клиента по этапам customer journey предусмотрены сообщения, которые автоматически отправляются ему на электронную почту и мотивируют на конкретные действия.

В любое триггерное письмо можно внедрить блоки с персональными товарными рекомендациями, которые будут соответствовать потребностям и вкусам клиента. В арсенале маркетологов Максидом — 16 триггерных сценариев, 4 из которых усилены фоллоу-апами. В их числе:

Однако главная особенность триггерной коммуникации интернет-магазина МаксидоМ — в наличии писем, которые отправляются с учетом офлайн-активности пользователя. Карта поведенческих триггеров в интернет-магазине МаксидоМ выглядит следующим образом:

А теперь — подробнее о некоторых из этих сценариев.

Приветствуем и знакомимся

Каждого нового подписчика рассылки интернет-магазина Максидом встречает велком-цепочка из двух писем. Ее задача — сблизиться с клиентом и заложить фундамент для долгосрочных отношений. В первом сообщении представители компании благодарят клиента за регистрацию и знакомят с товарными категориями.

Из второго письма пользователь узнает о преимуществах онлайн-заказа. Минимум текста, иллюстрации и четкие, понятные тезисы призваны снять психологический барьер, мешающий пользователю решиться на покупку.

Предлагаем товары, которые могут понадобиться

Зная, когда и что покупал пользователь, искусственный интеллект может рассчитать цикл, когда и какие товары ему могут вновь понадобиться. И если онлайн-ритейлер не позаботится о пополнении запасов покупателя, это сделает кто-то другой. В интернет-магазине Максидом не упускают возможности вовремя предложить своим клиентам товары регулярного спроса. При этом представителям компании не нужно высчитывать время отправки письма для каждого товара и клиента: за них это делает платформа Retail Rocket. Все, что требуется сделать — однажды сверстать шаблон и запустить триггерный сценарий. Благодаря этому клиенты теперь получают такие письма:

Учитываем покупки в офлайне и прогнозируем следующие

Суть сценария Next best offer — прогноз следующей наиболее вероятной покупки — в том, что пользователи, совершающие заказы, спустя определенное время получают письма с предложением наиболее релевантных товаров для следующих покупок. С помощью цепочек потребления и предиктивной аналитики наша платформа прогнозирует, какие товары и в какой момент понадобятся каждому клиенту.

Отличие этого сценария у ритейлера МаксидоМ — в том, что товарные рекомендации формируются на основе покупок клиента в офлайн гипермаркете. Также при отправке учитывается время совершения офлайн заказа. В результате даже пользователь, который давно не заходил в интернет-магазин Максидом, получит на электронную почту подборку с такими товарными рекомендациями, которые будут актуальны для него именно в данный момент времени:

И благодарим за офлайн-покупки

Этот сценарий также связывает офлайн и онлайн, однако в данном случае письмо приходит клиенту сразу после совершения им покупки в физическом гипермаркете. В связи с этим меняется и алгоритм выдачи рекомендаций: подборки содержат только сопутствующие товары.

Повышаем эффективность триггерной коммуникации

Чтобы добиваться успеха в условиях растущей конкуренции, нужно всегда работать над улучшением сервиса. За годы сотрудничества Retail Rocket и Максидом мы провели более сотни совместных А/B-тестов, лучшие из которых легли в основу дальнейшей коммуникации компании с клиентами. Однако со временем любые, даже очень успешные гипотезы следует перепроверять, внедряя более свежие практики, если они покажут еще большую эффективность. Рассказываем о самых интересных А\B-тестах последнего времени, которые отразились на том, как сейчас выглядят триггерные письма компании.

Вычисляем оптимальное время до отправки письма

Частота коммуникации с пользователем зависит от множества факторов, в том числе и от его поведения. Если он активен в интернет-магазине, то нет ничего плохого, если и письма будет получать чаще. Однако разные интервалы отправки будут иметь разные последствия, поэтому вычислить оптимальное время можно только опытным путем.

