Кейс Mamsy.ru: рост выручки более чем на 7% благодаря персональным рекомендациям

Конкуренция на рынке постоянно растет, потому ритейлеру порой необходимо «прыгать выше головы», чтобы получить лояльность клиента.

Интернет-магазину товаров для всей семьи сделать такой прыжок особенно сложно, ведь покупатели с детьми рассчитывают и на низкую цену, и на широкий ассортимент, и на долговечность товара, и, конечно же, на высокое качество обслуживания.

Учесть все потребности клиента для составления рекомендаций вручную непросто, да и будут ли они эффективны? Запросы с одного аккаунта зачастую космически разнятся: сегодня мама ищет на сайте пинетки для новорожденной дочери, а завтра папа выбирает мангал для выезда за город. В этом случае персональный подход — незаменимый must have.

Сегодня на примере закрытого клуба распродаж Mamsy.ru мы расскажем, как можно увеличить выручку и конверсии с помощью персональных товарных рекомендаций на ключевых страницах сайта.

Mamsy — один из крупнейших ритейлеров товаров для всей семьи на российском рынке, который охватывает более 2,5 млн посетителей ежемесячно. Главный принцип компании — обеспечивать покупателей лучшими ценами и гарантировать качество.

Retail Rocket помогает Mamsy.ru создавать персонализированный клиентский опыт на сайте. Но мы не ограничиваемся установкой рекомендаций, постоянно работаем над улучшением результатов, которые приносит платформа. Об этом и пойдет речь в кейсе.

Она важна для создания позитивного клиентского опыта. Ее основная задача — вызвать интерес, ведь заинтересованный посетитель с большей вероятностью станет покупателем.

Здесь жизнь всегда бьет ключом: мелькают баннеры с анонсами громких акций, выводятся самые выгодные предложения и положительные отзывы. Блок персонализированных товарных рекомендаций на основе поведения пользователя также придется к месту.

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте Mamsy.ru провели исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций на главной странице магазина.

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

Первому сегменту показывались популярные товары:

Второму сегменту показывались популярные товары, персонализированные с учетом интересов пользователя:

Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий:

Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары из интересных пользователю категорий» в блоке рекомендаций на главной странице Mamsy.ru увеличивает конверсию на 5% со статистической значимостью 98,9%, что в сочетании с незначительным уменьшением среднего чека дает прогнозируемый рост выручки на 4%.

В отличие от главной, рекомендации на странице категории более вдумчивы и избирательны. Они должны не только заинтересовать, но и помочь пользователю не растеряться в широком ассортименте, найти «тот самый» товар и провести его в карточку товара.

Продолжая работу над оптимизацией рекомендательной система на сайте интернет-магазина Mamsy.ru, наши Growth Hacker протестировали эффективность различных алгоритмов в блоке рекомендаций на странице категории.

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

Первому сегменту показывались популярные товары:

Второму сегменту показывались популярные товары, персонализированные с учетом интереса пользователя:

Третьему сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории:

Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации пользователям показаны не были.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары, персонализированные с учетом интересов пользователя» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 3,5% со статистической значимостью 91,1%, что в сочетании с приростом среднего чека на 3,6% дает прогнозируемый рост выручки на 7,2%.

Корзина предлагает ритейлеру отличную возможность увеличить средний чек и выручку. Главное — не переусердствовать с рекомендациями и не увести пользователя от покупки. Поэтому лучше всего работают рекомендации сопутствующих товаров.

Чтобы выбрать алгоритм, который даст наибольший прирост выручки на странице корзины закрытого клуба Mamsy.ru, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента:

Первому сегменту показывались сопутствующие товары:

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

Третьему сегменту показывались сопутствующие товары с исключением популярных товаров из выдачи:

Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации пользователю показаны не были.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 3% со статистической значимостью 96,6%, что в сочетании с приростом среднего чека на 1,6% дает прогнозируемый рост выручки на 4,6%.

На этом исследование не закончилось. Мы задались вопросом: «А можно ли сделать лучше?». Было решено провести еще одно A/B-тестирование эффективности рекомендательных блоков в корзине.

Все посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента:

Первому сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары:

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

Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары с исключением популярных товаров из выдачи:

Четвертому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары. Он был взят в качестве контрольной группы.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары с исключением бестселлеров из выдачи» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Mamsy.ru увеличивает конверсию на 2,4% со статистической значимостью 90%, что в сочетании с приростом среднего чека на 3,5% дает прогнозируемый рост выручки на 6%.