Lana Zolotar
Нужно уметь вовремя остановиться =)
Руслан, спасибо! И те, и другие рекомендации строятся на основе поведения. Алгоритм "популярные товары из интересных пользователю категорий" от персональных рекомендаций отличается тем, что он строится на основе долгосрочного интереса пользователя к категории. В случае с техникой, это действительно можно объяснить тем, что это скорее продуманные покупки, чем эмоциональные, и здесь более долгий цикл принятия решения.
Хотя в разных магазинах результаты отличаются, поэтому мы всегда за то, чтобы проводить тесты и находить лучшие решения в каждом конкретном случае.
Андрей, почему спонсирует? ) В "блогах" каждый человек или компания может поделиться своим кейсом. У нас много историй успеха клиентов, которые мы любим рассказывать
Даниль, спасибо, что заметил. Поправили вывод.
Артем, конверсия в заказы. Все боты, экстремальные значения и т.д. - не учитываются. В методике проведения A/B- теста учитывается куча факторов. И главное, маржинальность магазина от наличия или отсутствия рекомендаций не меняется. Растет количество заказов. ROI от внедрения рекомендаций положительный.
Дмитрий, спасибо за конструктивные вопросы! По порядку:
1) 90% считаем достаточным для принятия решения в e-commerce.
2) сравнивали с базовой с учетом мультивариантности тестирования
3) Мы считаем значимость для среднего чека и она обязательно учитывается при принятии решения. Средний чек - величина очень волатильная с очень широкими доверительными интервалами, именно поэтому мы стараемся не опираться на него при принятии решения и выбрать победу по среднему чеку, если результаты стабильные и очень достоверные. При этом так же как не имеет смысла принимать решение без статистического обоснования решения, так же не имеет смысла упираться только в статистику, забывая о том, что дополнительное время сбора данных стоит клиенту упущенной выручки
4) и 5) на эти вопросы, к сожалению, ответить не можем - это особенности работы наших алгоритмов, коммерческая тайна. Некоторые детали мы рассказываем в нашем блоге на Хабре - https://habr.com/company/retailrocket/
Артем, нет, не методом подбора, а тестированием вариантов, которые по нашему опыту показывают наилучшие результаты. В разных сферах и разных магазинах эффективность отличается, где-то лучше работают одни алгоритмы, где-то другие. Для этого Growth Hacker'ы и проводят исследования. Рост на 9,5% - значительный рост для многих магазинов.
Попробуйте походить по сайту, а потом вернитесь на главную и посмотрите, как изменились рекомендации. Персонализация тем эффективнее, чем больше данных у системы есть о пользователе.
Алексей, исследования проводились с помощью A/B-тестирования, наличие скидки влияет на оба сегмента, поэтому прирост конверсии и выручки - это эффект персонализации.
Не совсем понимаю ваш комментарий... Чтобы избежать проблем последовательного сравнения разных сегментов, мы тестируем сразу несколько вариантов и выбираем победивший со статистической достоверностью.
Поменялась ли конверсия в email-канале в целом? Как в предыдущем комментарии, сравнивать запуск новых видов кампаний с существующими не совсем корректно, поэтому даем цифры: "10,86% от всех заказов, совершенных через email-канал. За это время количество заказов через email-канал выросло на 13,48%."
Это цифры именно по автоматизированным email-кампаниям, которых до этого не было, сравнивать их с цифрами по другим видам рассылок некорректно. Поэтому показан общий прирост заказов через email-канал - на 13,48%.
Станислав, A/B-тестирование проводится на всем объеме отправляемых писем, поэтому, все сезонные, ценовые и другие факторы одинаково влияют на оба сегмента. Тесты проводятся в течение определенного промежутка времени до достижения статистической значимости, в том числе чтобы нивелировать эффект новизны
Да, conversion rate - это именно конверсия в покупки.
Обычно показатели конверсии у рассылок, упомянутых в статье, от 5 до 20% в зависимости от сценария.
Но отправить письмо, конечно, можно только если известен адрес :)
Retail Rocket - это платформа для персонализации интернет-магазинов, поэтому все связи между товарами строятся автоматически с помощью алгоритмов.
алгоритмы Retail Rocket, которые отслеживают поведение на сайте, интерес к ценовым категориям, брендам, просмотренным товарам и тд.
Как правило, тестирование страницы с блоком товарных рекомендаций и без него проводится в первую очередь. И только после того, как наличие блока показывает лучший результат, начинается тестирование разных алгоритмов.
Почему вы сделали вывод, что не запустили в продакшн? Блоки рекомендаций внедрены на сайты.
Про выручку - это предсказанное увеличение, которое показали результаты теста по сравнению с другими сегментами.
В том, что ассортимент сопутствующих товаров обычно довольно широкий, и товары отличаются по цене, бренду и другим характеристикам. Задача персональных рекомендаций как раз в том, чтобы показать те варианты, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют каждого конкретного пользователя.
Есть виды на многие регионы, в том числе на Мексику, но все постепенно.
Сетка удержания строится отдельно для каждого магазина: база подписчиков делится по определенному алгоритму по частоте и давности покупок. И в зависимости от полученных данных формируются сегменты.
Для разных сфер и разных магазинов границы сегментов будут отличаться.
Спасибо!
Сравнивается результат RFM-триггеров (среднего показателя по всем сценариям) и триггера «Реактивация». Результат RFM-триггеров выше при значительно меньшем количестве отправленных писем.
При внедрении RFM-сегментации в массовые письма эффективность можно повысить еще сильнее.
Изначально отправлялись письма со всеми 4 блоками под каждый психотип для сегментации пользователей. Подробно описали именно этот кейс здесь - https://www.shopolog.ru/metodichka/customer-retention/neyromarketing-v-e-mail-rassylkah-kak-ispol-zovat-psihotipy-dlya-sozdaniya/
Положительно. Мы оцениваем всю воронку вплоть до конверсии в покупку на сайте, и считаем гипотезу успешной только при учете увеличения продаж. К сожалению, конкретные цифры раскрывать не можем.