Битва за конверсию: Ответ Retail Rocket
В соответствии с соглашением о неразглашении конфиденциальной информации, мы не можем публиковать показатели, отражающие результаты деятельности интернет-магазина, на котором проходил тест. По этому в отчете приводятся только относительные показатели, установленные в результате А/Б теста, которые отражают разницу в эффективности сервисов. Отличительной особенностью этого кейса является то, что специалисты интернет-магазина в своем пост-тест анализе использовали данные о фактически проданных заказах, а не об оформленных, как это обычно бывает. Спешим поделиться деталями!
Описание теста
Исследование эффективности работы сервисов проводилось с помощью механики А/Б-тестирования и настраивалось специалистами интернет-магазина. Вся аудитория сайта случайным образом в реальном времени делилась на равные сегменты. Одному сегменту показывались товарные рекомендации Retail Rocket, другому – Crossss. Идентификатор каждого сегмента посетителей передавался в систему Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics и в учетную систему интернет-магазина.
Пост-тест анализ специалистами Retail Rocket с помощью Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics
По данным Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics, в рамках тестирования проводился анализ более 400000 сессий пользователей. Сайт клиента имеет очень большой трафик и в веб-интерфейсе GA нет возможности анализировать данные без сэмплирования (неточного построения отчетов на основе небольшой выборки данных). Поэтому для выгрузки сырых данных без сэмплирования мы использовали API Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics и получили следующие данные:
| # | Конверсия | Средний чек | Выручка на посетителя |
| Преимущество Retail Rocket | +4,33% | -4,48% | -0,35% |
По полученным данным, система Retail Rocket дает рост конверсии на 4,33% (статистическая значимость превосходства – 99,72%)
По полученным данным, система Retail Rocket дает рост конверсии на 4,33% (статистическая значимость превосходства – 99,72%)
При этом, в сегменте Crossss наблюдается рост среднего чека, что в итоге сводит на нет разницу по выручке между сегментами. Однако, разница по среднему чеку не является статистически значимой.
За время теста в сегмент Crossss попали 2 аномально больших заказа на 194400 руб.и 422840 руб. (суммы заказов превышают средний чек магазина в сотни раз, а в самом заказе содержатся 1-2 товара, заказанные в огромном количестве), для сравнения – в сегменте Retail Rocket стоимость самого крупного за время теста заказа ~35000 рублей).
Если убрать эти два аномально больших заказа из данных для анализа, получим следующие результаты:
| # | Конверсия | Средний чек | Выручка на посетителя |
| Преимущество Retail Rocket | +4,35% | +0,86% | +5,25% |
Как видно из таблицы, убрав 2 аномальных заказа из данных для пост-тест анализа получаем, что Retail Rocket увеличивает средний чек чуть менее чем на 1%.
Вероятность попадания таких разовых заказов в любой из сегментов теста велика. Распространенной практикой для пост-тест анализа является удаление небольшого процента самых дорогих заказов из каждого сегмента, чтобы полностью исключить локальные пики в выручке, на которые в большинстве случаев тестируемые элементы не влияют. Удалив из обоих сегментов по 10 самых дорогих заказов, получим:
| # | Конверсия | Средний чек | Выручка на посетителя |
| Преимущество Retail Rocket | +4,32% | +1,16% | +5,53% |
Как видно из таблицы, ситуация практически не изменилась.
Пост-тест анализ специалистами интернет-магазина на основе данных внутренней системы аналитики (с учетом аннулированных заказов и заказов колл-центра, которые оформлялись через сайт)
Один из самых точных способов оценки экономической эффективности любой функциональности сайта – исключение из данных для пост-тест анализа заказов, которые не отражают эффективности тестируемого изменения и искажают результаты исследования: тестовые заказы сотрудников магазина, фейковые заказы различных «шутников», заказы операторов колл-центра и так далее.
Именно такие «очищенные» данные использовали при анализе А/Б теста специалисты самого интернет-магазина. Полученные результаты приведены ниже:
| # | Выручка на посетителя по оформленным заказам (за исключением аннулированных и колл-центра) | Средний чек по оформленным заказам (за исключением аннулированных и колл-центра) | Выручка на посетителя по исполненным заказам |
| Преимущество Retail Rocket | +10,4% | +4,7% | +11,1% |
Как видно из таблицы, преимущество системы Retail Rocket по выручке от исполненных заказов в два раза выше, чем по выручке от размещенных.
Выводы
1. По результатам тестирования Retail Rocket увеличивает «размещенную выручку» (без учета аннуляций, исполняемости и т.д.) интернет-магазина на 5,53% по сравнению с системой Crossss. Статистическая значимость результатов тестирования >99%.
2. По результатам анализа аннуляции и исполняемости заказов сотрудниками интернет-магазина, в сегменте Retail Rocket выручка на 11,1% превышает показатели системы Crossss (в абсолютных цифрах это миллионы рублей в месяц).
3. В рамках теста проводился сравнительный анализ только тех механик рекомендаций, которые есть у системы Crossss. В системе Retail Rocket есть целый ряд продуктов, внедрение которых позволит значительно повысить экономическую отдачу от системы. Пример – персонализация главной страницы по принципу Ozon.ru. Нашим клиентам, Dostavka.ru, только с помощью этого одного сценария подняли выручку на 8,5%.