Допустим, пользователь получил письмо о брошенной корзине, после чего зашел в интернет-магазин и начал искать нужные товары. Далее он, не совершив заказ, покинул сайт. Как скоро ему следует отправить письмо о брошенном поиске? Именно таким вопросом задавались в интернет-магазине Максидом накануне запуска этого А\B-теста.

Гипотеза

Более раннее время отправки повторного письма сильнее мотивирует пользователя зайти на сайт и совершить заказ.

Сценарий «Брошенная корзина»

Результаты

Изменение минимального времени до отправки следующего письма тому же пользователю с 48 часов до 24 часов увеличивает конверсию на 13,6%. Статистическая достоверность результатов теста 95,7%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

Добавляем эмоджи в тему письма

Не все пользователи любят смайлы в теме писем. Возможно, они считают такие сообщения недостаточно серьезными, и это их право. В каких-то интернет-магазинах добавление emoji в тему писем давало положительный результат, в каких-то — отрицательный. Тем не менее, подмигивающий смайл в приветственном письме может быть весьма кстати, надо только опытным путем проверить реакцию на него.

Гипотеза

Добавление emoji в тему приветственного письма вызовет более доброжелательную реакцию получателя, что отразится на ключевых метриках.

Сценарий «Приветственное письмо»

Результаты

Добавление символа emoji в тему письма увеличивает CTR на 14,0%. Статистическая достоверность результатов теста 95,7%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

Добавляем в письмо CTA-элемент

Цель практически любого триггерного письма — привести подписчика в интернет-магазин. Для этого в сообщениях содержатся CTA-элементы с соответствующими призывами. Однако обращаться с ними следует осторожно, ведь неуместные CTA-элементы только снижают показатели рассылки. В интернет-магазине Максидом решили проверить, что будет, если предложить пользователям перейти на сайт сразу после приветственного текста.

Гипотеза

Добавление CTA-элемента с посылом перейти на сайт после приветственного текста увеличит число пользователей, которые откликнутся на призыв и согласятся посетить интернет-магазин.

Сценарий «Брошенный поиск»

Результаты

Добавление CTA-элемента с посылом перейти на сайт после приветственного текста увеличивает CTR на 42,1%. Статистическая достоверность результатов теста 99,9%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

Добавляем в письма интригу

Стоит ли показывать цену товара в письме? Правильный ответ зависит от специфики аудитории: где-то это приведет к падению метрик, где-то — к их росту. Гипотеза же, создающая интригу, предусматривает, что если продукт действительно заинтересовал покупателя, он с высокой вероятностью кликнет по CTA-элементу «Узнать цену» и перейдет на сайт. Ну а если перешел на сайт, то и до заказа уже недалеко.

Гипотеза

Если мы не будем сообщать в письме цену товаров, а вместо этого добавим текстовый CTA-элемент «Узнать цену», заинтересованный покупатель перейдет на сайт интернет-магазина.

Сценарий «Брошенная корзина»

Результаты

Замена в товарной карточке числового элемента «Цена» на текстовый CTA-элемент «Узнать цену» увеличивает CTR на 30,9%. Статистическая достоверность результатов теста 99,9%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии

Результаты

Работа ритейлера Максидом над улучшением персонализированной коммуникации с клиентами принесла свои плоды. Вот некоторые из них:

Комментарии по проекту

Чтобы успешно соперничать с конкурентами, нужно применять лучшие ecommerce-технологии.
Мы видим, как использование сервиса Retail Rocket отражается на метриках интернет-магазина, и на основе подсчетов делаем вывод, что он себя абсолютно окупает.
Picture of Наталья Попова
Наталья Попова

Cпециалист по продвижению сайтов интернет-магазина МаксидоМ

Ритейлер Максидом уверенно и планомерно растет как в онлайне, так и в офлайне.
Рецепт этого успеха — в постоянной работе по улучшению качества сервиса. Я рад, что использование нашей платформы внесло свой вклад в столь впечатляющие результаты компании
Picture of Александр
Александр

Менеджер Retail Rocket

Как AI помогает создать индивидуальный подход: кейс интернет-магазина KANZLER

Как AI помогает создать индивидуальный подход: кейс интернет-магазина KANZLER

Каждый покупатель хочет чувствовать себя уникальным и видеть в витрине магазина или в рассылке товары, интересные именно ему и именно сейчас. А магазин хочет постоянно увеличивать ключевые метрики. Как соединить пожелания клиента с целями бизнеса? Ответ дают возможности искусственного интеллекта. Об этом и многом другом рассказываем в сегодняшнем кейсе с интернет-магазином KANZLER.

