Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Ecommerce — один самых быстрорастущих рынков, а за период самоизоляции интерес к онлайн-покупкам только усилился. Стратеги из Opencore недавно успешно завершило кейс полного ребрендинга сети ритейла в сегменте женского нижнего белья, в частности, большой объём работы пришёлся на анализ ассортимента, классификацию стилевых направлений, изучение архитектуры принятия решения о покупке и многое другое.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Нам показалось интересным проверить данные о стилевой классификации ассортимента, которые мы получили, чтобы посмотреть, как разные агрегаторы (Lamoda и Wildberries) сегментируют свой ассортимент и предлагают его через нативные рекомендации товаров в блоках «похожие товары», «рекомендованные товары» или «с этим также покупают».

В эпоху клипового мышления и ускорения темпов lifestyle интернет-магазины вынуждены применять новые технологии для превращения посетителей сайта в покупателя товара. Но насколько хорошо работают эти алгоритмы рекомендаций? Реально ли они предлагают похожие по стилю товары?

Мы решили найти ответы на эти вопросы и провели небольшой аудит ассортимента нескольких крупных ритейл-агрегаторов в части женского нижнего белья.

Классификация стилей

Давайте оговоримся сразу: мы не оцениваем техническую сторону вопроса. Нам было скорее интересно посмотреть, насколько решения алгоритмов расходятся с результатами наших исследований.

Мы проанализировали 36 глубинных интервью с покупательницами (клиент проводил их без нас, мы работали уже с его данными) и экспертами рынка и составили 9 разных сценариев покупки женского белья, в которых описали мотивы, потребности, опыт, драйверы, барьеры и прочие характеристики совершения покупки. Ещё мы изучили больше 20 брендов женского нижнего белья в сегменте выше среднего, описав и сегментировав каждую модель. На основе всех анализов мы сформировали подробную классификацию стилей женского нижнего белья — подобную классификацию можно создать для любого сегмента товаров.

В основе классификации лежит шкала открытости белья — от полностью закрытого удобного белья до максимально откровенного сексуального.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce
  • специальное бельё — бельё с максимально комфортной и мягкой поддержкой груди для занятия спортом или бережной заботе о груди по медицинским показаниям.
Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce
  • классическое бельё — гладкое бельё для повседневного ношения без лишнего декора или с нейтральным декором, удобное для повседневного ношения.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce
  • романтическое бельё — женственное нижнее бельё с разнообразным декором на выход или для определённого настроения / стиля жизни.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce
  • сексуальное бельё — сексуальность в белье может быть выражена несколькими способами: открытостью чашки, глубоким вырезом, леопардовым принтом, откровенными кружевами, открытостью комбинированной чашки или просто прозрачностью ткани.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce
  • демонстративно-сексуальное — специфическое демонстративное бельё для особого сексуального случая.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Разберёмся, как крупные интернет-магазины формируют подборку «похожих» товаров и насколько предлагаемое бельё соответствует стилю изначально выбранного товара.

Как делают в Lamoda

Пример 1. Итак, заходим на сайт Lamoda в раздел нижнего белья. Выбираем любую модель:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Перед нами удобный браллет с широкими бретелями и без какого-либо декора. В нашей классификации такое бельё можно отнести к «специальному» стилю, подвид «спортивный стиль».

Смотрим, что нам предлагается купить в блоке «похожие товары»:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В первой шестёрке товаров только два белья более-менее соответствует «спортивному» стилю — это первая и третья модели. Вторая, четвёртая и шестая имеют слишком откровенный вырез, а у пятой помимо выреза ещё и сложный кружевной декор, что характерно для более романтического стиля.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Вторая шестёрка товаров также не выдерживает стилевого единства, кроме последней модели. У остальных — глубокий вырез и мелкие прозрачные кружева, что сразу относит их к «сексуальному» стилю. Наличие трусиков в блоке «похожие товары» вызывает удивление, учитывая наличие на сайте блока «с этим товаром покупают».

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В третьей шестёрке товаров также только одну модель можно отнести к «спортивному» стилю (пятая), весь остальной товар явно не соответствует стилю изначального выбранной модели.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В замыкающей четвёртой шестёрке товаров можно увидеть две-три модели «спортивного» стиля (первая, вторая, шестая). Остальное явно не подходит.

Из 24 моделей белья в «похожих товарах» только 7 можно реально назвать похожими по стилю с изначально выбранным товаром. Всё остальное — это слишком откровенное бельё, которое явно не может соседствовать рядом с закрытым «спортивным» стилем, поскольку мотивы покупки этих товаров сильно отличаются. Учитывая наше исследование, сложно представить, что женщина, выбирающая удобное бельё с широкими бретелями без декора вдруг переключится на откровенное кружевное бельё.

