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