Содержание статьи

Краткое саммари

Дано:

Компания KANZLER с 25 летней историей, 100 магазинами в 56 городах страны и интернет-магазином с трафиком более 150 тыс. посетителей в месяц.

Главная задача — обеспечить индивидуальный подход к каждому клиенту на сайте и email-канале с максимальным ROI и минимальными усилиями. Увеличить конверсию, количество заказов и выручку.

Решение:

Результаты

А теперь подробнее расскажем о том, как интернет-магазину KANZLER удалось достичь этих результатов.

О магазине KANZLER

Создание одежды, качество и комфорт которой не уступают изделиям индивидуального пошива, а стиль отвечает последним модным тенденциям — миссия магазина мужской одежды KANZLER. Компания вышла на российский рынок 25 лет назад, открыв к 2020 году более 100 магазинов в 56 городах страны. Размер ежемесячной аудитории интернет-магазина KANZLER достигает 150 тыс посетителей.

Клиенты KANZLER не понаслышке знают, что такое индивидуальный подход. Компания помогает им сформировать свой уникальный стиль, в том числе и при помощи услуги персонального портного. При производстве одежды KANZLER делает ставку на высокие технологии и постоянный контроль качества изделий на каждом этапе.

Цели и задачи KANZLER

«KANZLER постоянно совершенствуется, чтобы всегда создавать лучшее для своих клиентов», — сообщают представители компании на официальном сайте. Это утверждение справедливо как для офлайн, так и для онлайн составляющей сервиса. Компания стремится предоставить индивидуальный подход при каждой коммуникации с клиентом, и если в магазинах эту функцию выполняют учтивые менеджеры, то в интернет-обслуживании пользователя эту роль берут на себя технологии. Совершенствование онлайн-обслуживания клиентов стало главной целью внедрения платформы Retail Rocket в интернет-магазине KANZLER.
Чтобы добиться улучшений, представители интернет-магазина поставили следующие задачи:

За четверть века работы магазин KANZLER заслужил признание российских мужчин, предоставляя им индивидуальный подход для создания собственного уникального стиля.
Перенести этот подход в интернет — сложная, но важная задача, которую необходимо решить каждой компании, делающей ставку на современные технологии
Picture of Виолетта Юрьева
Виолетта Юрьева

Директор по маркетингу и рекламе KANZLER

Решение Retail Rocket

Как не существует «среднестатистического» мужчины, так и нет единственно верного товарного предложения, которое подошло бы всем без исключения клиентам. Каждому пользователю следует отправлять уникальные сообщения, которые будут релевантны именно для него. Клиенты KANZLER ценят компанию за индивидуальный подход, а внедрение технологий персонализации в цифровых каналах коммуникации — то, чем ежедневно занимаются специалисты Retail Rocket. При этом приоритетом для обеих компаний является удобство для конечного пользователя.

Для достижения поставленных целей наши специалисты предложили:

  1. Создать уникальную версию магазина для каждого клиента с учетом его интересов и предпочтений;
  2. Использовать возможности сегментации и персонализации для построения стратегии коммуникаций в разных каналах;
  3. Автоматизировать email-коммуникации на всех этапах customer journey.
Наша платформа позволяет отслеживать данные о поведении пользователя и использовать их для коммуникации с ним в реальном времени.
Это значит, что все точки взаимодействия с клиентом будут максимально персонализированы: сайт, email-рассылка и другие каналы коммуникации. Более того, мы можем строить прогнозы о том, какие товары и когда заинтересуют каждого клиента
Picture of Кирилл
Кирилл

