Как мы выгрузили 2200 отзывов на сайт известного бренда и что это дало

Недавний анализ 1,5 млн страниц онлайн-товаров с более чем 1200 сайтов брендов и розничных продавцов показал, что конверсия увеличивается на 120,3%, когда покупатель взаимодействует с рейтингами и отзывами на странице продукта. В данном кейсе рассказываем, как была реализована задача по наполнению сайта отзывами и рейтингами товаров для крупного бренда, вышедшего в онлайн на рынок РФ, и каких результатов удалось добиться.

Привет. Меня зовут Антон. Мы в Mneniya.Pro занимаемся тем, что помогаем брендам и ритейлерам повышать продажи с помощью внедрения системы сбора отзывов и рейтингов на сайты. Рано или поздно с такой задачей сталкивается маркетолог любой компании, которая стремится увеличить свои онлайн-продажи. Как ее реализовать - рассказываем на примере известного бренда.

При выборе товара отсутствие отзывов на сайте побуждает пользователей искать дополнительную информацию о продукции в интернете. В то же время, их наличие — индикатор того, что товарам бренда можно доверять. Согласно исследованиям Data Insight 9 из 10 онлайн-покупателей читают отзывы в интернете, из них 21% делают это перед каждой покупкой.

Чтобы отзывы и рейтинги работали на благо бренда – нужно правильно ими пользоваться. Комплекс действий включает в себя два пути:
1. Побуждать клиентов оставлять отзывы.
2. Агрегировать отзывы с внешних источников.

Маркетологи Motul (известный мировой производитель моторных масел) искали возможность наполнить свой новый официальный маркетплейс в РФ живыми отзывами покупателей и распределить их по товарным карточкам. В интернете много отзывов о продукции Motul, но на новом сайте бренда они отсутствовали.

Каталог продукции Motul насчитывает 500+ товаров. Представители бренда обратились к нам, сформировав выгрузку товаров в формате YML. Наши специалисты взяли проект в работу, задействуя собственную разработку по поиску отзывов и их метчингу с товарами.

Принцип следующий: система сканирует площадки в интернете (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет, СберМегаМаркет, Otzovik, iRecommend и т.д.) на наличие отзывов и рейтингов о конкретных товарах, анализирует данные, суммирует рейтинги, консолидирует цитаты из отзывов (включая достоинства/недостатки товара) и передает полученную информацию заказчику через виджет или по API. Каждый отзыв подкреплен ссылкой на источник, если посетитель хочет почитать отзыв полностью.

Каждый товар Motul был сопоставлен на нашей стороне с соответствующим товаром на источнике, таким образом 70% каталога заказчика покрылись отзывами с внешних площадок с помощью специального виджета. Это позволило производителю в короткий срок наполнить товарные карточки отзывами. Теперь, по мере появления новых отзывов о товарах бренда на источниках, спустя некоторое время они также появляются на официальном сайте компании в соответствующих товарных карточках.

Существуют разные варианты исполнения виджета и того, как отзывы могут отображаться на сайте. Есть возможность кастомизировать внешний вид виджета в соответствии с дизайном товарной карточки. Виджет использует технологию AJAX, работает асинхронно и вызывается браузером по ивенту “document.ready” после того, как полностью загрузилась страница, таким образом не влияет на скорость работы сайта. Для более гибких настроек также предусмотрен API с внешними отзывами.

Виджет отзывов также использует микроразметку Schema.org, что позволяет передавать в Google рейтинги товаров в виде звезд, а также количество отзывов. Пример можно увидеть на скриншоте ниже:

На момент публикации кейса системой было найдено 2 200 отзывов о продукции Motul. Все отзывы разносятся по соответствующим товарным карточкам. По мере добавления отзывов на источниках – они появляются на сайте производителя. Система работает автономно и не требует дополнительных действий со стороны заказчика.

Поделитесь в комментариях примерами реализации отзывов и рейтингов на своих сайтах. Замеряли ли вы влияние отзывов на продажи с помощью A/B-тестов?