Персонализация интернет-магазина Clever-media: рост выручки на 30%

Рассказываем о персонализации магазина Издательства Clever, усилиях команды Growth Hacker'ов и росте выручки на 30%.

Детская литература – востребованный и важный сегмент книжного рынка. Детские книги родители выбирают особенно тщательно, ведь они должны соответствовать уникальным потребностям и интересам ребенка. Ритейлеру необходимо оперативно анализировать все запросы покупателей для создания и успешной реализации в собственных каналах продаж. Как эффективно воплотить эту идею в жизнь в онлайн-пространстве?

Clever - детское издательство, основанное в 2010 году. Помимо интернет-магазина, книги компании продаются в собственной сети розничных монобрендовых магазинов, также продукцию издательства можно найти во многих сетевых детских и книжных магазинах по всей стране. В 2018 году издательство открыло филиал в США и теперь книги Clever на английском языке можно купить во многих книжных магазинах США и Канады. Clever предлагает более полутора тысяч книг и настольных игр для детей и подростков.

Чтобы сократить время покупателя на поиск “той самой” книги и предложить дополнительные позиции, которые могут его заинтересовать, было решено внедрить товарные рекомендации Retail Rocket. Но ценность Retail Rocket не только в наборе самообучаемых алгоритмов, которые позволяют создать персонализированный покупательский опыт, но и в команде Growth Hacker’ов, которые итеративно улучшают каждую страницу, выбирая самую эффективную конфигурацию рекомендаций. В этом кейсе расскажем о тонкой настройке алгоритмов на главной странице и в карточке товара онлайн-магазина издательства Clever – www.clever-media.ru.

От главной страницы во многом зависит дальнейший путь покупателя, поэтому необходимо заинтересовать пользователя. Для этого на ней, как на витрине, можно показать самые лучшие и выгодные предложения.

Однако не существует одной идеальной конфигурации для всех магазинов. Разные алгоритмы показывают разную эффективность в зависимости от товарного сегмента и стратегии ритейлера. Чтобы выявить оптимальную конфигурацию персональных рекомендаций для сайта издательства Clever мы провели несколько тестов.

В рамках оптимизации рекомендательной системы интернет-магазина Clever было проведено исследование эффективности различных алгоритмов в блоке рекомендаций на главной странице. Исследование проводилось с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж:

Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж:

Третьему сегменту показывались хиты продаж из интересных пользователю категорий:

Четвертому сегменту рекомендации не показывались. Он выступил в качестве контрольной группы.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Clever-media.ru увеличивает конверсию на 26,8% со статистической значимостью 96,4%. В сочетании с ростом среднего чека на 2,6% это дает прогнозируемый рост выручки на 30%.

Вторым этапом мы решили добавить еще один блок рекомендаций. Чтобы узнать какие результаты это принесет, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались два блока: персональные рекомендации сверху и персонализированные хиты продаж под ним:

Второму сегменту также показывались два блока, но в обратном порядке: персонализированные хиты продаж сверху и персональные рекомендации товаров ниже:

Третьему сегменту показывался только один блок с персонализированными хитами продаж. Этот сегмент выступал в качестве контрольной группы, т.к. он стал победителем предыдущего теста.

Согласно результатам тестирования, использование двух блоков рекомендаций «Персональные рекомендации» и «Персонализированные хиты продаж» на главной странице интернет-магазина издательства Clever увеличивает конверсию на 1,8%. В сочетании с ростом среднего чека на 5% это дает прогнозируемый рост выручки на 6,9%.

Карточка товара дает ритейлеру отличную возможность рассказать о преимуществах товара, чтобы мотивировать покупателя добавить его в корзину. Впрочем выбранная позиция может не подойти по каким-то причинам, поэтому, чтобы не отпускать пользователя без покупки, можно предложить альтернативные товары.

Также важно предложить сопутствующие товары, которые дополнят корзину пользователя и повысят средний чек. Помочь с этим могут персональные рекомендации.

Чтобы выбрать наиболее эффективную конфигурацию блоков товарных рекомендаций в карточке товара, мы провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались похожие товары:

Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары:

Третий сегмент выступал в качестве контрольной группы, которой рекомендации не показывались.

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Clever-media.ru увеличивает конверсию на 20,8% со статистической значимостью 99,4%. В сочетании с ростом среднего чека на 4,8% это дает прогнозируемый рост выручки на 26,6%.