Менеджер Retail Rocket Group

Персонализация мерчендайзинга: как создать уникальную версию сайта для каждого клиента

Многие покупатели уже привыкли, что сайт их любимого магазина постоянно подстраивается под личные интересы и предпочтения. Реагируя на поведение, в реальном времени меняются категории товаров, бренды, ценовой диапазон и многое другое. Умные алгоритмы учитывают все доступные данные о клиенте и адаптируют онлайн-витрину специально для него. Чем больше информации о поведении накоплено, тем точнее будут построены рекомендации товаров.

Для того, чтобы сделать онлайн-шопинг максимально удобным для клиента, интернет-магазин KANZLER использует блоки рекомендаций, расположенные на всех ключевых страницах сайта (а именно на 15 страницах). В зависимости от этапа, на котором находится пользователь в воронке продаж, меняются и алгоритмы, которые определяют, какие блоки рекомендаций будут ему предложены. Рассмотрим подробнее некоторые страницы сайта.

Знакомим с ассортиментом на главной странице

Через главную страницу проходит больше всего посетителей, а значит, ответственность за ее персонализацию — самая высокая. Ситуацию осложняет тот факт, что многие оказавшиеся здесь пользователи впервые посещают интернет-магазин, и информации об их поведении и интересах платформа еще не накопила. В таком случае лучшее решение — предложить им бестселлеры интернет-магазина. Однако стоит пользователю немного изучить ассортимент магазина и проявить таким образом свои предпочтения, как при возвращении на главную страницу его будет ждать дополнительный блок — на этот раз раз уже с персональными рекомендациями.

Помогаем с выбором в карточке товара

Пользователь, который выбрал из всего многообразия товаров определенную модель и кликнул на ее карточку, вряд ли сделал это случайно. После этого он должен подробно изучить заинтересовавший его товар, поэтому в первую очередь на странице товара в KANZLER клиента ждут отзывы других пользователей, а также условия оформления заказа, обмена и возврата. Однако что делать, если пользователь проскроллил все упомянутые пункты, но так и не нажал на заветную кнопку «купить»? Остается только мотивировать его совершить покупку уже другой модели. Поэтому сразу после отзывов клиента встречает блок с рекомендациями похожих товаров. Не пришлись по вкусу и они? В таком случае в бой идут блоки с cross-sell-рекомендациями, а также персональными рекомендациями, основанными на характеристиках и вкусах данного клиента.

Увеличиваем средний чек на странице корзины

Согласно закону логики, в корзине пользователя может либо что-то находиться, либо она будет пустой. Третьего не дано. Поэтому на этой странице предусмотрено два алгоритма, которые демонстрируют блоки с рекомендациями. Первый — для корзины с товаром — предлагает приобрести то, что обычно покупают вместе с ним. Второй — для пустой корзины — рекомендует товары в зависимости от интересов пользователя.

Мотивируем к покупкам на странице новостей

Новостная повестка KANZLER включает в себя сообщения об открытии новых торговых точек, а также анонсы разнообразных акций. Однако не стоит забывать, что это — сайт интернет-магазина, и предложения товаров могут здесь гармонично соседствовать с новостными инфоповодами. Поскольку новостями как правило интересуются лояльные клиенты, они с большой вероятностью обратят внимание на предлагаемые товары.

Строим стратегию коммуникации в email-канале

Клиент, который доверил магазину свой адрес электронной почты, гораздо более лоялен, чем новый покупатель, просто совершивший заказ. Поэтому так важно уделять особое внимание стратегии коммуникаций: что отправлять, как отправлять и когда отправлять каждому клиенту.

Собираем базу подписчиков

Одна из главных задач бизнеса — превращение новых клиентов в постоянных, ведь затраты на привлечение начинают окупаться далеко не с первой покупки. И первый шаг на пути к этому — это сделать нового пользователя подписчиком. Для этого на сайте есть форма подписки на email-рассылку.

