Кейс: +26% к продажам или как мы запускали систему сбора отзывов о товарах в Леруа Мерлен
Привет!
Меня зовут Стас. Я основатель Aplaut — сервиса для управления пользовательским контентом. Мы помогаем интернет-магазинам собирать отзывы о товарах и встраивать их в e-commerce воронки.
В этой статье расскажу, как мы запускали систему для работы с отзывами о товарах для нашего клиента, DIY-сети «Леруа Мерлен», с которыми сотрудничаем с 2016 года.
Кстати, это моя первая статья на VC. Ранее не писал подобных кейсов. Попробую сделать интересно.
Для кого кейс
Материал будет полезен всем, кто связан с e-commerce и уже понимает ценность UGC*, но при этом не понимает, зачем использовать именно внешний сервис для сбора и управления пользовательским контентом. Я расскажу про подводную часть айсберга.
*User Generated Content — контент, создаваемый пользователями. В статье я буду говорить в основном про отзывы о товарах, вопросы и ответы. В контексте e-commerce это наиболее распространенный вид пользовательского контента, но не единственный.
Поехали
В 2016 г. мы познакомились с Леруа Мерлен. Тогда наш сервис назывался Shoppilot.
Узнали, что Леруа Мерлен стали активнее развивать свои онлайн-продажи. Среди целей была и такая: стать клиентоцентричной компанией, в основе которой лежит обратная связь от клиентов. Среди прочего, компания решила:
- Проводить экспертизу качества товаров, имеющих рейтинг ниже 3 звёзд. В случаях, если отдел качества выявляет несоответствия заявленным характеристикам, товар дорабатывается поставщиком или снимается с продажи.
- Никогда не банить негативные отзывы у себя на сайте. Единственное «но» — отзывы не должны нарушать правила, например, содержать мат. Кстати, время показало, что такая честность окупается.
Оффтоп: всем, кто работает с отзывами и боится публиковать негативные отзывы, рекомендую прочитать книгу ВкусВилл: «Как совершить революцию в ритейле, делая всё не так». Там в том числе понятно разобрали пользу негативных отзывов для бизнеса.
Вернемся к Леруа Мерлен. Мы начали выяснять потребности клиента при работе с пользовательским контентом. Выяснилось, что компания уже использовала другой SAAS продукт для работы с отзывами. Но были существенные неудобства: например, отсутствовала возможность выгружать, сортировать и фильтровать отзывы через интерфейс так, как требовали новые процессы. Поэтому приходилось обращаться в службу поддержки продукта.
Мы выяснили, что компания искала решение, которое позволило бы вовлекать больше сотрудников в процесс управления и работы с отзывами о товарах.
Некоторые из новых требований:
- Отзыв модерируется ответственным специалистом по разделу каталога. Таких специалистов около 15. Каждый отвечает за определенную категорию товара.
- Кнопка «Отправить отзыв Руководителю направления», чтобы переназначить отзыв на коллегу.
- Полученный отзыв должен автоматически привязаться к URL товара, что позволит идентифицировать раздел каталога, в котором находится обсуждаемый товар.
- В панели управления отзывами должны быть столбцы с ID отзыва; ID Клиентом или автором отзыва; категории товара; номера заказов; свойства отзыва.
- Нужны разного вида выгрузки: по товару, по категории, по бренду, и пр.
Проще говоря, нужны были инструменты для командной работы с отзывами о товарах и атрибуцией отзывов, то есть нужно было понимать всю историю отзыва, кем и когда отзыв был написан, а также гибко настраиваемые выгрузки.
На тот момент возможности нашей платформы покрывали около 80% от всех требований. Для решения оставшихся задач использовали «обходные настройки» и доработки. Далее расскажу, как все реализовывалось.
Виджеты отзывов для сайта
Начнём с простого — отображение отзывов на сайте Леруа Мерлен. Для этого мы разместили специально свёрстанный виджет в карточках товаров:
Особенность виджетов: они «отвязанные» от основной платформы Aplaut. Это дает широкие возможности для быстрой кастомизации, разработки и тестирования новых фич.
Мы могли сами оперативно вносить изменения в виджет и не дергать разработчиков Леруа Мерлен. Процесс подключения виджета на фронте выглядел так:
Подготовка и согласование стратегии публикации пользовательского контента в e-commerce воронке: где, как, в каком объеме публикуем отзывы и рейтинги.
- Разработка и согласование дизайн-макетов виджетов.
- Верстка, программирование, тестирование виджетов на нашей стороне.
Чтобы опубликовать виджеты на сайте, разработчикам Леруа Мерлен нужно было разместить несколько строк JS-кода на сайте. Этот код публикует рейтинги (звезды), отзывы и форму добавления нового отзыва.
Функционал в виджете тоже может отличаться для каждого клиента. Например, на позднем этапе появилась необходимость отображать в отзывах бейдж «проверенный покупатель». Если автор отзыва действительно купил товар, то отзыв помечали таким бейджем. Такие отзывы имеют больший вес при расчете рейтинга товара. Другой пример — настраиваемые под категорию товара вопросы в форме отзыва.
SEO и виджеты
При прочих равных, контент, который отображается через JS, индексируется хуже обычного. Это значит: не всегда и не каждым поисковиком. Для лучшей индексации мы предложили подключить виджеты с использованием SSI (Server Side Include): контент встраивается в страницу на этапе серверного рендеринга у клиента. А стили и функционал по-прежнему загружаются через JS-код. Теперь поисковики видят контент и со временем полноценно индексируют его.
Другая особенность — поддержка структурированных данных, так называемых микроразметок (schema.org): микроразметки позволяют «передавать» рейтинги товара в виде звезд в результаты поиска. По данным Google, CTR в выдаче поиска с рейтингом может увеличиваться на 10%.
Поисковая оптимизация — непрерывный процесс, поэтому код виджетов приходится периодически обновлять для соответствия новым требованиям. Если не следить за этим, то те же рейтинги в поисковой выдаче могут внезапно пропасть.
Где брать отзывы о товарах
Отзывы можно спрашивать у клиентов, тянуть из внешних источников: сайтов отзовиков, производителей.
Еще можно брать отзывы о товарах с зарубежных сайтов и переводить на русский. Например, на Amazon появляются около 10 млн новых отзывов о товарах ежемесячно.
В проекте с Леруа Мерлен мы отвечаем за весь процесс сбора отзывов от покупателей. Тут есть распространенное мнение, что клиенты не оставляют отзывы, даже если их просить. Наш опыт показывает, что эта проблема решается хорошо построенным процессом сбора отзывов.
Процесс сбора отзывов
Чтобы собирать качественные отзывы, Aplaut требуется немного — email и имя клиента, а также время, место и состав заказа. Другие атрибуты транзакции позволяют сегментировать точнее. Разработчики Леруа Мерлен настроили регулярный импорт заказов в Aplaut через API.
Вторым шагом мы настроили несколько сегментов, по которым должны собираться отзывы. Упрощенно:
Сегмент 1: Все доставленные заказы х-дней назад. В корзине один товар.
Сегмент 2: Все доставленные заказы х-дней назад. В корзине более одного товара.
Дополнительно был настроен исключающий сегмент с теми покупателями, которые делают регулярные покупки. Сегмент настроен так, чтобы клиенты не получали более одного запроса «оставьте отзыв» в месяц.
Шаблоны писем
Леруа Мерлен самостоятельно нарисовали и сверстали email-шаблоны с просьбой оставить отзыв, а мы — импортировали их к себе в систему.
Для Сегмента 1, который содержит заказы с одним артикулом, использовали следующий шаблон:
Клиенты получают письмо через несколько дней после получения товара. Ссылка из приглашения «оставить отзыв» ведет в карточку товара, фиксирует переходы, а также выполняет еще несколько важных функций:
- Авторизует пользователя в фоновом режиме.
- Активирует всплывающую форму отзыва в карточке.
- Передает и пред-заполняет известные значения в форме отзыва, например, имя и город автора.
Это облегчает покупателю задачу, поскольку исчезают трения и барьеры в процессе. Покупателю не нужно:
- Отдельно логиниться на сайте, чтобы написать отзыв.
- Искать кнопку «оставьте отзыв» в карточке, форма открывается сама.
- Заполнять лишние поля в форме. Информация частично берется из заказа покупателя.
Форма отзыва о товаре
Описанный подход работает, когда в заказе всего один товар. В письме-приглашении «оставьте отзыв» в таком случае будет только один Call to action — отзыв на товар.
При подходе, когда в заказе несколько товаров, в письме «Оставьте отзыв» оказывается несколько Call to Action — по ссылке на каждый товар. Чтобы оставить больше одного отзыва, пользователь вынужден возвращаться к письму. Это работает не очень хорошо, мы пробовали. Поэтому по таким заказам собираем отзывы иначе.
Как собирать отзывы на все товары из заказа
Для решения этой задачи мы разработали иной подход — «отзыв на весь заказ» Выдвинули гипотезу: клиенты будет оставлять отзывы сразу на все товары из заказа, если покупателю не придется переключаться между вкладками и страницами.
Для теста переделали шаблон:
В письме отображаются все товары из заказа. При этом ссылка «оставить отзыв» тоже одна. Эта ссылка ведет не на карточку конкретного товара, а на специальную форму — динамическую мульти-форму.
Динамическая мульти-форма
Чтобы проверить гипотезу, мы разработали форму отзыва, которая собирает отзывы сразу о нескольких товарах из корзины.
