Персонализация маркетплейса Aizel: уникальное предложение для каждого пользователя и рост выручки на 11%
Как перенести уникальный офлайн опыт и атмосферу модного магазина в онлайн-пространство? Рассказываем на примере маркетплейса брендовой одежды Aizel.
В модные магазины клиент в первую очередь приходит за впечатлениями и положительными эмоциями. Здесь он получает исключительный покупательский опыт: индивидуальный подход, высококлассный сервис, эксклюзивность товара. Однако в интернете передать добавочную ценность значительно сложнее и многие модные бренды оказываются ограничены. В этом кейсе расскажем об опыте маркетплейса Aizel.
Сегодня мы затронем еще одну важную тему: неправильные рекомендации могут отрицательно повлиять на продажи и выручку! Многие магазины считают, что не так уже важно, как настроить алгоритмы рекомендаций: достаточно использовать стандартные хиты продаж или задать какие-то базовые правила, и получить неплохой прирост в конверсии и продажах. На самом деле нет. И здесь мы не будем говорить о том, что в работе рекомендательной системы учитываются как минимум 7 составляющих: от сбора, хранения и обработки данных до вычислительных мощностей и процесса верстки, не говоря уже о работе аналитиков. Поэтому любая рекомендательная система на основе open source ПО даст всего 7-10% эффективности профессиональной платформы. Но даже этого небольшого роста можно можно не только не достичь, и даже потерять в выручке, если не уделить внимания тестированию и выявлению лучшего алгоритма для каждого конкретной страницы каждого конкретного магазина. Тому, как стандартный алгоритм популярных товаров, который многие магазины используют по умолчанию, уменьшает продажи на 20% посвящен подраздел о тестировании рекомендаций на главной странице.
Но обо всем по порядку.
Задачи Aizel
AIZEL.RU - это первый в России модный маркетплейс с ассортиментом более 700 мировых брендов, совместивший на своей платформе собственную закупку и товары 300 российских и иностранных бутиков. Благодаря пристальному вниманию к сервису (от бесплатных консультаций профессиональных стилистов до экспресс-доставки заказов по всей России и СНГ) покупатели чувствуют персональный подход и заботу о себе.
Взаимоотношения покупателей и Aizel построены на эмоциях. Ритейлер стремится сделать каждый поход клиента за покупками незабываемым и ставит персонализированный подход к обслуживанию во главу угла.
Маркетплейс располагает огромным ассортиментом товаров премиальных модных брендов. Для того, чтобы покупатель чувствовал себя на сайте уверенно и комфортно, было необходимо:
- Вывести персонализированную подборку для каждого пользователя на все ключевые страницы сайта;
- Сделать процесс покупки максимально быстрым и удобным;
- Создать индивидуальное предложение для каждого клиента.
Решение Retail Rocket
Для персонализации сайта маркетплейс Aizel обратился к Retail Rocket. Платформа анализирует поведение посетителей в режиме реального времени и создает для каждого из них собственную версию интернет-магазина. Система предлагает клиенту релевантные его интересам товары, что идеально подходит для выполнения поставленных задач.
Персонализация сайта
Интеграция проходит в два этапа: после тщательного изучение специфики и показателей сайта, наши специалисты внедряют блоки рекомендаций, которые принесли повышение основных метрик в похожих условиях. После этого результаты корректируются на повышение.
Чтобы внедрение персонализированных товарных блоков прошло гладко, с ритейлером держит связь аккаунт-менеджер Retail Rocket. В его задачи входит решение любых вопросов, мониторинг процесса интеграции и дальнейшее сопровождение.
Сейчас на сайте Aizel персонализированы следующие страницы:
- Главная страница
- Карточка товара
- Страница поиска
- Корзина
- Пустая корзина
- Страница бренда
Рассмотрим несколько страниц поближе.
