Hi-Tech

Персонализация интернет-магазина Respublica.ru: рост выручки на 9,5%

Если в офлайн-магазине с выбором могут помочь консультанты бренда, то в случае с онлайн-шопингом посетителю придётся ориентироваться самому. Чем шире и уникальнее ассортимент магазина, тем сложнее покупателю найти «тот самый» товар.

Рассказываем, как интернет-магазин Respublica.ru увеличил выручку на 9,5% с помощью персональных рекомендаций Retail Rocket на ключевых страницах сайта. Поэтому интернет-магазины берут на вооружение товарные рекомендации, которые помогают обеспечить персональный подход каждому пользователю.

Торговая сеть «Республика» насчитывает 29 офлайн-магазинов в Москве и Санкт-Петербурге, а сайт Respublica.ru каждый месяц посещают более 320 тысяч пользователей. Respublica.ru — это интернет-магазин книг, кино и музыки, арт-альбомов, полезно-стильной канцелярии, предметов lifestyle и подарков со смыслом.

Чтобы воплотить качественный покупательский опыт в онлайне, было принято решение персонализировать сайт интернет-магазина Respublica.ru. Бренд уделяет большое внимание заботе о комфорте покупателей и качеству обслуживания.

Главная страница

Кейс 1. Тестирование рекомендаций на главной странице

Зачастую здесь посетитель принимает решение, остаться ли в интернет-магазине. Главная страница — это первый шаг в customer journey. Поэтому одна из основных задач ритейлера на этом этапе — заинтересовать пользователя и показать ему лучшие товары и самые выгодные предложения.

Когда посетитель с первых минут знакомства с сайтом видит товары, которые ему интересны, у него складывается максимально положительное мнение о магазине и появляется желание сделать покупку.

Чтобы понять, какие блоки товарных рекомендаций на главной странице наиболее эффективны для аудитории сайта Respublica.ru, команда growth-хакеров Retail Rocket провела исследование с использованием механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента.

Первому сегменту показывались популярные товары — хиты продаж магазина.

Второму сегменту показывались персональные хиты продаж — популярные товары, сформированные на основе интересов пользователя.

Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий.

Четвёртый сегмент был контрольной группой: рекомендации показаны не были.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

С её помощью интернет-магазин Respublica.ru увеличил конверсию на 6,49% со статистической значимостью 93,6%. По итогам тестирования лучший результат показала механика «Популярные товары из интересных пользователю категорий». При незначительном снижении суммы среднего чека на 4,33% это обеспечило прогнозируемый рост выручки на 1,88%.

Мы всегда рекомендуем самый надёжный вариант, который с наибольшей вероятностью принесёт больший доход интернет-магазину. Механика «Популярные товары из интересных пользователю категорий» была выбрана, так как этот сегмент показал самый большой прирост конверсии. Конверсия является более стабильной величиной по сравнению со средним чеком, поэтому при небольшой разнице в прогнозируемом росте выручки мы ориентировались именно на уровень прироста конверсии.

Кейс 2. Тестирование рекомендаций на главной странице

После этого мы запустили более глубокое исследование эффективности различных конфигураций товарных рекомендаций для тонкой настройки рекомендательной системы на главной странице. В ходе предыдущего теста мы определили наиболее эффективный блок рекомендаций на главной странице.

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

Этот сегмент был взят за контрольную группу, так как он победил по итогам предыдущего теста. Первому сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий.

Второму сегменту показывались персональные рекомендации.

Третьему сегменту показывались два блока: популярные товары из интересных пользователю категорий (сверху) и персональные рекомендации (под блоком с популярными товарами).

Четвёртому сегменту показывались два блока: персональные рекомендации (сверху) и популярные товары из интересных пользователю категорий (под блоком с персональными рекомендациями).

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

Её применение увеличило конверсию на 7,75% со статистической значимостью 90,3%, что в сочетании с повышением среднего чека на 0,34% обеспечило прогнозируемый рост выручки на 8,12%. По результатам тестирования наиболее эффективной оказалась механика «Персональные рекомендации» в блоке рекомендаций на главной странице интернет-магазина Respublica.ru.