Теперь, вместо того, чтобы переключаться между карточками — отзыв можно оставить на все товары и на одной странице.
Гипотеза подтвердилась. Покупатели стали охотнее оставлять отзывы на несколько товаров сразу. Результат: при очень близкой конверсии, среднее количество отзывов на заказ выросло более чем вдвое: с 7% до 15%.
После модерации собранные через мульти-форму отзывы также публиковались в соответствующих карточках в виджетах.
Модерация отзывов
Перед публикацией отзывы проходят модерацию. Леруа Мерлен пользуется нашей услугой модерации отзывов. Модератор просматривает отзывы ежедневно. Правил немного — основные: отзыв должен быть цензурным, он не должен содержать в себе рекламу, и должен быть о товаре, а не об услугах в магазине (для отзывов об услугах есть отдельная форма обратной связи на сайте).
Иногда бывают фак-апы с нашей стороны. Например, на сайте может появиться отзыв с нецензурной лексикой. Приходиться объясняться перед клиентом. Такие отзывы быстро замечаем и баним.
Сегодня отзывы сканируются на мат автоматически. У нас накопилась большая база обсценной лексики, которую мы постоянно пополняем новыми шедеврами. Но иногда встречаются новые слова, которых еще нет в базе и сверка не срабатывает. Русский язык богатый.
Командная работа с отзывами
Одно из ключевых требований Леруа Мерлен — возможность работать с отзывами большой командой. На сегодняшний день с отзывами о товарах в компании работают более 700 человек. Это сотрудники отдела закупок, категорийные менеджеры, комьюнити менеджеры, продавцы в магазинах и другие.
У сотрудников компании есть доступ в платформу Aplaut. Кто-то комментирует отзывы, кто-то отвечает на входящие вопросы о товаре.
Можно настроить и сохранить фильтры, чтобы отделить нужные для себя отзывы от общей массы и подписаться на уведомления о новых отзывах. Уведомлениями активно пользуются сотрудники отделов, чтобы оперативно реагировать на новые отзывы в своих категориях.
Автоматизация «всякого»
Вокруг отзывов выстроена масса процессов в компании, например:
- Конвейерная обработка отзывов, включающая автоматическое тегирование и распределение между ответственными отделами, командами, сотрудниками.
- Улучшение карточек товара на основе данных, полученных из отзывов и вопросов.
- Мониторинг качества товара с привлечением сотрудников отдела качества, экспертов и юристов.
- Экспорт отзывов в головной офис во Франции.
Для решения подобных задач нужно пробрасывать атрибуты, строить сложные сегменты, перепривязывать ID-шники, выгружать данные по-особому и т.д.
Для этого выделен отдельный аккаунт-менеджер с нашей стороны. Также реализована возможность настраивать различные правила автоматизации через админку. Например, есть правило автоматически присваивать теги «проверить качество товара» тем отзывам, в которых покупатели упоминают слово «качество» и где соблюдается условие «оценка товара ниже 3 звезд».
Поставщики — Отзовитесь!
Леруа Мерлен хотели, чтобы их поставщики тоже работали с покупателями: консультировали, отвечали на вопросы, комментировали отзывы.
В рамках пилотного проекта было выделено несколько поставщиков.
Мы завели их в Aplaut как отдельные компании. Далее — настроили обмен пользовательским контентом между поставщиками и Леруа Мерлен. Этот процесс мы называем синдикацией.
Теперь каждый раз, когда покупатели писали отзывы на определенный бренд, такие отзывы транслировались в кабинет поставщика.
Поставщики получали уведомления о новом отзыве, заходили в свой личный кабинет, отвечали на вопрос или комментировали отзыв.
После этого — контент синдицировался обратно к Леруа Мерлен и публиковался на сайте в виджете отзывов:
Пилот оказался интересным. Его решили трансформировать в отдельный проект «кабинет поставщика», где коммуникация между поставщиком и покупателем — только одна из его частей.
API
Платформу используют не только для сбора и управления отзывами в компании, но еще и для хранения самих данных. Это позволяет разным командам и подрядчикам получать быстрый доступ ко всему пользовательскому контенту через API: отзывам, вопросам.
Например: внешним разработчикам мобильного приложения не пришлось писать функционал отзывов с нуля. Они использовали API Aplaut для работы с отзывами внутри своего приложения.
Тоже самое с терминалами, которые установлены в некоторых магазинах.
Результаты и итоги
Сбор и управление пользовательским контентом требуют больших усилий как со стороны сервиса, так и со стороны самого клиента. Тем не менее, эти усилия окупаются. Приводим результаты.
Количество отзывов к товарам
Среди всех товаров, которые присутствовали в каталоге
- на момент запуска — 9 675 шт.
- сейчас — 247 000 шт.