Пользователи, которые подпишутся на рассылку, получают приветственное письмо с промокодом, который дает возможность получить скидку 10%.

Сегментируем подписчиков по интересам

Сегментация по интересам к категории товаров, брендам и другим параметрам позволяет делать предложения, которые будут интересны конкретному сегменту клиентов. Интернет-магазин KANZLER активно использует интересы подписчиков к категории товаров, и отправляет сегментированные рассылки на основе этих данных.

Мотивируем к покупкам в период Sale

Компания регулярно проводит акции, о которых оповещает в массовых рассылках по всей базе подписчиков. Благодаря персональным рекомендациям каждый клиент получает подборку товаров со скидками в соответствии со своими интересами и предпочтениями.

Один из главных инфоповодов для рассылки — сезонные распродажи. Так выглядело электронное письмо, оповещающее о летнем sale интернет-магазина.

Показательная закономерность: после каждой массовой рассылки наблюдается всплеск отправок триггерных писем. Это говорит о том, что пользователи активно переходят в интернет-магазин, где проявляют свои интересы и вызывают реакцию для дальнейшей коммуникации.

Автоматизируем email-маркетинг

Одна из важных составляющих успешного развития бизнеса состоит в том, чтобы освободить маркетолога от рутинных задач, чтобы он мог сосредоточиться на более важных и стратегических вопросах. Именно поэтому мы много работаем над тем, чтобы регулярные рассылки отправлялись автоматически с заданной периодичностью, но создавали впечатление тщательно собранного вручную письма.

Как правило, в таком подходе больше всего нуждаются такие email-кампании, как отправка бестселлеров, новинок ассортимента или предложения товаров со скидками. Каждая кампания требует единовременной настройки и затем отправляется с запланированной регулярностью, а содержание каждого письма автоматически учитывает интересы пользователя, наличие товаров на складе и другие параметры.

Маркетологи KANZLER используют несколько типов автоматизированных email-кампаний, среди которых анонсы новинок и бестселлеров. Каждая из рассылок уходит раз в две недели в разных версиях:

Так, например, выглядит письмо в подборкой персональных бестселлеров:

Используем поведенческие триггеры на всех этапах customer journey

Триггерная коммуникация призвана возвращать клиента к покупкам и варьируется в зависимости от его поведения на сайте. Действия (или бездействие) пользователя активируют один из сценариев: посмотрел товар — получает письмо о брошенном просмотре, добавил товар в корзину, но не совершил заказ — отправляется напоминание о брошенной корзине.

Такие триггерные письма считаются поведенческими и сопровождают клиента на всем протяжении его пути к совершению заказа, а также после него. Помимо информации о товарах, заинтересовавших пользователя, в них используются персональные рекомендации. Это позволяет значительно увеличить эффективность рассылок, привлекая внимание к товарам, которые могут заинтересовать клиента.

Карта поведенческих триггеров компании KANZLER состоит 14 сценариев, которые охватывают весь путь покупателя по воронке продаж. Среди них такие популярные триггеры как брошенная корзина и брошенный просмотр, а также реактивационные письма, подписка на товары не в наличии, письмо после совершения заказа и другие сценарии.

Напоминаем о товарах, оставленных в корзине

Клиент, оставивший товар в корзине, но не выкупивший его — обычное явление в интернет-магазинах. Неважно, что остановило его и повлияло на решение не совершать покупку. Важно, что сухие цифры статистики гласят: часть пользователей стабильно покупают-таки товар после того, как получают письмо с напоминанием о брошенной корзине. Также, как показывает практика, можно не ограничиваться упоминанием в письме только товара из корзины, а послать пользователю товары, которые могли бы ему понравиться.

Удерживаем клиентов подпиской на появление товара не в наличии

Товары на складах интернет-магазинов имеют свойство заканчиваться. Удалять их карточки с сайта имеет смысл только в том случае, если они больше не появятся в ассортименте. Когда клиент интересуется товаром, которого временно нет в наличии, нужно постараться его удержать. Во-первых, предложить подписаться на уведомление о появлении товара, а во-вторых, пока товара нет в наличии, можно предложить ему другие варианты покупок, исходя из его интересов. Интернет-магазин KANZLER это делает с помощью письма, в котором подтверждает подписку на товар и предлагает персональные рекомендации.

