Кейс интернет-магазина «Буквоед»: рост выручки до 5,8% благодаря персональным рекомендациям

Книжная сеть «Буквоед» – это современный культурный оператор, который без перерыва, 24 часа в сутки, сохраняет, поддерживает и транслирует высшие культурные ценности для  развития полноценного интеллектуального общества. Интернет-магазин Буквоед предлагает более 2 000 000 книг на всех языках мира, а его посещают более 1 000 000 уникальных посетителей в месяц. Чтобы каждый пользователь нашел идеальную книгу в таком широком ассортименте, сайт использует персонализированные рекомендации на ключевых страницах — карточке товара и поиске.

Карточка товара

Во многом роль консультанта розничного магазина в интернете выполняет карточка товара. Здесь потенциальный клиент может увидеть все характеристики товара, фотографии и отзывы других покупателей.

До сих пор преимущество розницы было в том, что консультант может порекомендовать в режиме реального времени альтернативные товары, если рассматриваемый по каким-то причинам не подходит. В онлайне все иначе: клиенту гораздо проще уйти к другому магазину, если его не устраивает увиденное.

Персональные рекомендации смогут это исправить. Алгоритмы Retail Rocket подстраиваются под каждого покупателя и показывает ему наиболее подходящие товары, значительно повышая продажи.

.

Кейс 1. Тестирование алгоритмов рекомендаций в карточке товара

В рамках оптимизации работы рекомендательной системы на сайте Bookvoed.ru мы провели исследование эффективности разных алгоритмов в блоке рекомендаций в карточке товара магазина.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 5 сегментов:

Первому сегменту показывались похожие товары:

Второму сегменту показывались сопутствующие товары:

Третьему сегменту показывались два блока одновременно — похожие и сопутствующие товары:

Четвертому сегменту показывались те же два блока, но в другом порядке: сначала сопутствующие, а ниже — похожие товары:

Пятому сегменту рекомендации не показывались. Он выступал в качестве контрольной группы.

Результаты:

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

СегментИзменение конверсииИзменение среднего чекаОценка увеличения выручки
Похожие товары+1,74%+0,78%+2,53%
Сопутствующие товары+4,80-0,04%+4,76%
Похожие товары (выше) и сопутствующие товары (ниже)+3,17%+0,19%+3,36%
Сопутствующие товары (выше) и похожие товары (ниже)+0,55%-1,52%-0,98%
Контрольная группа

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Bookvoed.ru увеличивает конверсию на 4,8% со статистической значимостью 97,3%. В сочетании с незначительным снижением среднего чека, это приносит прогнозируемое увеличение выручки на 4,76%.

.

Кейс 2. Настройка рекомендаций сопутствующих товаров в карточке товара интернет-магазина Bookvoed.ru

После выбора наиболее эффективного алгоритма можно приступать к более тонкой его настройке механики, чтобы выяснить, какой вариант даст лучший результат. Мы исследовали эффективность различных вариаций алгоритмов сопутствующих товаров в соответствующем блоке карточки товара магазина.

Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования, при которой все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

Первому сегменту показывались сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя:

Второму сегменту показывались персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара:

Третьему сегменту показывались стандартные сопутствующие товары. Этот сегмент взят за контрольную группу, поскольку он победил по итогам предыдущего теста:

Результаты:

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

СегментИзменение конверсииИзменение среднего чекаОценка увеличения выручки
Персонализированные сопутствующие товары+2,53%+3,15%+5,76%
Персонализированные сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара-0,21%+3,05%+2,83%
Контрольная группа

Согласно результатам тестирования, применение механики «Сопутствующие товары, персонализированные с учетом интересов пользователя» в блоке рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Bookvoed.ru увеличивает конверсию на 2,5% со статистической значимостью 87%. В сочетании с ростом среднего чека на 3,2% это дает прогнозируемый рост выручки на 5,8%.

.

Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на странице поиска интернет-магазина Bookvoed.ru

Данные поиска интернет-магазина очень важны для понимания интересов покупателя. С их помощью можно провести эффективную кампанию по персонализации, которая значительно повысит средний чек. Главный секрет — использование правильного алгоритма.

Для повышения эффективности рекомендательной системы поиска Bookvoed.ru мы решили использовать поисковые рекомендации, основанные на интересах пользователей сайта. Исследование эффективности проводилось с использованием механики A/B-тестирования. Все посетители сайта случайным образом делились на 2 сегмента:

Первому сегменту показывались поисковые рекомендации:

Второй сегмент был контрольной группой, рекомендации пользователям не показывались.

Результаты:

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

СегментИзменение конверсииИзменение среднего чекаОценка увеличения выручки
Поисковые рекомендации-0,73%+3,84%+3,08%
Контрольная группа

Согласно результатам тестирования, применение механики «Поисковые рекомендации» в блоке рекомендаций на странице поиска интернет-магазина Bookvoed.ru увеличивает средний чек на 3,8%. В сочетании с незначительным снижением конверсии на 0,7% это обеспечивает магазину прогнозируемый рост выручки на 3,1%.

Комментарий Bookvoed.ru:

«Технологии персонализации позволяют нам стать ближе к нашему клиенту, лучше понять потребности и предложить именно то, что ему нужно. И все это без усилий с нашей стороны и без постоянной поддержки IT-департамента. Спасибо команде Retail Rocket за качественный продукт и профессионализм в работе. Персональные рекомендации помогают нам увеличивать показатели конверсии, размер среднего чека и выручку магазина».

Евгений Михальский, заместитель руководителя интернет-магазина сети «Буквоед»

Источник: retailrocket.ru

Оставьте первый комментарий

Добавить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.