Кейс персонализации Bethowen.ru: рост выручки на 10,87%

Интернет-магазин Bethowen.ru увеличил конверсию и выручку за счет внедрения персональных товарных рекомендаций и усилий команды growth hacker'ов Retail Rocket.

Благодаря большому разнообразию интернет-магазинов и их предложений, пользователи стали более требовательными к ритейлерам. Теперь их интересует не только ассортимент и ценовая политика интернет-магазина, но и удобство совершения покупки. Покупатели ценят свое личное время, поэтому они хотят быстро найти на сайте то, что им нужно.

Персональные товарные рекомендации, размещенные на ключевых страницах интернет-магазина, позволяют показать посетителю подборку актуальных для него товаров. Рассказываем, как интернет-магазин Bethowen.ru увеличил выручку на 10,87% за счет внедрения персональных товарных рекомендаций на странице категории и в карточке товара.

«Бетховен» - это крупный омниканальный ритейлер товаров для животных. Первый офлайн зоомагазин будущей сети был открыт в 1993 году, а в 1995 году он получил свое название - «Бетховен». На сегодняшний день в Москве и Московской области открыто уже более 90 магазинов торговой сети. И в каждом из них, в том числе в интернет-магазине, представлено более 10 тысяч наименований товаров.

Компания заботится о своих клиентах, поэтому одна из приоритетных задач интернет-магазина Bethowen.ru - показать покупателю те товары, которые будут для него интересны и подойдут его домашнему питомцу.

Рекомендации в категории выполняют роль путеводителя по интернет-магазину. Их главная задача - показать посетителю все самое лучшее и интересное в каждом разделе с учетом его личных интересов.

Пользователь видит на сайте подборку товаров, которые подходят именно для его питомца. Больше не нужно тратить время на то, чтобы разбираться в ассортименте и фильтровать товары в зависимости от типа и возраста домашнего животного, ценовой категории и других параметров. Все это в режиме реального времени делает за пользователя интернет-магазин.

Для того, чтобы определить, какой алгоритм товарных рекомендаций на странице категории наиболее эффективен для аудитории интернет-магазина Bethowen.ru, команда Growth Hacker’ов Retail Rocket протестировала несколько вариантов.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта Bethowen.ru случайным образом делились на четыре сегмента:

Первому сегменту показывались популярные товары:

Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж:

Третьему сегменту показывались персональные рекомендации товаров:

Четвертый сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, наиболее эффективной оказалась механика «Персонализированные хиты продаж». С ее помощью интернет-магазин Bethowen.ru увеличил конверсию на 7,05% со статистической значимостью 91,6%. В сочетании с увеличением суммы среднего чека на 2,83% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 10,09%.

Карточка товара - это один из важнейших этапов customer journey, именно здесь пользователь принимает решение о покупке. От карточки товара во многом зависит, добавит ли пользователь выбранную позицию в корзину. Поэтому так важно, чтобы все элементы страницы были тщательно продуманы и логически подводили пользователя к совершению покупки.

На этом этапе интернет-магазин получает возможность не только рассказать посетителю об особенностях и достоинствах товара, но и показать ему похожие и сопутствующие товары. Если посетитель уже определился с тем, что ему нужно, рекомендации сопутствующих товаров позволят увеличить количество позиций в заказе и сумму чека. Если же просматриваемый товар не совсем устраивает пользователя, то рекомендации похожих товаров могут удержать его в интернет-магазине и предложить интересные для него альтернативные варианты.

Growth Hacker’ы Retail Rocket протестировали несколько алгоритмов и конфигураций расположения блоков рекомендаций в карточке товара на сайте интернет-магазина Bethowen.ru, чтобы определить, какой вариант имеет большую конверсию и приносит наибольшую выручку.

Исследование проводилось с применением механики A/B-тестирования. Сначала все посетители сайта Bethowen.ru случайным образом делились на пять сегментов, каждый из которых видел свой вариант карточки товара:

Первому сегменту показывались похожие товары.

Второму сегменту показывались сопутствующие товары.

Третьему сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами).

Четвертому сегменту показывались два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами).

Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации не показывались.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, лучший результат в карточке товара интернет-магазина показала комбинация двух блоков персональных рекомендаций: «Похожие товары» (сверху) и «Сопутствующие товары» (под блоком с похожими товарами)». Применение этой механики увеличивает конверсию на 1,63%, что при повышении суммы среднего чека на 9,09% приводит к прогнозируемому росту выручки на 10,87%.

В ходе предыдущего теста мы определили наиболее эффективную конфигурацию блоков рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Bethowen.ru. Следующим этапом мы начали работу над более тонкой настройкой блока похожих товаров и выбором самого эффективного алгоритма рекомендаций для него.

Исследование проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на три сегмента:

Первому сегменту показывались похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах.

Второму сегменту показывались персонализированные похожие товары.

Третьему сегменту показывались стандартные похожие товары. Этот сегмент был взят за контрольную группу, так как он победил по результатам предыдущего теста.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, наиболее эффективной в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина Bethowen.ru оказалась механика «Персонализированные похожие товары». В результате ее внедрения конверсия увеличилась на 2,81%. В сочетании с ростом среднего чека на 1,16% это обеспечило прогнозируемый прирост выручки на 4%.

Персональные рекомендации улучшают качество коммуникации омниканального ритейлера с покупателем, позволяя воплотить персонализированный покупательский опыт в онлайне. Пользователь получает в интернет-магазине тот уровень сервиса, к которому он привык в офлайне.

Посетителям приятно видеть в интернет-магазине товары, которые им интересны. Так они чувствуют себя «особенными», видят внимание и заботу ритейлера. В результате растет конверсия и выручка интернет-магазина, а покупатели становятся более лояльными к бренду и возвращаются за новыми покупками.

«Выражаю благодарность коллегам за интересные и, главное, эффективные предложения по повышению конверсии сайта. Предложенные варианты были тщательно протестированы и лучшие оперативно внедрены в работу. Планируем продолжать тесты и повышать эффективность и удобство использования сайта для конечных потребителей».

#маркетинг #кейс #retailrocket