0/5

Подпишитесь на новости ритейла

Я ознакомлен с политикой конфиденциальности и принимаю её условия

Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%

Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%
Если задача рекомендаций на главной странице магазина – заинтересовать с первого взгляда, то рекомендации на странице категории можно сравнить с гидом, который помогает показать самое лучшее и интересное в каждом разделе, учитывая интересы пользователя, популярность товаров, поведенческий анализ и другие факторы.
Real-time подстройка страницы категории под каждого пользователя мотивирует его зайти в карточку товара, а значит, двигает вниз по воронке продаж ближе к совершению заказа.

По опыту Retail Rocket, в разных сферах и товарных категориях алгоритмы могут показывать разные результаты, поэтому все гипотезы мы проверяем опытным путем с помощью проведения A/B-тестирования, при котором все посетители интернет-магазина делятся на несколько разных сегментов.

Сегодня мы расскажем о четырех кейсах внедрения блоков рекомендаций на странице категории в разных товарных сегментах и о результатах, которых можно добиться: рост конверсии до 16,7%, среднего чека до 5,5% и выручки до 22,1%.


Кейс интернет-магазина Book24.ru

Книжный ритейл – интересная сфера для применения рекомендаций, потому что пользователю легко пропустить какие-то новинки или интересные предложения, если он не следит за выходом каждой конкретной книги. Персональные рекомендации в категориях позволяют не пропустить что-то интересное, показывая каждому пользователю товары, релевантные его предпочтениям. 

На странице категории интернет-магазина Book24.ru было проведено исследование эффективности товарных рекомендаций с помощью методики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на два сегмента:

1. Первому сегменту показывались хиты продаж из категории
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%
2. Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%
 
Результаты:

Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Хиты продаж из категории (Контрольная группа)
Персональные рекомендации товаров из категории +5,55% +0,61% +6,19%

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персональные рекомендации товаров из категории» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Book24.ru увеличивает конверсию на 5,55% со статистической значимостью 90,8%, а средний чек на 0,61%, что дает прогнозируемое увеличение выручки на 6,19%


Кейс интернет-магазина Bethowen.ru 

Bethowen.ru – один из крупных интернет-магазинов товаров для животных, и главная задача рекомендаций в категории состоит в том, чтобы помочь пользователям сориентироваться среди большого количества товаров и выбрать для своих питомцев самые подходящие предложения. 

Чтобы определить наиболее эффективную базовую конфигурацию рекомендаций на странице категории интернет-магазина Bethowen.ru было проведено исследование эффективности различных алгоритмов рекомендаций.

Исследование эффективности проводилось помощью использования механики A/B-тестирования, все посетители сайта случайным образом делились на три сегмента:

1. Первый сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались

2. Второму сегменту показывались популярные товары магазина
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22% 
3. Третьему сегменту показывались персонализированные хиты продаж из категории
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%
 
Результаты:

Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Контрольная группа (без рекомендаций)
Хиты продаж магазина 2,57% 1,82% 4,44%
Персонализированные хиты продаж +7,05% +5,45% +12,89%

По итогам тестирования применение механики «Персонализированные хиты продаж» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина Bethowen.ru увеличивает конверсию на 7,05% со статистической значимостью 91,6%, а средний чек на 5,45%. Таким образом, предсказанное увеличение выручки составляет 12,89%.








Кейс интернет-магазина Lacywear.ru

Мы тестируем не только различные алгоритмы, но и разное дизайнерское исполнение и функциональность, например, для интернет-магазина fashion-сегмента Lacywear.ru мы разработали слайдер с рекомендациями товаров.

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте интернет-магазина Lacywear.ru мы провели исследование эффективности различных вариаций слайдера в блоке рекомендаций на странице категории. Тестировали слайдер без автопрокрутки и с различным временем автопрокрутки.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

1. Первому сегменту показывался блок рекомендаций со слайдером без автопрокрутки
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22% 
2. Второму сегменту показывался блок рекомендаций со слайдером с автопрокруткой, которая происходила каждые три секунды

3. Третьему сегменту показывался блок рекомендаций со слайдером с автопрокруткой, которая происходила каждые пять секунд

Результаты:

Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Блок рекомендаций со слайдером без автопрокрутки (Контрольная группа)
Блок рекомендаций со слайдером и автопрокруткой каждые 3 секунды +2,47% +7,47% +10,07%
Блок рекомендаций со слайдером и автопрокруткой каждые 5 секунд +8,79% +0,81% +9,68%

Согласно результатам тестирования, применение механики «Блок рекомендаций со слайдером с автопрокруткой каждые пять секунд» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина lacywear.ru увеличивает конверсию на 8,79% со статистической значимостью 94,2%. Таким образом, при увеличении среднего чека на 0,81% это поможет увеличить выручку на 9,68%








Кейс интернет-магазина Electrozon.ru 

Electrozon.ru – интернет-магазин цифровой техники с широким ассортиментом. Чтобы показывать покупателям наиболее релевантные предложения в соответствии их ценовыми предпочтениями, интересам к бренду и другим критериям, на странице категории было проведено тестирование нескольких вариантов блоков рекомендаций.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

1. Первому сегменту показывались хиты продаж из категории
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22% 
2. Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории
Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22% 
3. Третий сегмент был контрольной группой, которой блок рекомендаций не показывался

Результаты:

Прирост конверсии Изменение среднего чека Оценка увеличения выручки
Хиты продаж из категории +6,25% -3,29% +2,75%
Персональные рекомендации товаров из категории +16,72% +4,61% +22,10%
(Контрольная группа)

Согласно результатам тестирования, применение механики «Персональные рекомендации товаров из категории» в блоке рекомендаций на странице категории интернет-магазина electrozon.ru увеличивает конверсию на 16,72% со статистической значимостью 98,9%. В сочетании с увеличением среднего чека на 4,61%, прогнозируемый рост выручки составляет 22,10%.

Светлана Золотар, 
менеджер по маркетингу Retail Rocket

время публикации: 10:00  08 ноября 2017 года
0
Теги: e-commerce, кейсы

Комментарии (0)


Чтобы оставить комментарий, Вам необходимо авторизоваться:  
DIGITAL TECHNOLOGIES FORUM BBCG-Сколково
Бизнес-Партнер
Новости наших партнеров
Синергия Бренсон