Покрытие каталога отзывами
Среди всех товаров, которые покупали хотя бы 10 раз в квартал
- на момент запуска — <10%
- сейчас — 78%
Отзывы с фото
- на момент запуска — 0%
- сейчас — 12%
Влияние отзывов на SEO и конверсию
Данные предоставлены аналитиками Леруа Мерлен и основаны на анализе 20% товаров на сайте в течение 7 месяцев. Карточки товара, в которых есть отзывы:
- получают на 200% больше SEO трафика из поиска
- открываются на 60% чаще, чем карточки без отзывов
- продаются на 26% лучше
Видео доклада, откуда взять слайд выше, можно посмотреть здесь:
Комментарии Леруа Мерлен и Data Insight
«Лояльность покупателей к бренду — важная цель для Леруа Мерлен. Поэтому нам крайне важно всесторонне изучать опыт, который получают наши клиенты. Aplaut собирает фидбек в ключевых точках и предлагает все нужные инструменты для работы с ним. Мы построили эффективные рабочие процессы с участием всех заинтересованных подразделений в компании. Выстраиванию доверительных отношений помогает публикация опыта других покупателей в виде отзывов. Это положительно влияет на показатели конверсии оставления отзывов, добавления товаров в корзину, SEO, а также на другие метрики.»
«Актуальность сервиса по работе с отзывами продиктована как ростом технических возможностей сайтов и аудитории, так и увеличивающейся востребованностью отзывов пользователей. Исследование, проведенное компанией Data Insight совместно с оргкомитетом конференции IDRF, продемонстрировало, что отзывы являются наиболее важным источником информации о товаре в онлайне как при просмотре товара, так и при непосредственной покупке. Более того, за последний год именно на отзывы стали больше всего обращать свое внимание онлайн-покупатели. Мы в компании предполагаем, что тренд на развитие функционала отзывов на сайте, их сегментацию и персонализацию будет сохраняться в ближайшие годы».
Стас, привет.
Я представитель того "другого SAAS продукта для работы с отзывами", а именно Mneniya.pro.
Ты подменяешь понятия, когда говоришь про то, что сервис был негибкий и т.д. На тот момент (2016 год) у вас тоже ничего этого не было.
Во вложении наш эстимейт, который мы делали для Леруа по их запросу.
Вы просто вклинились в момент обсуждения функционала и увели Леруа через личные связи (фамилии называть не будем).
Вы проделали большую работу по кастомизации функционала для Леруа, молодцы. Но не нужно говорить, что вы пришли со своим супер-решением и все вдруг заработало. Пиши как есть: "работали раньше с ЛПРом по другому проекту, он перетащил нас сюда, а текущего подрядчика слил". Это называется недобросовестная конкуренция.
Привет!
Меня зовут Андрей Волков, я отвечал за направление работы с отзывами в Леруа Мерлен.
До работы в Леруа не работал с Shoppilot и лично не был знаком ни с кем с их стороны.
Когда я пришел в компанию – стало понятно, что текущий подход устарел, (сложная интеграция, выгрузка базы раз в неделю и пр.) и нужны изменения, так как сайт и подход к ecom полностью перерабатывался.
Мы провели встречи и с Shoppilot, и с МненияПро и на основе сравнения функционала, возможностей оптимизации, сроков и цены я принял решение работать с Shoppilot.
Раскатка первого обновленного MVP заняла несколько недель.
Такие комментарии подогревают интерес к статье!
Антон, спасибо за комментарий с неоправданными обвинениями в непорядочности. Со всей ответственностью могу сказать, что наше сотрудничество с Леруа не обсуждается в таких понятиях, как - "работали раньше с ЛПРом по другому проекту, он перетащил нас сюда, а текущего подрядчика слил". Неужели тебе кажется, что для заключения трудоёмких сделок серьезным компаниям достаточно такой почвы? Ты плохого мнения о нас. Замечу, что эмоции порой мешают конструктивно мыслить. Однако не стоит расстраиваться. Рынок в России большой и мы, в том числе с твоей компанией создаём его. Обвинения в недобросовестной конкуренции не принимаются.
Спасибо большое за статью. От себя могу добавить, что пересекались с вами по многим проектам и всегда получали положительные отзывы от клиентов. У нас с вами даже есть несколько интеграций :) ребята, желаю вам процветания, у вас крутой продукт.
Отличная статья с конкретикой, спасибо.
Вопрос: используете ли машинное обучение для анализа отзывов и где оно могло бы генерировать business value по вашему мнению?
Денис, мы проводим эксперименты с ML в следующих областях:
— Автомодерация отзывов
— Не детерминированный мэтчинг товаров (без Barcode, GTIN, JIN, …)
— Определение тональности по тексту отзыва
Определенный интерес представляет ранжирование отзывов с целью оптимизации конверсии на сайте. Но мы до этого еще не дошли, тк требуется проводить автоматические А/Б тесты на сайте клиентов.