Персональный подход на десктопе и в мобайле: кейс интернет-магазина INTERTOP

С какого бы устройства покупатель ни заходил в интернет-магазин, он хочет сразу получать интересные и подходящие для него предложения. Но паттерны поведения и ожидания клиента на разных устройствах отличаются. Как выбрать оптимальную стратегию для десктопа и мобильной версии магазина? Рассказываем на примере интернет-магазина INTERTOP.

Дано:

Компания INTERTOP, основанная в 2006 году, с более чем 200 магазинами в Украине и Казахстане. В ассортименте магазина свыше 100 брендов, а размер лояльной аудитории больше 300 тыс. человек.

Главная задача — создание персонального покупательского опыта как на десктопе, так и в мобильной версии интернет-магазина для каждого покупателя.

Решение:

Использовать комплексный подход к персонализации сайта и разработать лучшие стратегии онлайн-мерчендайзинга на десктопе и в мобильной версии, чтобы каждый клиент получил свою версию интернет-магазина в соответствии с его интересами.

Компания INTERTOP основана в 2006 году. Изначально в своих офлайн-магазинах она предлагала качественную и комфортную обувь для всей семьи. Сегодня INTERTOP - безусловный лидер рынка. Сеть компании включает более 200 магазинов в Украине и Казахстане, в которых представлена не только качественная обувь, но и одежда, а также аксессуары от ведущих мировых брендов. Онлайн-магазин intertop.kz посещают больше 360 000 пользователей в месяц. У компании более 450 сотрудников, свыше 100 брендов в ассортименте и больше 300 тыс. лояльных покупателей.

• Обеспечить каждому клиенту персональный и бесшовный покупательский опыт на всех устройствах;
• Найти самые эффективные конфигурации мерчендайзинга для десктопа и мобильной версии сайта для удобства пользователя и повышения выручки;
• Увеличить конверсию, средний чек и выручку каждой страницы с помощью итеративных улучшений.

Для решения этих задач мы использовали возможности модулей нашей платформы:

• AI Personalization Engine, которая знает в какой момент, какое персональное предложение и через какой канал нужно сделать каждому клиенту
• Online Merchandising, в основе которой лежит искусственный интеллект. Система подстраивает сайт, приложение или рассылки в реальном времени и показывает покупателю нужные товары и услуги.

Это позволило внедрить комплексный подход к персонализации сайта на десктопе и в мобильной версии, чтобы каждый клиент получил свою версию интернет-магазина в соответствии с его интересами.

И поскольку мы не любим останавливаться на достигнутом, следующим этапом мы начали итеративно улучшать ключевые метрики эффективности с помощью проверки гипотез А/В-тестированиями

Индивидуальный подход к каждому пользователю помогает удерживать клиентов и превращать их в лояльных покупателей. Использование технологий персонализации в онлайн-шопинге открывает много возможностей для создания уникального покупательского опыта. Сайт в реальном времени меняется для каждого клиента, позволяя легко и быстро находить нужные товары. Бренды, интересные категории, ценовой диапазон, цвета, размеры и многие другие параметры - все это учитывается при формировании рекомендаций.

На главную страницу магазина как правило заходят 2 типа клиентов: новички, которые только знакомятся с магазином, и лояльные покупатели.

На первых важно произвести хорошее впечатление - показать им лучшее, что у вас есть. На эту роль прекрасно подходят бестселлеры - самые популярные товары магазина. Если их выбирают большинство клиентов, они наверняка заинтересуют и новых покупателей.

Лояльные клиенты прекрасно вас знают и любят, но что важнее - вы знаете многое о них и можете «с порога» предложить им товары в соответствии с их интересами. Интернет-магазин «узнает» своих постоянных покупателей и наряду с бестселлерами предлагает им персональные рекомендации товаров. Кстати, работает это не только для клиентов с богатой историей покупок и поведения, но и для тех, кто немного походит по сайту, проявит свои интересы и вернется на главную. Страница перестроится с учетом предпочтений и также появится блок с персональными рекомендациями.

Мобильная версия сайта более минималистична. Все для того, чтобы клиенты могли сразу сосредоточится на выборе интересных товаров. И стратегия онлайн-мерчендайзинга здесь отличается - только один блок рекомендаций. Для новичков это бестселлеры, а для для тех, чьи интересы уже известные - персональные бестселлеры, популярные товары магазина с учетом интересов клиентов.

Карточка товара - это один из ключевых этапов в customer journey. В фокусе внимания должен быть товар, который просматривает клиент, но это не значит, что на этом стоит остановиться. Нужно помочь покупателю дополнить свой выбор или найти замену, если что-то в текущей позиции не подходит. Для этой цели служат рекомендации похожих и сопутствующих товаров.

