Корзина - это последний шанс для интернет-магазина увеличить средний чек и количество товаров в заказе, поэтому к ее внешнему виду нужно подходить особенно внимательно. Как мотивировать клиента купить больше? Порекомендовать интересные товары!
Мы уже подробно рассказывали о работе персональных товарных рекомендаций на главной, странице категории и в карточке товара. Теперь настало время посмотреть, какие алгоритмы лучше всего показывают себя на странице корзины в разных сегментах, магазинах и даже странах. На примере 5 кейсов вы узнаете, как повысить ключевые метрики с помощью real-time подстраивания этой страницы под интересы пользователей.
Кейс интернет-магазина Zarina
Zarina - fashion-ритейлер женской одежды и аксессуаров. Покупателям пришелся по вкусу фирменный стиль бренда, сочетающий классику и актуальные тенденции, а также доступную цену и высокое качество. Это позволило открыть в России свыше 200 офлайн точек и интернет-магазин, который посещает более 400 тысяч пользователей ежемесячно.
В fashion-ритейле никогда не бывает слишком много покупок, и как бы не выглядела корзина покупателя, всегда можно предложить ему дополняющие товары. Однако универсальной конфигурации для каждого пользователя не существует, поэтому идеальное решение для страницы корзины - персональные товарные рекомендации.
На странице корзины Zarina.ru было проведено исследование различных алгоритмов рекомендаций с применением механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на три сегмента, каждый из которых видел свою версию корзины:
Первому сегменту показывались сопутствующие товары.
Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара.
Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
По итогам теста рекомендации сопутствующих товаров из категорий, отличных от категории просматриваемого товара, в корзине интернет-магазина Zarina.ru увеличивают конверсию целевых посетителей на 11,6% со статистической значимостью 98,1%, что в сочетании с ростом среднего чека на 3,91% приводит к прогнозируемому росту выручки на 16%.
Кейс строительного торгового дома Петрович
Чем больше спрос - тем сильнее конкуренция между ритейлерами, особенно в онлайн-сегменте. Сегодня пользователи нуждаются в персонализированном подходе, т.к. это значительно упрощает выбор товара, особенно в магазинах узкой специализации.
Ритейлер Петрович специализируется на товарах для строительства. У многих пользователей нет времени и желания разбираться во всех тонкостях этого сегмента, поэтому они зачастую упускают из виду некоторые комплектующие. Помочь покупателю сформировать заказ в соответствии с его потребностями могут помочь персональные рекомендации.
Для того определения наиболее эффективного алгоритма в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Petrovich.ru было проведено исследование с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта делились на 5 сегментов:
Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары.
Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара.
Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары.
Четвертому сегменту показывались аксессуары.
Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации не показывались.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Petrovich.ru увеличило конверсию на 2,19% со статистической достоверностью 98,8%, что в сочетании с увеличением суммы среднего чека на 4,12% приводит к прогнозируемому росту выручки на 6,4%.
Кейс интернет магазина myToys
Современный родитель ценит свое время, поэтому он не готов проводить целые выходные в поиске игрушки для ребенка. Покупки в интернет-магазинах решают эту проблему только отчасти, т.к. многие мамы и папы хотели бы видеть рекомендации в соответствии с их запросами.
О том, как справиться с такой глобальной задачей задумалась компания myToys, занимающая лидирующие позиции на рынке игрушек Европы. Обеспечить первоклассный сервис более 2 миллионам пользователей помогли товарные рекомендации. В корзине они помогали дополнить основной заказ.
Исследование эффективности рекомендаций в корзине проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 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%.
Кейс закрытого клуба распродаж Mamsy.ru
Mamsy - это один из крупнейших ритейлеров товаров для всей семьи и охватывает более 2,5 миллионов посетителей ежемесячно. Главный принцип компании - обеспечивать покупателей лучшими ценами и гарантировать качество. В том числе качество обслуживания.
Порой магазину непросто заполучить лояльность клиентов. Эта задача усложняется для ритейлеров семейных товаров, ведь с одной учетной записи могут заходить разные люди. И каждый со своими потребностями и вкусами. Учесть все эти нюансы для составления рекомендаций вручную почти нереально. Однако для персональных рекомендаций это не проблема.
В корзине сайта Mamsy мы решили протестировать несколько интересных алгоритмов сопутствующих товаров, чтобы выбрать наиболее эффективный. Исследование проводилось с использованием механики A/B тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 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.
Результаты
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%.
Кейс интернет-магазина SP Digital
Отличаются ли рекомендации в корзине у иностранных ритейлеров? Рассмотрим на примере магазина SP Digital. Этот магазин - один из крупнейших чилийских ритейлеров бытовой техники и электроники. Компания постоянно ищет новые способы создания уникального опыта работы с клиентами, что позволило создать бренду большой сегмент лояльных пользователей.
SP Digital искали инструмент обеспечения персонального опыта, который не требовал бы постоянных отладок и был прост в использовании. Таким решением стали персональные рекомендации. Для сегмента бытовой техники и электроники мы использовали “асессуарные” рекомендации и сопутствующие товары, дополняющие основной заказ.
Для оценки эффективности персональных рекомендаций в корзине было проведено A/B-тестирование, при котором все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента в реальном времени:
Первому сегменту показывались аксессуары. Этот сегмент был взят за контрольную группу.
Второму сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя
Третьему сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории текущего товара
Четвертому сегменту показывались аксессуары, персонализированные с учетом интересов пользователя
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Согласно результатам тестирования, использование механики «Персонализированные сопутствующие товары» на страницы корзины интернет-магазина Spdigital.cl обеспечивает прирост конверсии на 12,14%, что в сочетании с ростом среднего чека на 6,42% дает прогнозируемый рост выручки на 19,35%.