Retail Rocket Group
а что делаете? Поделитесь)
Дмитрий, большое спасибо! Будем ждать вас на Retention Day 9!)
Алена, в тексте есть формула, как мы считаем ROI: учитываем доход, который приносит платформа (считаем только те заказы, в которых клиенты взаимодействовали с рекомендациями и рассылками), маржинальность магазина, выкупаемость товара и стоимость сервиса. Расходы на рекламу не учитываются, это уже относится к CAC - стоимости привлечения клиента.
Алексей, в прошлом году - возможно, так как интеграцию делали осенью. Сейчас всё работает :)
Алексей, здравствуйте!
Прежде всего мы хотели бы принести извинения, за то, что вы не смогли дозвониться до нас и что не очень оперативно отвечаем в Facebook Messenger. Для максимально оперативной связи у нас есть служба поддержки (и персональный менеджер для тарифов «огромный магазин»).
Сейчас мы подробно изучаем историю коммуникации с вами, чтобы понять, что пошло не так.
Вчера вы попросили поговорить с кем-то из руководства и через пару часов с вами связалась директор коммерческого департамента.
Довольно странно видеть комментарий «Нет коммуникаций месяцами», ведь мы с вами работаем чуть больше месяца.
Больше спасибо за отзыв, мы обязательно разберемся в ситуации и улучшим процессы для того, чтобы подобных ситуаций не повторялось с вами или другими клиентами.
Алексей, здравствуйте!
Прежде всего мы хотели бы принести извинения, за то, что вы не смогли дозвониться до нас и что не очень оперативно отвечаем в Facebook Messenger. Для максимально оперативной связи у нас есть служба поддержки (и персональный менеджер для тарифов «огромный магазин»).
Сейчас мы подробно изучаем историю коммуникации с вами, чтобы понять, что пошло не так.
Вчера вы попросили поговорить с кем-то из руководства и через пару часов с вами связалась директор коммерческого департамента.
Довольно странно видеть комментарий «Нет коммуникаций месяцами», ведь мы с вами работаем чуть больше месяца.
Больше спасибо за отзыв, мы обязательно разберемся в ситуации и улучшим процессы для того, чтобы подобных ситуаций не повторялось с вами или другими клиентами.
Коллеги, мы хотим чтобы у профессионального сообщества была полная картина того, что произошло, поэтому Николай Хлебинский делится своим видением ситуации - https://vc.ru/u/121846-retail-rocket/157851-pochemu-nam-prishlos-podat-v-sud-na-kompaniyu-proball-nesmotrya-na-vse-popytki-dogovoritsya
Добрый день, Алексей! Спасибо за ваш развернутый комментарий. Если вы впервые оказываетесь на сайте, например, перейдя по ссылке из WhatsApp, то рекомендации не сформируются. В остальных случаях - подборка сформируется индивидуально под ваши интересы и запросы, которые индексирует платформа. Подробнее о том, как работает алгоритм персонализации вы можете прочесть в нашем блоге на Хабре. В нескольких предложениях описать это действительно сложно. Там же вы найдете подробную информацию о проведении тестов, включая длительность и количество покупателей.
Также на странице, о которой вы говорите, нет виджета рекомендаций Retail Rocket. Мы не можем прокомментировать товарную подборку в них.
Механика из кейса работает на странице списка скидок (https://www.eldorado.ru/actions.php?type=online).
Здравствуйте! Если вы не испытываете симпатию к магазину из этого кейса, то предлагаем познакомиться с другими нашими публикациями :)
Добрый день, Дарья! Спасибо за ваш комментарий. У каждого ритейлера свои задачи при сотрудничестве с Retail Rocket, и мы просто делимся опытом их выполнения. Повторение некоторых механик вполне закономерно: для оценки эффективности магазины используют одни и те же метрики.
Retail Rocket на рынке более 7 лет и успели выработать за это время методологию, которая позволяет достигать лучших результатов в более короткие сроки. Именно ее мы совершенствуем и используем. Если вы ещё не наш клиент, но используете реко и тесты, то давайте свяжемся. С радостью послушаем пожелания и предложения: hello@retailrocket.io
Добрый день! Спасибо за ваш комментарий :)
Добрый день! Пользователь должен быть зарегистрирован и подписан на рассылки в принципе, т.к. в соответствии с частью 1 статьи 18 Федерального закона от 13.03.2006 г. N 38-ФЗ распространение рекламы допускается только при условии предварительного согласия абонента.