Возвращаем покупателей реактивационным письмом

К сожалению, не все 100% покупателей онлайн-магазина становятся лояльными и продолжают совершать в нем покупки. Как правило, обязательно найдутся те, кто после совершения одного или нескольких заказов на долгое время прекращают свою активность. Но это не значит, что они потеряны безвозвратно. Всегда можно попробовать их вернуть, сделав им соблазнительное предложение. Например, рассказав о скидках на товары из тех категорий, которыми они прежде интересовались. В интернет-магазине KANZLER реактивационное письмо выглядит так:

Мотивируем к совершению повторных покупок

Каждая покупка пользователя в интернет-магазине может стать последней, а может — очередной. Задача email-маркетолога — чтобы второй вариант случался как можно чаще. Один из инструментов, которые он может для этого использовать, — напоминание о позитивном опыте, выражение благодарности за совершение заказа и предложение вернуться в онлайн-магазин за новыми товарами. Все это позволяет сделать пост-транзакционное письмо, подобное тому, которое отправляет Kanzler-style:

Результаты

И еще раз говорим о результатах, которые получил интернет-магазин KANZLER благодаря комплексному подходу к построению коммуникации с клиентами в разных каналах:

Комментарии по проекту

Мы привыкли предлагать нашим клиентам максимально высокий уровень качества и продукции, и сервиса. Благодаря технологиям Retail Rocket мы спокойны за то, что при онлайн-обслуживании в нашем магазине каждый покупатель получит индивидуальный подход, соответствующий его вкусам и потребностям
Picture of Виолетта Юрьева
Виолетта Юрьева

Директор по маркетингу и рекламе KANZLER

Когда пользователям нравятся какие-либо изменения, это всегда заметно по росту метрик. Мы можем сравнить показатели, которые были до внедрения персонализации, с текущими и сделать вывод, что наша работа не была напрасной
Picture of Кирилл
Кирилл

Менеджер Retail Rocket Group

Как заголовок блока рекомендаций может поднять выручку и конверсию? Кейс «Подружка»: о небольших, но важных деталях

Как заголовок блока рекомендаций может поднять выручку и конверсию? Кейс «Подружка»: о небольших, но важных деталях

Успех в деталях — именно об этом наш сегодняшний кейс. Иногда сложно представить, насколько незначительные, на первый взгляд, мелочи влияют на ключевые метрики страницы. Мы покажем, как слайдеры, заголовки и разные алгоритмы могут повысить выручку и конверсию на примере интернет-магазина «Подружка».

Содержание статьи

Немного о «Подружке»

Сеть магазинов косметики и средств по уходу за собой «Подружка» одна из самых популярных в Москве и Петербурге, а также других регионах России. Сейчас в ассортименте «Подружки» более 15 000 наименований, а количество постоянных покупателей постоянно растёт, в том числе онлайн. Каждый месяц интернет-версию магазина, по данным Similar Web, посещают более миллиона пользователей.

Розничный магазин «Подружка»

Одна из приоритетных целей «Подружки» — с каждым днем становиться лучше для клиентов. Поэтому для улучшения онлайн-обслуживания компания обратилась к Retail Rocket. Было необходимо:

О том, как мы справились со всеми поставленными задачами, расскажем подробнее.

Подбираем алгоритм рекомендаций на главной странице

Подбор персонализированных алгоритмов можно сравнить с разработкой дизайнерской коллекции: сначала важно определить фасон и только потом переходить к деталям. Так и наши специалисты в первую очередь подбирают основную конфигурацию блоков.

На главной странице сайта «Подружка» было решено расположить два блока рекомендаций — «Хиты продаж» и «Персональные рекомендации». Но в каком порядке их разместить, чтобы получить лучший результат? Персональное предложение привлекает товарной подборкой по интересам, а хиты продаж актуальны среди большинства клиентов магазина.

Чтобы выяснить, какое решение принесёт больший прирост, мы провели A/B-тестирование. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались два блока: персональные рекомендации (сверху) и хиты продаж (ниже):

Второму сегменту также показывались два блока, но в обратном порядке: хиты продаж сверху, а персональные рекомендации ниже:

Третьему сегменту рекомендации не показывались. Он выступал в качестве контрольной группы.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент
Прирост конверсии
Изменение среднего чека
Оценка увеличения выручки
Персональные рекомендации (сверху) и хиты продаж (снизу)
+7,81%
-2,70%
+4,90%
Хиты продаж (сверху) и персональные рекомендации (снизу)
+5,08%
-5,83%
-1,05%
Контрольная группа
-
-
-

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персональные рекомендации (сверху) и хиты продаж (снизу)» на главной странице интернет-магазина Podrygka.ru увеличивает конверсию на 7,8%. В сочетании с падением среднего чека на 2,7%, это даёт прогнозируемый прирост выручки на 5%.

Статистическая достоверность результатов теста равна 96,6%:

График пересечения плотностей вероятности:

Ищем самый эффективный заголовок

Теперь настало время обратить внимание на детали. На основных страницах сайта «Подружка» были протестированы разные названия блоков и конфигурации слайдеров. Мы покажем поиск лучшего заголовка для главной страницы и подбор слайдера в категории.

Заголовки могут значительно повлиять на восприятие блока рекомендаций. Некоторые из них сразу привлекают внимание, а другие не бросаются в глаза. Особенно это касается стандартных словосочетаний, которые распространены в ecommerce. Мы подобрали несколько вариантов названий для «Хитов продаж», чтобы посмотреть, как они изменят показатели блока.

Было проведено A/B-тестирование, где все пользователи делились случайным образом на 3 сегмента:

Первому сегменту показывался блок рекомендаций с заголовком «Наши покупатели выбирают»:

Второму сегменту показывался блок рекомендаций с заголовком «Рекомендуем»:

Третьему сегменту показывался блок рекомендаций с заголовком «Самое популярное». Он выступал в качестве контрольной группы:

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент
Прирост конверсии
Изменение среднего чека
Оценка увеличения выручки
«Наши покупатели выбирают»
+7,28%
+8,83%
+16,75%
«Рекомендуем»
+2,24%
+3,38%
+5,69%
Контрольная группа
-
-
-

Вывод

Согласно результатам тестирования, заголовок «Наши покупатели выбирают» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Podrygka.ru увеличивает конверсию на 7,3%. В сочетании с увеличением среднего чека на 8,8%, это даёт прогнозируемый прирост выручки на 16,8%.

Статистическая вероятность равна 95%:

График пересечения плотностей вероятности:

Персонализируем страницу категории

Переходим к странице категории. Здесь важно сократить время поиска идеального товара, ведь мало кому нравится просматривать десятки страниц каталога. Особенно это касается косметических средств, где очень важно изучить состав продукта перед покупкой.

Оптимизировать поиск товара мы решили с помощью блоков рекомендаций. Как и в первом тесте, у нас в распоряжении были «Хиты продаж» и «Персональные рекомендации». Но в этот раз блок должен остаться один. Какой же покажет лучший результат?

Мы провели исследование с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж в категории:

Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж категории:

Третьему сегменту рекомендации не показывались. Он выступал в качестве контрольной группы.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент
Прирост конверсии
Изменение среднего чека
Оценка увеличения выручки
Хиты продаж в категории
+4,86%
-0,39%
+4,45%
Персонализированные хиты продаж в категории
+6,67%
-1,83%
+4,72%
Контрольная группа
-
-
-

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж в категории» на странице категории интернет-магазина Podrygka.ru увеличивает конверсию на 6,7%. В сочетании с падением среднего чека на 1,8%, это даёт прогнозируемый прирост выручки на 4,7%.