Рекомендации на главной странице
Главная страница — важнейший элемент customer journey. Она всегда остается самой посещаемой и формирует воронку продаж. Сайту с таким широким ассортиментом как у Aizel важно заинтересовать покупателя с первых секунд, поэтому на главной странице расположен блок «Персонализированные хиты продаж»:
Рекомендации на странице поиска
Страница поиска - это своеобразный тест для магазина на взаимопонимание с клиентом. Ритейлер может значительно упростить поиск покупателю, если выдача учитывает опечатки и транслит, а товарная подборка адекватно соответствует запросу.
У Aizel с этим всё в порядке. Мы дополнили выдачу поисковыми рекомендациями, которые обеспечивают более полный охват релевантных товаров:
Результаты
Наша приоритетная задача - повышение выручки и конверсии интернет-магазина. Персональные рекомендации Retail Rocket на сайте Aizel.ru показывают следующие результаты:
- Товары из блоков рекомендаций присутствуют в 7% заказов на сайте;
- Конверсия в покупку в блоках рекомендаций в 1,5-2 выше, чем по сайту в целом;
- Средний чек заказов с блоков рекомендаций выше на 5-10%, чем по сайту в целом.
Постоянная работа над улучшением эффективности рекомендаций
Над улучшением результатов работает команда growth hacker'ов. В их задачи входит индивидуальный подбор решений для каждого блока товарных рекомендаций и их последующее тестирование.
Покажем на примере тестирования алгоритмов блоков персональных рекомендаций на главной странице и в карточке товара.
Тестирование персональных рекомендаций на главной странице
Главная страница - лицо сайта, от которого напрямую зависит конверсия, а значит и выручка магазина. Стандартный набор для этой страницы включает блоки товаров «Новинки» сайта и «Хиты продаж». Однако такие товарные рекомендации могут работать значительно эффективнее.
Например, в процессе тестирования на сайте Aizel.ru мы выяснили, что стандартный блок популярных товаров значительно отстает от персонализированного. Видимо определенный сегмент покупателей уходит с сайта, не увидев на главной странице на данный момент интересных для себя товаров.
Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования, при которой все посетители сайта случайным образом делились на равных 3 сегмента.
Первому сегменту показывались хиты продаж:
Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж:
Третьему сегменту рекомендации не показывались. Он выступал в качестве контрольной группы.
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Aizel.ru увеличивает конверсию на 10,1% со статистической значимостью 96,2%. В сочетании с уменьшением среднего чека это дает прогнозируемый рост выручки на 3,6%.
Это тот самый кейс, о котором мы говорили в начале статьи. Обратите внимание, что сегмент «Хиты продаж» показывает отрицательные результаты относительно контрольной группы. То есть принятая многими магазинами методика рекомендации популярных товаров в данном случае не только не приносит результатов, но и понижает продажи магазина! Именно поэтому нельзя использовать варианты «по умолчанию» принятые на рынке. Важно тестировать различные варианты алгоритмов и расположения блоков рекомендаций, чтобы найти то, что дает наибольший результат каждому конкретному магазину.
Увеличение эффективности рекомендаций в карточке товара
От карточки товара во многом зависит совершит ли покупатель заказ или нет. Здесь никогда не должно быть «тупиков». Если пользователя по какой-то причине не устроит просматриваемый товар, а под рукой его ждут альтернативные варианты, то поиск продолжается.
Уникальность блоков товарных рекомендаций Retail Rocket в том, что они учитывают как явные, так и неявные интересы пользователя. Это обеспечивает максимально подходящую подборку и значительный прирост выручки.
Исследование проводилось с использованием A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:
Первому сегменту показывались похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах:
Второму сегменту показывались стандартные похожие товары. Это базовая конфигурация и сегмент выступал в качестве контрольной группы:
Результаты
По итогам тестирования были получены следующие результаты:
Вывод
Согласно результатам тестирования, применение механики «Похожие товары с акцентом на просмотренных товарах» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Aizel.ru увеличивает конверсию на 9,9%. В сочетании с приростом среднего чека на 0,8% это дает прогнозируемый рост выручки на 10,8%.