Залогинен клиент или нет - неважно. Он всё равно получит триггерное письмо. Как правильно заметил Pavel Davydov, существуют и другие способы идентификации клиента, помимо логина :)
Немного не так: наши персональные рекомендации работают абсолютно для всех пользователей вне зависимости от совершения покупки, регистрации или входа на сайт.
Однако интернет-магазин имеет право передавать любые email-сообщения только с согласия пользователя. Так что конкретный кейс действительно справедлив тех, у кого есть аккаунт на сайте Республики*. Другого варианта не дано (только если компания не планирует потом общение с ФАС).
И вам спасибо за отзыв :)
Николай, количество вариантов, которые можно тестировать одновременно зависят от многих показателей, например трафика и количества заказов.
Поэтому мы сначала тестируем 2-4 алгоритма, которые по нашему опыту с наибольшей вероятностью принесут результат, выбираем победивший, затем проводим следующий этап теста, сравнивая другие алгоритмы в победившим сегментом. Подобное итеративное тестирование на странице карточки товара мы описывали в кейсе интернет-магазина Toy.ru https://retailrocket.ru/blog/cases/internet-magazin-toy-ru-rost-konversii-na-5/
Марьяна, ваш пример с кнопкой купить, конечно, достаточно утрированный =)
В кейсе мы как правило показываем 3-4 основные страницы, и каждая с ростом метрик. В тестировании обычно участвуют все или практически все страницы. Тетирование проводится в несколько этапов: сначала 1-3 алгоритма против контрольной группы, второым этапом дополнительные алгоритмы против победившего. И делаем это до тех пор пока каждая страница не покажет прирост. Поэтому глобально по магазину метрики, конечно же, растут.
Антон, кому-то проще воспринимать информацию в таблице, а кому-то текстом. Кроме того, в таблице все сегменты, а в выводе только победивший.
В методологии тестирования мы всегда исключаем экстремальные варианты, поэтому один клиент с огромным чеком не может повлиять на оценку результатов. То есть да, в этом кейсе действительно сильно выросло значение среднего чека за счет того, что покупатели стали выбирать более дорогие позиции и добавлять больше товаров в заказ.
Евгений, спасибо!
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.
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.
К сожалению, именно из-за стереотипов "к рубашке надо галстук предлагать" магазины могут терять продажи. Мы провели сотни тестов на магазинах разных тематик и сфер и точно можем сказать, что единственно правильного варианта не существует. В одних магазинах лучший прирост дают сопутствующие товары, в других - альтернативные, в третьих - оба блока сразу (причем их последовательность и расположение тоже разные). Даже если сравнивать похожие по объему и ассортименту магазины. АБ-тест - самый честный инструмент проверки, что лучше работает в каждом конкретном случае. Мы советуем тестировать все, а не внедрять решения только потому, что так принято на рынке или так кажется маркетологу.
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.
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
Александр, конверсия в продажи на сайте осталась на том же уровне - без этого мы не считаем тест успешным.
Дарья, то, что интересно одним покупателям, может быть не очень интересно другим. Это нормально =) AB-тестирования позволяют получить наиболее честные результаты, а не отталкиваться от мнения маркетолога.
Сергей, конверсия на сайте осталась на том же уровне - без этого мы не считаем тест успешным.
По поводу "модно-не модно" - поведение пользователей иногда полностью опровергает какие-то гипотезы, поэтому мы и проводим постоянные тестирования.
Дарья, спасибо!
Магазину больше 7 лет. Сезонность, как мы писали выше, могла повлиять, но трафик и заказы в течение летних и осенних месяцев на стабильном уровне, нет резкого всплеска осенью, чтобы все можно приписать возвращению с дач и из отпусков (трафик легко проверить по SimilarWeb).
Кроме того, конверсия в блоках рекомендаций выше в 2,5 раза и они генерируют около 30% выручки магазина в месяц независимо от того, июль это или октябрь. Цифры говорят сами за себя ))
За интергацию магазин отдельно не платит, есть только ежемесячные платежи за использование платформы. И они с сильно положительным ROI )
Абсолютные метрики - это всегда коммерческая тайна, к сожалению, поэтому вместо "до/после" и показаны приросты показателей.
"Рекомендации на сайте присутствуют в 45% всех заказов, конверсия блоков рекомендаций выше более, чем в 2,5 раза, и рекомендации генерируют около 30% выручки магазина" - такие цифры вас не убеждают? ))
Пожалуйста! Спасибо за комментарий)