Влияние персональных товарных рекомендаций в категории: 4 кейса и рост выручки до 22%
время публикации: 10:00 08 ноября 2017 года
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 , 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
2. Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории
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
3. Третьему сегменту показывались персонализированные хиты продаж из категории
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
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%.
Читайте также: Как товарные рекомендации помогли крупному интернет-магазину товаров для дома увеличить конверсию на 13,8%
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
2. Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории
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
0
Читайте также
Последние новости
Самое популярное
-
Новые потребители товаров FMCG — кто они?
-
Как удержать курьеров и повысить их лояльность: практики Яндекс Еды
-
Покупательские привычки: как мы покупаем и как нам продают
-
Кейс: Теряли деньги в несезон из-за текучки продавцов, а потом внедрили корпорат...
-
HENDERSON переходит на онлайн-инкассацию Moniron