Статистическая вероятность равна 88%:

График пересечения плотностей вероятности:

Оптимизируем навигацию с помощью слайдера

Часто ли вы пользуетесь слайдером в блоках рекомендаций? Удивительно, но для каждого сайта ответы будут кардинально разными. У «Подружки» основная аудитория — девушки. Многие из них визуалы, которые любят рассматривать товары и чем проще это делать, тем интереснее им совершать покупки.

Слайдер может полностью заменить товары в подборке или показывать новый товар на каждый клик. А что, если сосредоточить внимание только на 4-х позициях? Для того, чтобы понять, какая конфигурация эффективнее, мы провели тестирование. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывалась товарная подборка, где клик по слайдеру полностью менял товары в подборке:

Второму сегменту показывался блок рекомендаций без слайдера:

Третьему сегменту показывался блок рекомендаций со слайдером, где каждый клик заменял в подборке один товар. Он выступал в качестве контрольной группы:

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Сегмент
Прирост конверсии
Изменение среднего чека
Оценка увеличения выручки
Слайдер с прокруткой по целому экрану
+3,94%
+7,12%
+11,34%
Блок рекомендаций без слайдера
+2,62%
+3,44%
+6,15%
Контрольная группа
-
-
-

Вывод

Согласно результатам тестирования, слайдер с прокруткой по целому экрану в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Podrygka.ru увеличивает конверсию на 3,9%. В сочетании с увеличением среднего чека на 7,1%, это даёт прогнозируемый прирост выручки на 11,3%.

Статистическая вероятность равна 88%:

График пересечения плотностей вероятности:

Отзывы по проекту «Подружка» & Retail Rocket

Почему нам так нравится идея персонализации? «Подружка» всегда прислушивается к мнению клиентов при формировании предложения, и возможность создать для каждого индивидуальную версию сайта — важный этап для взаимопонимания с покупателями.
Retail Rocket отлично справляется со всеми поставленными целями. Сейчас мы хотим внедрить несколько оригинальных решений для email-канала и персонализировать мобильную версию сайта. Уверены, что блоки персонализированных рекомендаций снова покажут отличные результаты.
Picture of Екатерина Буйкевич
Екатерина Буйкевич

Руководитель отдела digital коммуникаций

Вместе с «Подружкой» мы работаем над улучшением эффективности email-канала и рекомендательной системы сайта.
Коллеги всегда думают о своих покупателях и стремятся предоставить им лучший сервис из возможного. Я рада помогать им в этом: вместе мы успешно выполняем множество задач и планируем новые проекты.
Picture of Наталья
Наталья

Менеджер проекта, Retail Rocket

Кейс Zarina: рост выручки благодаря персональным рекомендациям

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.

Содержание статьи

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:

  1. Первому сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории.
  1. 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:

  1. Первому сегменту показывались похожие товары.
  1. Второму сегменту показывались два блока: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами).
  1. 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:

  1. Первый сегмент был контрольной группой. Пользователям показывался блок рекомендаций похожих товаров, потому что он оказался наиболее эффективным по результатам предыдущего теста.
  1. Второму сегменту показывались сопутствующие товары.
  1. 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:

  1. Первому сегменту показывались сопутствующие товары.
  1. Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара.
  1. 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:

  1. Первому сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара, потому что этот блок оказался наиболее эффективным по результатам предыдущего теста.
  1. Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары.
  1. 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:

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.

Наша цель — сделать моду доступной в каждом уголке России.
Поэтому мы хотим, чтобы наш интернет-магазин был максимально удобным для всех посетительниц. Мы уверены, что внимание и индивидуальный подход к каждой покупательнице — это ключ к ее положительным эмоциям и удовлетворенности покупкой. Именно поэтому мы обратились к специалистам Retail Rocket, которые помогли нам персонализировать ключевые страницы сайта Zarina.ru под интересы клиенток. Сервис Retail Rocket оказался простым в использовании, а прирост выручки составил более 28%
Татьяна Никитина

Менеджер интернет-магазина Zarina