Пример 2. Возьмём для примера любое кружевное бельё:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Перед нами модель с комбинированной чашкой и мелкими цветочно-растительными кружевами, по нашей классификации относим его к «романтическому» стилю.

Посмотрим, что предлагается нам в «похожих товарах»:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В первой шестёрке товаров все модели в целом можно отнести к «романтическому» стилю, кроме четвёртой, которая кажется классической из-за отсутствия декора. Вторая и третья модели меньше соответствуют изначальной из-за мелких геометрических кружев.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Во второй шестёрке видно, что вторая и четвёртая модели точно соответствуют «романтическому» стилю изначальной модели, а вот первая, третья и пятая явно относятся к обычному закрытому белью без декора («классический» стиль). Последняя модель вообще кажется специфичной, её можно отнести к «сексуальному» стилю из-за мелко-кружевного декора и необычной формой бюстгальтера.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Третья шестёрка товаров почти полностью представлена моделями «романтического» стиля, кроме первого бюстгальтера, в котором кружева практически не выражены.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Последняя шестёрка представлена в основном бельём «романтического» стиля.

Из 24 «похожих товаров» 18 бюстгальтеров можно реально соотнести с изначально выбранным товаров в «романтическом» стиле. Остальные 6 моделей белья были без кружевного декора, поэтому в большей степени относятся к «классическому» стилю.

Подводя итоги по Lamoda, можно сказать, что около 2/3 ассортимента «похожих товаров» в целом соответствуют выбранному товару, оставшаяся часть ассортимента может находиться как в смежных стилевых категориях, так и в крайне далёких. Частично несоответствие стиля объясняется включением в перечень «похожих товаров» белья того же бренда, к которому принадлежит изначально выбранная модель.

Карина Борисёнок, Сооснователь профессионального брендингового сообщества We branding и сервиса We recruiting; customer experience developer, агентство Opencore

Возможно, алгоритмы выстроены специально так, чтобы предлагать какое-то количество товаров из других стилей, чтобы предоставить дополнительный выбор потенциальному покупателю, показав разнообразие ассортимента интернет-магазина. Однако, со стороны сложно определить, баг это или фича. Вполне вероятно, алгоритмы выстроены так, чтобы клиент, который до конца не определился, что конкретно он хочет, «погулял» из стиля в стиль. Но есть основания сомневаться в этом, потому что количество совпадений по стилю у моделей рандомное, похоже, что об этом даже никто не думал.

Как делают в Wildberries

Теперь обратимся к другому агрегатору одежды — Wildberries. Выбираем первую попавшуюся модель:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Перед нами достаточно открытая модель с крупными плавными растительными кружевами, что в нашей системе классификации соответствует «сексуальному» стилю.

Смотрим, что нам предлагают в «похожих товарах»:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В первой семерке товаров представлено откровенное бельё с глубоким вырезом, что соответствует изначально выбранной модели белья. Однако четвёртая модель отличается от других из-за отсутствия какого-либо декора на чашке.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Вторая семёрка товаров за исключением первого и предпоследнего бюстгальтеров не соответствует «сексуальному» стилю изначальной модели, поскольку в ней у бюстгальтеров более закрытая чашка и менее вызывающие кружева. Это бельё больше подходит к «романтическому» стилю.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В третьей семёрке товаров у всех моделе,, кроме третьей, есть глубокий вырез и кружева, что соответствует «сексуальному» стилю.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Замыкающая семёрка товаров в целом вписывается в «сексуальный стиль» из-за наличия глубокого выреза. При этом вторая модель с леопардовым рисунком относится в специфическую категорию «сексуального» белья с анималистическими принтами, а третья модель относится к «сексуальному спортивному» виду белья. Четвёртая модель максимально откровенная, поэтому, несмотря на отсутствие декора, её можно отнести к «похожим товарам».

Из 28 моделей белья только 7 не относятся к «сексуальному» стилю, всё остальное бельё в целом можно соотнести с изначальной моделью. При этом, конечно, в первую очередь необходимо рекомендовать товары с таким же выраженным растительным орнаментом на чашке и во вторую очередь всё остальное «сексуальное» бельё.

