Кейс BRANDSHOP. Как с помощью товарных рекомендаций мы увеличили прибыль с сайта на 5,9%

Кейс BRANDSHOP. Как с помощью товарных рекомендаций мы увеличили прибыль с сайта на 5,9%

Сколько денег приносит ваш интернет-магазин? Хотели бы увеличить чистую прибыль на 1% или даже на 2%? 😊 Звучит заманчиво, правда? А что, если мы знаем способ, который увеличит прибыль с сайта сразу на 5,9%? “Нереально”, — скажете вы. “Товарные рекомендации” — ответим мы.

Именно такой результат, плюс 5,9% к прибыли, мы получили, когда внедрили товарные рекомендации на сайт магазина брендовой одежды и обуви BRANDSHOP. Я, Кристина Маркина, коммерческий директор сервиса для автоматизации маркетинга enKod, расскажу, как мы это сделали.

Кто такие BRANDSHOP?

Это очень крутой магазин брендовой одежды и обуви. Мы сотрудничаем с ним давно, а рекомендации начали внедрять с конца 2019 года.

Какая задача перед нами стояла?

Увеличить прибыль с сайта, добавив блок рекомендаций. Ребята из BRANDSHOP хотели избавить пользователей от мучительного поиска той самой вещи и показывать им в отдельном блоке потенциально-интересные товары. Чем короче путь до нужной вещи, тем выше конверсия в покупку.

Для решения задачи мы использовали наш рекомендательный сервис enRecom.

У него есть 3 сценария использования:

1) Сопутствующие товары

Когда к кофемашине рекомендуются зёрна, а к ботинкам — средство для ухода за обувью.

2) Похожие товары

Алгоритм подбирает наиболее схожие товары, основываясь на их внешнем виде и/или описании.

3) Популярные товары

Подборка товаров, которые пользуются наибольшим спросом.

Как мы решили задачу?

Внедрили на сайт блок с рекомендациями из сервиса enRecom. Чтобы рекомендации приносили пользу, нам нужно было отслеживать активность пользователей в интернет-магазине. Для этого мы поставили на сайт специальный скрипт. Технически это сделать довольно просто, долгая работа IT-специалистов не требуется.

Затем алгоритмы, разработанные нашим отделом машинного обучения, проанализировали товарный фид вместе с историей покупок. Чем больше данных получают алгоритмы, тем более релевантными будут рекомендованные товары. После всех этих манипуляций модель рекомендаций сформировала список товаров, которые можно показывать пользователю. Такой блок с рекомендациями можно разместить на сайте, в мобильном приложении или емейл-рассылке.

Весь процесс интеграции занял около месяца, так как алгоритмам нужно было проанализировать клиентские данные и подстроиться под них. В процессе работы мы регулярно совершенствовали модель, делая предложения более релевантными для пользователей.

Сейчас на странице с продуктом реализован сценарий «похожие товары». А на странице корзины отображаются «сопутствующие товары» к тому, что уже находится в корзине у пользователя.

Похожие товары на сайте brandshop.ru
Похожие товары на сайте brandshop.ru
Сопутствующие товары на сайте brandshop.ru
Сопутствующие товары на сайте brandshop.ru

Результаты

После внедрения товарных рекомендаций прибыль с сайта выросла на 5,9%. Каждый 16-й товар покупают именно из этого блока! При этом в статистике не учитываются ассоциативные продажи, когда пользователь после просмотра товара из рекомендаций, купил его не сразу, а только через несколько часов.

Также мы обратили особое внимание на вёрстку сайта. В случае с BRANDSHOP, пользователь сможет увидеть блок рекомендаций только если пролистает все фотографии основного товара. Количество фотографий варьируется от 2 до 6.

Это интересное решение с точки зрения пользовательского взаимодействия с сайтом, но из-за него сложнее добраться до блока рекомендаций. Так, при стандартном расположении элементов, блок рекомендаций виден сразу после описания товара. У BRANDSHOP для этого нужно пролистать примерно 80% страницы товара. Учитывая расположение блока рекомендаций и особенности сбора статистики, показатель в 5,9% становится еще весомее.

Дальнейшие планы

Товарные рекомендации мы внедрили, теперь очередь за персональными! Их мы будем выводить на главную сайта и на страницу с ошибкой 404.

А вот что думают ребята из BRANDSHOP о нашей совместной работе:

Будем лаконичны — мы довольны совместными результатами с командой enKod и собираемся дальше продолжить нашу продуктивную работу.

Brandshop.ru, Магазин брендовой одежды и обуви

Остались вопросы о товарных рекомендациях? Напишите нам, мы с радостью на них ответим 😊

77
14 комментариев

Комментарий недоступен

3
Ответить

Спасибо большое за позитивную оценку 😊 Будем стремиться сделать еще лучше и обязательно поделимся результатами!

Ответить

попахивает позерством, да и только. 
"Мы внедрили стандартный функционал" и о боже, он работает и процент продаж еще увеличился, вот это удача

2
Ответить

Для нас это не удача, а результат хорошо сделанной работы 😊 На мой взгляд, для собственника бизнеса не важно, стандартный функционал или инновационный, важно, чтобы внедрение принесло деньги. В данном случае мы очень рады, что нам удалось помочь бизнесу и увеличить прибыль, поэтому с удовольствием делимся этим успехом.

1
Ответить

50000 за анализ вывода блока? Звиздец...

Я рад, конечно за интернет-магазин, которому позволительно такие расходы. А если я его вручную рисовать буду, насколько больше мне заплатят?

Ответить

Да, действительно, с точки зрения физического лица такая сумма может показаться большой, но для бизнеса "дорого" или "дешево" определяется тем, сколько денег способен принести новый функционал. Если сервис стоит 50 тысяч в месяц, а приносит, условно, 350 или 400 чистыми — расходы сразу кажутся очень даже оправданными 😊 Я думаю, любой собственник бизнеса будет рад получить лишних 300-350 тысяч в месяц.

Что касается ручной подстановки, я не знаю, сколько за это готовы платить, но, думаю, что это затратно по времени очень. Если интернет-магазин большой, у него тысячи сессий и десятки тысяч товаров в фиде, вручную обработать это быстро и корректно будет очень сложно. Вот здесь можно подробнее почитать о том, как работают рекомендательные сервисы и зачем они нужны. 

4
Ответить

после статьи глядишь и все 7% будет)

1
Ответить