Увеличить выручку на 25% за счёт верного расположения рекомендаций на странице интернет-магазина

Команда компании Retail Rocket на примере четырёх кейсов объяснила, какие результаты приносит A/B-тестирование товарных рекомендаций.

Карточка товара — одна из важнейших страниц интернет-магазина, которая помогает пользователю принять решение о покупке. Это почти финальный шаг на пути к совершению заказа, поэтому крайне важно, какую информацию посетитель найдёт на странице: насколько качественные фото, насколько полное описание и понятен ли процесс выбора параметров и оформления заказа.

На этом этапе пользователь уже почти готов к совершению покупки, поэтому задача рекомендаций на странице карточки товара — не отвлекать от покупки, увеличивать средний чек и предлагать похожие альтернативы. Поэтому в карточке товара обычно используются различные алгоритмы сопутствующих или альтернативных товаров.

В каждом из примеров применялась механика A/B-тестирования, при которой все посетители сайта случайным образом делились на разное количество сегментов.

Vans — интернет-магазин обуви и одежды для скейтбордистов и поклонников экстремального спорта. Бренд собирает вокруг себя целое сообщество, и одна его из ключевых особенностей — это большой упор на лояльность клиентов. Хороший способ увеличения лояльности — использование персональных рекомендаций на всех этапах customer journey.

На странице карточки товара интернет-магазина Vans располагается два блока рекомендаций — сопутствующие и похожие товары. Иногда считается, что чем больше товаров видит пользователь, тем вероятнее он заинтересуется чем-нибудь. Но это не всегда эффективно.

Команда компании Retail Rocket провела тестирование эффективности различных алгоритмов рекомендаций в карточке товара Vans, чтобы определить, какие блоки рекомендаций, в каком количестве и в какой последовательности показывают наилучший результат.

Посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина vans.ru увеличивает конверсию на 8,67% со статистической значимостью 90,7%, а средний чек на 5,27%, что даёт предсказанное увеличение выручки на 14,4%.

Mytoys — крупный интернет-магазин детских товаров, который ежемесячно посещают более трёх миллионов посетителей, согласно SimilarWeb. Для более удобной навигации по широкому ассортименту магазина Mytoys использует блоки товарных рекомендаций на различных страницах сайта, в том числе в карточке товара.

На сайте интернет-магазина Mytoys было проведено исследование различных алгоритмов рекомендаций. Посетители сайта случайным образом разделены на три сегмента:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары на основе ассоциативных связей» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина Mytoys увеличивает конверсию целевых посетителей на 3,2% со статистической значимостью 93,6%.

Shopandshow — официальный сайт телемагазина Shop&Show, где можно найти множество различных товаров: от одежды и обуви до электроники и домашней утвари. Чтобы предложить каждому покупателю то, что ему понравится, интернет-магазин использует персональные рекомендации на страницах сайта.

Чтобы выбрать наиболее эффективную конфигурацию рекомендаций на странице карточки товара, командой специалистов Retail Rocket было проведено тестирование различных алгоритмов.

Посетители сайта случайным образом были разделены на два сегмента:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные альтернативные товары» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина Shopandshow увеличивает конверсию на 27,96%со статистической значимостью 99,97%. С учётом незначительного уменьшения среднего чека на 2,01%, предсказанное увеличение выручки составляет 25,38%.

Sela — крупный сетевой ритейлер сегмента моды с активно развивающимся интернет-магазином. Для удобной навигации по ассортименту интернет-магазин использует блоки персональных товарных рекомендаций на всех этапах customer journey, в том числе на странице карточки товара.

Посетители сайта случайным образом делились на два сегмента:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары на основе ассоциативных связей, персонализированные с учётом интересов пользователя к свойствам товаров» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина Sela увеличивает конверсию на 10,2% со статистической значимостью 94,1%. В сочетании с повышением среднего чека на 0,12% это принесёт прогнозируемый рост выручки на 10,34%.

#кейсы #маркетинг