Стратегия онлайн-мерчендайзинга для мобильной версии в этом случае совпадает с десктопом. Здесь также используются рекомендации сопутствующих и альтернативных товаров.

Клиент, который ищет что-то конкретное, сильнее мотивирован к совершению покупки, чем тот, кто просто зашел посмотреть, что нового появилось в ассортименте. Поэтому так важно удержать его интерес, даже если того, что он ищет, сейчас нет в наличии. Для этого используются поисковые рекомендации. Причем, важно, чтобы они работали не только как дополнение к результатам поиска, но и самостоятельно - если результаты поиска оказываются пустыми.

Еще одна страница, о которой часто забывают, это страница ошибки 404. Несмотря на то, что на нее пользователи попадают не так часто, она может стать еще одним способом удержать внимание клиента. Конечно, если разместить там рекомендации товаров, которые могут быть ему интересны.

Акции и предложения - один из важных разделов для многих клиентов. Где они хотели бы видеть не все текущие предложения магазина, а подходящие именно им.

Для того, чтобы улучшить покупательский опыт и сэкономить клиенту время на поиски нужного товара, компания INTERTOP использует в разделе акций и спецпредложений персональные рекомендации товаров.

Считается, что в мобильной версии пользователи предпочитают просматривать товары, а покупки совершают на десктопе. Мы считаем, что важно лишь показать клиенту товары, которые ему подходят, и не отвлекать от покупки лишними элементами.

Но ведь всегда можно сделать бизнес-метрики еще лучше! Для этого мы проводим A/B-тестирования, проверяя различные алгоритмы, расположение и количество блоков рекомендаций и даже детали, которые могут показаться незначительными.

Выше мы рассказывали, что в мобильной версии главной страницы используются персональные бестселлеры, а сейчас покажем, почему мы сделали именно такой выбор.

Для подбора наилучшего алгоритма мы как всегда провели исследование эффективности с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались хиты продаж:

Второму сегменту показывались хиты продаж с учетом персональных интересов клиента:

Третий сегмент был контрольной группой, которой рекомендации на показывались.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Персональные хиты продаж показали наилучший результат: рост конверсии на 4,9%, среднего чека на 2,94% и прогнозируемый рост выручки на 7,9%.

В карточке товара как правило используются рекомендации сопутствующих и похожих товаров. Поэтому для начала наши Growth Hacker’ы решили проверить, какое расположение блоков принесет наилучший результат. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами):

Второму сегменту показывались сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами):

Третьему сегменту рекомендации не показывались, он выступал в качестве контрольной группы.

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

По итогам тестирования наиболее эффективной конфигурацией оказались похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под ними). Такое расположение увеличивает конверсию на 3,2%, то при незначительном снижении среднего чека дает прогнозируемый рост выручки на 3,15%.

Следующим этапом мы взялись за оптимизацию алгоритма похожих товаров. Базовый алгоритм мы решили сравнить с персонализированными похожими товарами. Исследование эффективности проводили все так же с помощью A/B-тестирования, разделив всех посетителей на равные сегменты случайным образом:

Первому сегменту показывались рекомендации похожих товаров, персонализированные с учетом интересов клиента:

Второй сегмент был контрольной группой, ему показывались стандартные похожие товары

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Таким образом, использование персонализированных похожих товаров помогло дополнительно увеличить конверсию на 7,3%. При небольшом снижении среднего чека это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 6,1%.

А теперь перейдем к странице поиска. Как мы уже писали выше, клиент на странице поиска сильно мотивирован к совершению покупки, поэтому важно создать условия, при которых покупатель точно сможет найти то, что ему нужно.

Для того, чтобы выбрать оптимальную стратегию персонализации на странице поиска, мы по традиции провели A/B-тестирование.

Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались поисковые рекомендации:

Второму сегменту показывались персонализированные поисковые рекомендации

Третьему сегменту рекомендации не показывались (контрольная группа)

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

По итогам теста применение алгоритма персонализированных поисковых рекомендаций увеличивает конверсию на 16%. При снижении среднего чека на 5,25% это дает прогнозируемый рост выручки на 10%.

Благодаря комплексному подходу, мощным технологиям и командной работе нам удалось добиться следующих результатов:

• 19,8% выручки дают рекомендации,
• В 26% заказов присутствуют товары, рекомендованные клиентам,
• Конверсия в блоках рекомендаций на 32,5% выше, чем в среднем по сайту,
• Средний чек в блоках рекомендаций на 3,7% выше, чем в среднем по сайту.

#кейс #маркетинг #retailrocket #INTERTOP