Пример 2. Рассмотрим другую модель белья:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Перед нами бельё с анималистичным принтом, которое можно отнести к «сексуальному» стилю, так как рисунок «леопард» несёт в себе определённую животную семантику.Посмотрим, что рекомендуют вместе с этим бельём:

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Удивительно, но среди первых семи моделей только у двух леопардовый принт, остальные же относятся к «романтическому» или «сексуальному» стилю, а четвёртая модель вообще выглядит крайне обычно.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Вторая семёрка вообще не включает леопардовые принты, но из-за глубокого выреза в целом соответствует «сексуальному» стилю. Предпоследняя модель также выделяется из-за специфичной формы бюстгальтера и прозрачностью чашки.

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

Третья семёрка такая же, как и предыдущая. Сильно удивляет предпоследняя модель бюстгальтера для кормящих мам — совершенно неясно, как этот товар мог попасть в «похожие».

Как анализ ассортимента поможет увеличить конверсию крупному ecommerce

В замыкающей четвёрке смешано «сексуальное» и более сдержанное «романтическое» бельё, при этом ни одной модели с леопардовыми принтами, либо другими вызывающими рисунками.

Из 28 моделей только 2 полностью соответствуют выбранной с леопардовым принтом. Остальной ассортимент частично соответствует «сексуальному» стилю, частично «романтическому». Возможно, алгоритмы Wildberries не выделяют бельё с леопардовым принтом в отдельный стилистический вид.

Судя по тому, что мы выяснили, алгоритмы Wildberries, как и у Lamoda никак не учитывают ни мотива покупки, ни психографики.

Михаил Леликов, Сооснователь профессионального брендингового сообщества We branding и сервиса We recruiting; управляющий партнер агентства Opencore

Что в итоге

Эти результаты не стоит распространять на весь ассортимент интернет-агрегатора. Мы всего лишь разобрали несколько примеров, посмотрев, как соотносятся итоги нашего исследования с тем, как с этой задачей справляются различные агрегаторы одежды.

В целом алгоритмы подбора «похожих товаров» справляются со своей задачей, однако всё же часть ассортимента явно не вписывается в стиль изначально выбранной модели. Ведь в рамках одного стиля тоже есть разные направления, благодаря которым можно подбирать товары ещё точнее. В этих 20-30% неподходящего белья скрывается упущенная конверсия, поскольку бельё разных стилей соответствует разным мотивам покупки. Здесь как раз может быть полезна психографика потребителя и стилевой анализ ассортимента, которая вместе с пониманием мотива покупки позволяет определять популярные стилевые направления, которые в дальнейшем помогут отбирать новый ассортимент в том числе и исходя из понимания, какой стиль покупается лучше. Помимо e-commerce, стилевая классификация товаров полезна для любой розничной сети, где конверсия покупателей в том числе зависит от мерчендайзинга товаров на полке, а разностилевой ассортимент сильно размывает создаваемый образ магазина в глазах потенциальных покупателей, особенно когда мы говорим про одежду. Но мы повторим: психографику можно применять и в любых других категориях товаров.

Нам в Opencore было бы интересно пообщаться с теми, кто выстраивает систему рекомендаций товаров, чтобы найти точки соприкосновения и понять, как улучшить их продукт с помощью наших знаний психографики и стратегии поведения потребителей.

1313
18 комментариев
Комментарий удалён модератором

Женщина может до конца не осознавать, какое именно белье она хочет, но мы-то с вами теперь все знаем)

4
Ответить

Тема сисек не раскрыта )

1
Ответить

В какой-то степени мы ее все-таки раскрываем, вот еще две статьи по этой теме:

https://vc.ru/marketing/144502-kak-my-pokopalis-v-nizhnem-bele-peresobrali-portfel-i-uvelichili-auditoriyu-na-primere-valea

https://vc.ru/marketing/147812-kak-navesti-poryadok-v-portfele-brenda-perestat-volnovatsya-i-nachat-prodavat

Во второй "тема сисек" раскрыта суть больше)

1
Ответить

Простите, но разве "рекомендации товара" не сам селлер проставляет и на lamoda, и на wb? Учтено ли это в анализе?

1
Ответить

Вы могли бы уточнить вопрос. Правильно ли я понимаю, что вы спрашиваете, учитывали ли мы в анализе, что рекомендации на сайтах LaModa и Wildberries проставляют они сами?

Ответить

"Рекомендации" на WB и "похожие товары" на lamoda может проставлять поставщик товара. Поэтому вы отчасти (надеюсь) анализируете намерение поставщика промоутировать его собственный ассортимент, не всегда имеющий отношение к основному товару. Я, возможно, не вполне понял предмет вашего исследования, но если так, то это довольно странно. 

1
Ответить