Комментарий Aizel.ru
Интернет на сегодняшний день одна из важнейших площадок для развития бренда. Он даёт гораздо больше простора, чем глянец и позволяет напрямую общаться с клиентом. Мы стараемся подобрать к каждому покупателю индивидуальный подход, и сотрудничество с Retail Rocket стало для нас важным этапом формирования персонализированного сервиса. Теперь мы уверены, что наши клиенты с легкостью найдут идеальную модель и останутся довольны покупкой. Мы видим реальные результаты и готовы к дальнейшему сотрудничеству
В модные магазины, как и в любой другой, клиент, в первую очередь, приходит за покупками.
А за впечатлениями и положительными эмоциями люди ходят в другие места - театры, кино или стрипклубы, например ;-) Взаимоотношения покупателей и Aizel построены на эмоциях - серьезно? Взаимоотношения порнхаба и его посетителей построены на эмоциях, а Aizel должен строить свои взаимоотношения с клиентами на очень даже рациональных вещах )))
Покупка туфелек за 200 000 рублей – не самое рациональное событие в жизни человека :)
Марьяна, fashion-ритейл гораздо в большей степени, чем другие сферы, относится к эмоциональным покупкам. Да, доля рациональных покупок там тоже есть, и с ростом осознанного потребления эта доля будет расти, скорее всего. Но все же эмоции там играют гораздо большую роль, чем при выборе, например, пылесоса или покупки детского питания ))
Множество разных исследований говорят о том, что шопинг в сфере моды для многих людей относится к развлечениям
Читайте внимательнее , я писал конверсия в покупку из рекомендательного блока. Вы вообще что сравниваете, общую конверсию магазина, когда блоков не было, с общей конверсией магазина, когда блоки были?
Мы оцениваем прирост продаж от внедрения нашей системы. Термин "конверсия" применятся в веб-аналитике к трафику и живет бок-о-бок с понятием "модель атрибуции".
Атрибуция конверсии на элемент интерфейса сайта – очень неоднозначная вещь, так как пользователь за сессию (или цепочку сессий) по многу раз взаимодействует с разными значимыми элементами (меню, поиск, кнопки добавления в корзину, фотографии, описание, отзывы, видео – перечислять можно бесконечно).
По этому "конверсия в покупку из рекомендательного блока" – абстрактное понятие (мы, например, для него используем алгоритм анализа мерчандайзинга, появившийся впервый в Adobe Omniture лет 10-15 назад, других стандартов просто нет). Например, некоторые готовы повесить трекинг event-а "клик в блок рекомендаций" и все заказы с этим кликов считать "конверсией из блока" без относительно того когда был клик, был ли куплен товар, в который кликнули и т.д. (Google Analytics не позволит ответить на эти вопросы).
Но все эти детали, конечно же, не интересны комментирующим. Я вообще в восторге от уровня наброса, который тут в коментах :) Рад что вас так задела статья, надеюсь мир станет теперь чуть лучше!
Это два разных момента. Результаты персонализации сайта в середине статьи - это общие данные по всем страницам и блокам. А результаты тестов относятся к конкретной странице и сравнению между собой работы конкретных алгоримов.
Не понятна методология теста на главной странице. Контрольный сегмент покупателей не видел никаких блоков рекомендаций, а раз так то конверсия в покупку из рекомендательного блока у этого сегмента будет 0, ровно как и 0 в среднем чеке. Как же вы тогда относительно нуля считаете прирост в 10% по конверсии, сколько это в абсолютном значении?:)
Второй момент, в начале статьи вы пишите, что конверсия в покупку из блока рекомендаций выше в 1,5-2 раза, а средний чек выше на 5-10%, в ваших же результатах конверсия выше в сегодо на 10%, а средний чек ниже на 5% по сравнению с контрольной группой, которая никаких болков не видела и с них не покупала.