Страница категории

Здесь персональные рекомендации помогут посетителю не тратить время на изучения всего сайта, а сразу перейти к просмотру нужных товаров. Товарную категорию можно сравнить с оглавлением книги.

Кейс 3. Тестирование рекомендаций в категории

Чтобы понять, какой из блоков товарных рекомендаций наиболее эффективен на странице категории интернет-магазина Respublica.ru, мы провели исследование с применением механики A/B-тестирования.

Все посетители сайта случайным образом делились на два сегмента.

Первый сегмент был контрольной группой, которой рекомендации не показывались.

Второму сегменту показывались персональные рекомендации товаров из категории.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

В сочетании с увеличением среднего чека на 2,43% это даёт прогнозируемый рост выручки на 9,47%. Согласно результатам тестирования, добавление на странице товарной категории персональных рекомендаций товаров либо хитов продаж из категории позволяет добиться прироста конверсии на 6,87% со статистической значимостью 85%.

Карточка товара

На этом этапе пользователь принимает решение о покупке. Карточка товара — это одна из самых важных страниц интернет-магазина.

С одной стороны, не отвлекать покупателя от выбора и не перегружать его рекомендациями, которые ему не интересны. Здесь перед ритейлером стоит сложная задача. С другой стороны, не отпускать посетителя без покупки и предложить ему альтернативные товары, если просматриваемая позиция вдруг по каким-то причинам его не устраивает.

Поэтому в карточке товара, как правило, используются различные алгоритмы рекомендаций похожих и сопутствующих товаров.

Кейс 4. Тестирование рекомендаций в карточке товара

Growth-хакеры Retail Rocket протестировали несколько конфигураций расположения блоков рекомендаций в карточке товара на сайте интернет-магазина Respublica.ru, чтобы определить, какая из них имеет наибольшую конверсию и приносит больше выручки.

Все посетители сайта случайным образом делились на пять сегментов. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования.

Первому сегменту показывались похожие товары.

Второму сегменту показывались сопутствующие товары.

Третьему сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху) и сопутствующие товары (под блоком с похожими товарами).

Четвёртому сегменту показывались два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху) и похожие товары (под блоком с сопутствующими товарами).

Пятый сегмент был контрольной группой: рекомендации показаны не были.

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

При незначительном уменьшении суммы среднего чека на 1,52% это обеспечивает прогнозируемый рост выручки на 5,13%. Согласно результатам тестирования, применение механики «Два блока одновременно: похожие товары и сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в карточке товара даёт наибольший прирост конверсии на 6,76% со статистической значимостью 98,9%.

Заключение

Ритейлер получает возможность предложить пользователю именно те товары, которые представляют для него наибольшую актуальность на момент посещения сайта. Товарные рекомендации позволяют воплотить персонализированный покупательский опыт в онлайне, восполняя отсутствие компетентного офлайн-консультанта.

А покупатели получают положительный опыт взаимодействия с интернет-магазином и становятся более лояльными к бренду. В результате увеличивается конверсия, количество позиций в чеке и, как следствие, выручка интернет-магазина.

Комментарий Respublica.ru

Одним из главных своих достоинств мы считаем не только уникальный, тщательно выверенный ассортимент товара, но и высокое качество обслуживания наших клиентов в офлайн-магазинах. Respublica — это сеть книжных магазинов нового формата. Мы привлекли команду Retail Rocket, чтобы воссоздать соответствующий покупательский опыт в онлайн-канале.

В результате продуктивного сотрудничества интернет-магазин Respublica.ru стал более привлекательным для наших клиентов, увеличилась выручка и конверсия, и главное — нам не пришлось тратить на это время и усилия наших сотрудников.

Лыкова Марина

директор ecommerce Respublica.ru

#маркетинг #кейсы

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть