{"id":10861,"title":"\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0438\u043b\u043e\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 PwC Venture Hub","url":"\/redirect?component=advertising&id=10861&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/349044-korotko-zapustit-pilot-i-poluchit-novyh-klientov-s-pwc&placeBit=1&hash=4330fcc6373e035951e6ff64a3ae572ba5f30463fe8776204270bbc0bd091c81","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Retail Rocket

Предиктивный маркетинг в интернет-магазине Hoff: рост оборота на 13%

Для предсказания поведения пользователей маркетологу важно пользоваться не только экспертным мнением, но и современными системами предиктивного маркетинга, которые оценивают как историю покупок пользователя, так и его паттерны поведения в реальном времени. Именно такой подход позволил интернет-магазину Hoff увеличить оборот каждой страницы до 13%.

Цели и задачи Hoff

Сеть гипермаркетов Hoff — это одна из крупнейших и динамично развивающихся российских мебельных сетей. На сегодняшний день сеть гипермаркетов мебели и товаров для дома Hoff насчитывает 40 магазинов по всей России. Это единственная российская сеть мебели и аксессуаров для дома, работающая в формате гипермаркетов. Также у Hoff огромный охват покупателей в сети: по данным ритейлера в месяц сайт посещают около 5 миллионов пользователей.

Открытие гипермаркета Hoff в Липецке

Гипермаркеты Hoff специализируются на формате "Всё в одном месте" и предлагают комплексные интерьерные решения на основе широкого мультибрендового ассортимента. В онлайне, как и в офлайне, пользователь оказывается перед широким выбором товаров. Однако возможности консультантов в интернет-магазине ограничены. Решить эту проблему может персонализация сайта - она помогает сориентироваться и рекомендует оптимальные варианты товаров для каждого пользователя.

Для того, чтобы создать уникальный персонализированный опыт на сайте для каждого клиента интернет-магазин Hoff обратился к Retail Rocket со следующими задачами:

  • Персонализировать ключевые страницы сайта
  • Упростить поиск товара с помощью блоков персональных товарных рекомендаций
  • Увеличить оборот интернет-магазина за счет внедрения алгоритмов, учитывающих пожелания клиентов в реальном времени.

Решение Retail Rocket

Hoff выбрал Retail Rocket для создания персонализированного опыта на сайте, основываясь на результативности сотрудничества, в которых ритейлер успел убедиться в работе над триггерными рассылками и персонализацией главной страницы.

Блоки рекомендаций Retail Rocket расположены на всех ключевых страницах сайта Hoff.ru. Сегодня мы хотим показать вам самые интересные тесты на важнейших этапах customer journey:

  • Главная страница
  • Категория
  • Карточка товара
  • Поиск

В ходе тестирования мы выяснили какие алгоритмы дают наибольший прирост. Но обо всём по порядку.

Персонализация главной страницы

Каждый день на сайт Hoff заходят около 160 тыс. пользователей, и хотя сегодня уже далеко не все пользователи просматривают главную страницу, она по-прежнему остается важным элементом восприятия сайта. Чтобы заинтересовать и удержать пользователя используются различные элементы, в том числе правильно подобранные блоки товарных рекомендаций.

Исследование эффективности 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 - популярные товары магазина, подобранные по интересам и предпочтениям пользователя:

Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий:

Четвертый сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.

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 Hoff.ru увеличивает конверсию на 4,3%. В сочетании с ростом среднего чека на 6,9% это дает прогнозируемый рост входящего оборота на 11,5%.

Персонализация страницы категории

Страница категории ставит перед ритейлером сложную задачу: помочь клиенту сфокусировать внимание на поиске необходимых товаров. Так вероятность покупки значительно увеличивается.

Сориентироваться покупателю помогут блоки персональных рекомендаций. Их задача - показать пользователю лучшие варианты из огромного ассортимента и плавно провести клиента дальше по воронке.

Для того, чтобы понять, какой алгоритм справится наилучшим образом, мы провели A/B-тестирование. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж из категории:

Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж из категории - популярные товары из категории, подобранные по интересам каждого пользователя:

Третьему сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории - подборка товаров из конкретной категории, максимально подходящих под интересы и предпочтения пользователя:

Четвертый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Hoff.ru увеличивает конверсию целевых посетителей на 4,8%. В сочетании с ростом среднего чека на 8,5% это дает прогнозируемый рост входящего оборота на 13,7%.

Персонализация карточки товара

Карточка товара - один из важнейших элементов customer journey. Во многом именно от неё зависит, совершит ли пользователь заказ.

Существует много стереотипов о «правильных» рекомендациях, например, что в карточке товара нужны исключительно блоки сопутствующих товаров. «Все знают, что к рубашке нужно рекомендовать галстук» периодически пишут нам в комментариях к кейсам. Но не бывает двух одинаковых магазинов и таких же одинаковых решений, подходящих для всех.

Обратите внимание, что в одиночку блок сопутствующих товаров показал отрицательный результат. Но в сочетании с похожими товарами картина совершенно другая. Посмотрите, насколько сильно отличаются значение прибыли в зависимости от расположения блоков!

Как всегда для проверки эффективности использовалась методика A/B-тестирования, при которой пользователи случайным образом делились на 5 сегментов:

Первому сегменту показывались похожие товары:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары:

Третьему сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (снизу):

Четвертому сегменту показывались также два блока одновременно, но в обратном порядке. Сопутствующие товары располагались сверху, а похожие снизу:

Пятый сегмент был контрольной группой, рекомендации не показывались.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Похожие товары и сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Hoff.ru увеличивает средний чек на 6,3%. В сочетании с незначительным уменьшением конверсии это дает прогнозируемый рост входящего оборота на 5,8%.

