Как крупнейший маркетплейс Казахстана Kaspi.kz увеличил конверсию на 19,4% за 3 месяца с помощью персонализации?

Kaspi.kz в цифрах — это:

• Более 450 000 товаров на одной площадке
• Более 8 500 000 активных пользователей приложения в месяц
  

Kaspi.kz — крупнейшая инновационная компания Казахстана, в основе которой самое популярное мобильное суперприложение в стране. С помощью суперприложения Kaspi.kz пользователи делают платежи и переводы, управляют личными финансами и совершают покупки онлайн c доставкой. Сегодня Kaspi.kz — самая крупная площадка электронной торговли в Казахстане с оборотом около $600 миллионов за 9 месяцев 2020 года и ростом +129% к прошлому году. О том, как Kaspi.kz удалось добиться роста конверсии товарных рекомендаций на 19,4% за 3 месяца на площадке своего маркетплейса, расскажем в этом кейсе.

Несмотря на доступность площадки в desktop и мобильной версиях сайта Kaspi.kz, основной точкой входа в раздел «Магазин» служит именно мобильное приложение, — пользователи уже установили SuperApp, авторизовались и могут легко оформлять заказы на покупку товаров прямо в нём.

Путь пользователя на примере покупки телевизора выглядит следующим образом:

1. В разделе «Магазин» в строке поиска пользователь вводит название подкатегории «Телевизоры»

2. Ищет страницу нужного товара с помощью фильтров

3. Видит предложения разных продавцов (мерчантов)

4. Выбирает понравившееся предложение и оформляет заказ с возможностью покупки в кредит или рассрочку

Для целей увеличения конверсии товарных рекомендаций маркетплейса команда Kaspi выбрала в качестве основного партнера компанию Stellar Labs и платформу Dynamic Yield, которая специализируется в том числе на продвинутой персонализации мобильных приложений, в то время как далеко не все решения по персонализации могут предложить подобную услугу.

Stellar Labs — консалтинговая IT-компания, специализирующаяся на персонализации и оптимизации конверсии в онлайн-сегменте.

Команда опытных экспертов помогает крупным брендам улучшать взаимодействие со своими клиентами и создавать для них уникальный пользовательский опыт с помощью передовых технологических решений (Dynamic Yield, Algolia, Persado и др.).

Одна из главных задач, которая стояла перед Stellar Labs и Dynamic Yield, — персонализировать главный экран раздела «Магазин» для пользователей так, чтобы они могли найти и купить нужный товар максимально быстро и удобно.

Главный экран, являясь основным тачпоинтом взаимодействия с пользователем, должен был перестраиваться под каждого посетителя индивидуально, выдавая только конкретные товарные предложения на базе его интересов.

В разделе «Магазин» есть главный экран с определенным набором виджетов: баннер, блок категорий и блок товарных рекомендаций. Так, например, главный экран выглядит для нового пользователя: блок с недавно просмотренными и рекомендованными товарами. Но с помощью платформы Dynamic Yield пул виджетов расширяется, и кроме рекомендаций из недавно просмотренных могут появиться, например, популярные товары из разных категорий и виджет «Вас могут заинтересовать».

В блоке «Вас могут заинтересовать» работает смесь разных стратегий, например, персонализированные подборки на основе Affinity-профиля пользователя, действий похожих пользователей, наиболее вероятных следующих покупок после ранее совершенных и т.д.

Цель теста — показать, как Dynamic Yield может полностью персонализировать home screen. Поэтому в тесте проводилось сравнение показателей домашней страницы, формируемой с использованием товарных рекомендаций от ранее используемого решения персонализации, против варианта домашней страницы, созданного с помощью платформы Dynamic Yield.

1. Каждому пользователю — индивидуальная подборка товаров

Если персонализированные рекомендации настроить сразу для всех пользователей, то, вероятнее всего, home screen будет наполнен предложениями смартфонов и гаджетов. Почему? Потому что именно эти товары чаще всего продаются на всех маркетплейсах, где есть электроника.

Перед командой Stellar Labs же стояла задача настроить персонализацию на базе платформы Dynamic Yield таким образом, чтобы показывать смартфоны или другие товары только тем, кто в них действительно заинтересован в данный момент, а не всем пользователям. Дополнительно во время пандемии нужно было еще и рекомендовать сезонные и другие популярные товары из категорий «товары для дома и дачи», «автотовары» и т.д.

2. Персонализация витрины с учетом ранее просмотренных товаров

«Ранее просмотренные товары» — довольно популярная стратегия рекомендаций, но при этом не менее эффективная. Уже смотрели хотя бы одну карточку товара из категории «Автотовары»? Тогда мы будем показывать вам товары из этой категории на home screen. Смотрели карточку женских часов? После повторного захода на home screen просмотренный товар появится в виджете «Вы недавно смотрели», а ниже в другом блоке рекомендаций появится подборка аналогичных часов для возможного альтернативного выбора.

3. Частое обновление набора виджетов на Домашнем экране

Например, сегодня вы посмотрели товар из категории «Автотовары». Вопрос: как долго вы будете оставаться в сегменте заинтересованных этой категорией? 30 дней, 14, 7, 3, 1? Идея в том, чтобы домашняя страница менялась достаточно часто, и вы не видели одни и те же рекомендации из этой категории весь месяц.

Чтобы понимать, как пользователи, имеющие интерес к определенным категориям, реагируют на ту или иную вариацию home screen, команды Kaspi и Stellar Labs создали большое количество различных сегментов и аудиторий с Affinity к категориям разного уровня и к просмотрам определенных товаров.

Поделив трафик, можно было наблюдать за эффективностью вариаций. Как только были получены результаты, набравшие статистическую достоверность, стратегию применяли к бОльшему проценту трафика.

Итог: первые результаты 19,4%-го роста конверсии получили за первые 3 месяца, включая затраченное время на интеграцию платформы Dynamic Yield.

Весь тест занял несколько недель. Начали с классического A/B теста, разделив трафик 50/50 и протестировав различные стратегии. Далее экспериментировали, изменяя процентное разделение трафика и корректируя настройки кампаний для достижения лучших результатов.

• 1-я версия теста дала маленький результат роста конверсии: +3% к контрольной группе (9 дней)

• 2-5 версии теста: команда Stellar Labs постоянно добавляла новые виджеты, тестировала и проверяла некоторые гипотезы, экспериментировала с периодом действия сегмента

• 6-я версия теста, которая длилась всего 4 дня, стала ключевой — увеличение контрольной группы и постепенное ее уменьшение позволило достичь роста конверсии на 19,4% (относительно контрольной группы) с 99% достоверностью за счет большего числа добавлений в корзину

• 7-я версия теста: за 7 дней добились роста конверсии на 10,8% (относительно контрольной группы) с почти с 99% вероятностью

Итог: за все время проведения теста суммарно в нем приняли участие около 3 млн. пользователей, что позволило накопить достаточную статистическую значимость двух удачных тестов.

Подписывайтесь на наш канал на vc.ru и следите за новыми кейсами!

Больше примеров персонализации ищите на нашем сайте.

#персонализация #dynamicyield #stellarlabs #kaspikz #конверсия #маркетплейс