{"id":14276,"url":"\/distributions\/14276\/click?bit=1&hash=721b78297d313f451e61a17537482715c74771bae8c8ce438ed30c5ac3bb4196","title":"\u0418\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0443 \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0440\u0436\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Кейс персонализации интернет-магазина myToys.ru: увеличение выручки на 10%

Детство - это золотая пора для детей и их родителей. Современные мамы и папы ценят удобство сервиса и качество продукта, особенно, когда дело касается игрушек. Все меньше родителей готовы обходить торговые центры в поисках “той самой игрушки”, предпочитая совершать покупки в интернет-магазинах. Как ритейлеру обеспечить достойное обслуживание этого сегмента в режиме онлайн?

Немецкая компания myToys более 14 лет занимает лидирующие позиции на рынке игрушек Европы и работает напрямую с поставщиками, обеспечивая покупателей качественным товаром по отличной цене. Сайт myToys.ru ежемесячно посещают более 2-ух миллионов пользователей, а каталог насчитывает 25 тысяч позиций.

Одна из приоритетных задач компании - обеспечить качественное обслуживание клиента. Для этого myToys.ru использует персональные рекомендации Retail Rocket на ключевых страницах интернет-магазина. Благодаря этому покупатель быстрее находит то, что ему нужно и значительно экономит личное время.

Рассказываем, как интернет-магазин myToys.ru увеличил выручку на 10% за счет внедрения товарных рекомендаций.

Карточка товара

Карточка товара - ваша кузница продаж, к оформлению которой стоит подойти с особым вниманием. От расположения элементов страницы напрямую зависят продажи, а значит и ваша прибыль.

Все больше ритейлеров интегрируют товарные рекомендации. Но если рекомендательные блоки в карточке товара сформированы неправильно, пользователь рискует уплыть в свободное плавание по сайту, забыв, для чего он изначально пришел.

Наша цель: замотивировать клиента совершить покупку с помощью персональных товарных рекомендаций. Рассмотрим подробнее, как это работает.

Кейс 1. Конфигурирование рекомендательных механик и позиционирования блоков интернет-магазина myToys.ru

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте myToys.ru проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций в карточке товара магазина.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Посетители случайным образом делились на 5 сегментов:

Первому показывались два блока: похожие товары и сопутствующие товары:

Второму сегменту показывались два блока: сверху - сопутствующие товары и похожие товары ниже:

Третий сегмент видел два блока со слайдером с автопрокруткой 10 секунд: похожие товары сверху и сопутствующие товары снизу:

Четвертому сегменту показывались два блока со слайдером с автопрокруткой 10 секунд: сверху сопутствующие товары и похожие товары снизу:

Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации не показывались

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Два блока без слайдера: сопутствующие товары и похожие товары» увеличивает конверсию на 7% со статистической значимостью 96,7%. В сочетании с ростом среднего чека на 2,6% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 9,8%.

Кейс 2. Настройка алгоритмов сопутствующих товаров в карточке товара интернет-магазина myToys.ru

Теперь, когда мы выявили наиболее эффективную конфигурацию расположения блоков, настало время протестировать варианты алгоритмов рекомендаций сопутствующих товаров. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары с исключением из выдачи самых популярных товаров:

Третьему сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара. Он выступал в качестве контрольной группы.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары с исключением из выдачи самых популярных товаров» в блоке рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина myToys.ru увеличивает конверсию на 3,18% со статистической значимостью 93,6%.

Корзина

“Брать или не брать?”, - перед таким выбором оказывается каждый пользователь, дойдя до корзины. Именно поэтому функционал идеальной корзины должен быть интуитивно понятным и без излишеств. Чем проще и приятнее оформить заказ, тем охотнее покупатель совершит покупку.

Помните, вы всегда можете предложить своему клиенту больше. Например, с помощью товарных рекомендаций. В корзине они выполняют ту же функцию, что и стенды с аксессуарами на кассе в офлайне - радуют покупателя приятными мелочами, а также увеличивают средний чек.

Кейс 3. Тестирование алгоритмов сопуствующих товаров в корзине интернет-магазина myToys.ru

Чтобы найти вариант рекомендаций, который обеспечивает наилучший результат на странице корзины, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:

Третий сегмент был контрольной группой. Рекомендации не показывались.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина myToys.ru увеличивает средний чек на 4,6%. С учетом незначительного снижения конверсии, это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 3,1%.

Кейс 4. Тестирование алгоритмов персонализированных сопутствующих товаров в корзине интернет-магазина myToys.ru

Следующим этапом мы продолжили выбор самого эффективного алгоритма сопутствующих товаров и протестировали еще несколько вариаций.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя, где из рекомендаций исключаются самые популярные товары:

Третьему сегменту сегменту показывались стандартные сопутствующие товары. Этот сегмент победил в предыдущем тесте, поэтому был взят в качестве контрольной группы.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина myToys.ru увеличивает конверсию на 2,3% со статистической значимостью 79%. В сочетании с ростом среднего чека на 5,3% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 7,7%.

Комментарий myToys.ru

«С коллегами из команды Ритейл Рокет мы непрерывно проводим А/В тестирования алгоритмов, позиций и названий блоков рекомендаций. По итогам тестов выбираем вариант, показавший наилучшие результаты с точки зрения RPV. Например, поменяв местами блоки рекомендаций на карточке товара, мы добились увеличения как конверсии, так и среднего чека. Сейчас в наших планах тестирования блоков рекомендаций в мобильной версии сайта и определение оптимальных алгоритмов и количества блоков для пользователей мобильных устройств».

Ольга Попова, руководитель группы по развитию платформы интернет-магазина myToys.ru
0
4 комментария
Вася Пражкин

Что-то я не нашел, сколько по времени A/B тест проходил и сколько конверсий в абсолютных значениях совершено в кейсе, где 10%. Без этих данных какие-то выводы о гипотезе делать преждевременно.

Ответить
Развернуть ветку
Retail Rocket Group
Автор

Все тесты проводятся в течение нескольких недель, до достижения статистической достоверности. Абсолютные значения - это коммерческая тайна, к сожалению, мы не можем их разглашать.

Ответить
Развернуть ветку
Вася Пражкин

То есть вы сравнивали варианты
1) Без блоков сопутствующих и похожих товаров
2) С вашими блоками

Вполне ожидаемо у вас получился прирост, так как Кэп подсказывает, что лучше что-то показать, чем ничего не показывать. Что, вобщем-то, еще не говорит, что ваш сервис что-то добавляет магазину в конверсиях.

P.S. Порядок-то абсолютных величин можно узнать или это тоже тайна за 7-ю печатями?

Ответить
Развернуть ветку
Retail Rocket Group
Автор

Мы сравнивали не только наличие или отсутствие блоков, но и разные алгоритмы рекомендаций, потому что для каждого магазина разные механики показывают разные результаты.
Мы не имеем права раскрывать данные об абсолютных значениях, к сожалению. Но если вы знакомы со сферой ecommerce, то порядок цифр себе представляете )

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Раскрывать всегда