Персонализация страницы поиска

Поисковая страница очень важна для тех покупателей, которые не любят вручную просматривать страницу категории в поисках подходящего товара. Обычно такие пользователи уже знают чего хотят и ждут от магазина полного взаимопонимания.

Для того, чтобы генерация товаров по запросу проходила наиболее точно, мы решили добавить поисковые рекомендации. Они ориентируются на запрос и предлагают подборку, подходящую к ключевым словам, учитывая неправильное написание, ошибки и опечатки.

В ходе A/B-тестирования все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:

Первому сегменту показывались поисковые рекомендации:

Второй сегмент был контрольной группой, рекомендации которой не показывались.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Стандартные поисковые рекомендации» в блоке рекомендаций в поиске интернет-магазина Hoff.ru увеличивает средний чек на 8,5%. В сочетании с приростом конверсии на 0,6% это дает прогнозируемый рост входящего оборота на 9,15%.

Комментарий Hoff

Мы давно сотрудничаем с Retail Rocket и полностью доверяем их решениям, каждое из которых основывается на глубоких знаниях и опыте. Персонализация ключевых страниц нашего сайта принесла нам отличный прирост в конверсии и обороте. Мы планируем и дальше проводить АБ-тестирование новых механик в рекомендациях и персонализации страниц нашего сайта.

Создавая персонализированный опыт для каждого пользователя на сайте, мы увеличиваем доверие наших клиентов, обеспечиваем рост их лояльности и мотивируем возвращаться к нам снова и снова

Дмитрий Дворецкий

директор по электронной коммерции Hoff

0
4 комментария
Популярные
По порядку
Александр Жилев

По сути ничего не измелось, весь рост укладывается в допустимый уровень погрешности.
В чем кейс? Просто жалко времени на рекламный пост.

Ответить
0
Развернуть ветку
Retail Rocket

Почему не изменилось? Есть статистически достоверные приросты конверсии и среднего чека. Для крупных магазинов даже доли процентов имеют большое значение, не говоря уже о более значительных цифрах, как в этом кейсе, например.
Кроме того, есть стереотипы о том, что можно поставить любые рекомендации и это даст прирост продаж. Мы показываем, что нужно подходить более вдумчиво и тестировать разные варианты, иначе результат может быть даже отрицательным.

Ответить
0
Развернуть ветку
Мовлам Аманов

Было бы ещё лучше если бы раскрыли алгоритм подбора "пересонализированных товаров".
Это исходило из цветов, материалов предидущих заказов?
А как справились с теми у кого нет истории покупок?

Ответить
0
Развернуть ветку
Retail Rocket

В алгоритме персональных рекомендаций учитывается и история покупок, и интересы к свойствам товаров (таким как цена, бренд, и т.д.), и поведение в реальном времени и множество других факторов.
С случае с пользователями, у кого истории покупок пока нет, все равно есть поведение на сайте в текущий момент времени, которое можно учитывать для построения рекомендаций.

Ответить
0
Развернуть ветку
Читать все 4 комментария
Как я адаптировал популярную игру и за неделю привлёк 100 тысяч пользователей без бюджета

За 6 часов сделал первую версию игры и ворвался в тренды Твиттера с одного твита. Привлек 100 000 пользователей за неделю, а также попал в более 50 СМИ страны. Как это было и что я для этого сделал можно узнать в статье.

«Холакратия, любимые мемчики и прозрачность»: программист о работе в Точке, моделинге и запуске треков на Spotify

Точка — это про людей. Про сотрудников, которые создают удобный банк для бизнеса. Мы запускаем серию интервью с нашей командой, чтобы рассказать, как у нас всё устроено.

Банкомат «Тинькофф» внёс не все деньги на мой счёт

28.12.2021 пополнял карту в банкомате Тинькофф, положить нужно было 60 тысяч. Выбрал на банкомате "Пополнить", положил в лоток 12 купюр по 5 тысяч, банкомат начал шуршать, через какое-то время на экране появилось сообщение типа "Заберите нераспознанные купюры", открылся лоток, в нем 5 купюр(25 тысяч), деньги забрал, на экране появилась сумма…

«Инновации — это поле для сражений»

Как фуд-ритейл внедряет новые технологии.

Пять путешествий до Луны — столько километров ленты в TikTok могли просмотреть пользователи Yota за 2021 год
Статус бота Veles
Это нужно знать иностранцам, желающим получить гражданство Турции, на основании покупки недвижимости
Как пандемия изменила рынок онлайн-страхования

Выяснили и рассказываем, как изменился онлайн-спрос на услуги страхования с начала пандемии.

Специфика поиска работы на сайте hh

Такой же материал я писала в 2019-м году, но за последние годы произошли некоторые изменения, которые вызвали массу негатива на сайт со стороны работодателей. Поэтому я решила обновить статью. Но основополагающие мысли не изменились, поэтому я буду частично повторяться.

Чтобы я посоветовал себе как предприниматель, если бы встретил себя 10 лет назад

До стартапа Event Link у меня уже был опыт, в том числе в качестве предпринимателя. Были как успешные бизнесы и стартапы, так и с факапами на 45 млн. руб.. Вот такие советы я бы дал себе, если бы встретил себя 10 лет назад

Как я ходила на собеседование в ВТБ и оказалась в начале 2000-х

Итак, быстро ввожу в курс дела. Мне чуть более 40 лет, 16 из которых я продаю разные банковские продукты... На сайте давно, но как читательница. Теперь решила написать про личный опыт и впечатление от свежего собеседования в госбанке.

null