Как товарные рекомендации помогли крупному интернет-магазину товаров для дома увеличить конверсию на 13,8%
Товарные рекомендации — это эффективный инструмент для увеличения конверсии и среднего чека интернет-магазина. Естественно, чтобы дать максимальный результат, рекомендации должны быть персонализированными, т.е. строиться на основе поведения пользователя на сайте. Но сколько рекомендательных блоков стоит показывать посетителю? И что стоит предлагать в этих блоках? Альтернативные или сопутствующие товары? А может быть напомнить, что пользователь уже посмотрел? И где лучше всего располагать блоки, чтобы каждый из них мог показать максимальную конверсию, но не отвлекал посетителя интернет-магазина от покупки?
Мы в Retail Rocket привыкли искать ответы только в данных реальной статистики, поэтому проводим десятки тестов в день. Сегодня на примере крупного интернет-магазина товаров для дома мы покажем, как изменение расположения, количества и содержания блоков рекомендаций в товарной карточке может увеличить конверсию на 13,8%.
Количество и содержание блоков
Первыми тестами мы решили определить, какое количество блоков лучше всего влияет на конверсию интернет-магазина, и какие типы рекомендаций следует показывать в этих блоках.
Задача:
Определить влияние количества блоков и используемых механик на конверсию интернет-магазина.
Исследование эффективности:
Все посетители сайта случайным образом делились на четыре сегмента:
- Первому сегменту показывались альтернативы к просматриваемому пользователем товару
- Второму – два блока: альтернативные товары и просмотренные посетителем продукты
- Третьему – два блока: сопутствующие товары и просмотренные позиции
- Четвертому – один блок с просмотренными товарами
Во втором, третьем и четвертом сегментах новому пользователю без истории просмотра товаров блок просмотренных товаров не показывался.
Сегмент 1.
Пользователям, которые посмотрели карточку товара одного из кофейных столиков, показывался блок альтернативных товаров.
Сегмент 2.
В карточке журнального столика после просмотра товарных карточек нескольких моделей кофейных столиков посетители интернет-магазина видели два блока: альтернативные товары и просмотренные позиции.
Сегмент 3.
В карточке кофейного столика после просмотра страниц двух других кофейных столиков посетителям показывались два блока: сопутствующие товары и просмотренные модели.
Сегмент 4.
В товарной карточке кофейного столика после после просмотра трех других моделей моделей кофейных столиков, посетители видели только блок просмотренных товаров.
Результаты:
По результатам тестирования самую большую эффективность показала комбинация блоков «Альтернативы» и «Просмотренные товары», увеличив конверсию на 13,8% со статистической значимостью 93,2%.
Расположение блоков
Расположение рекомендательных блоков на разных позициях может значительно влиять на конверсию страниц интернет-магазина, особенно если речь идет о крупном ритейлере с большим трафиком. Увеличение показателей даже на доли процентов может принести означают десятки и сотни дополнительных заказов.
Задача:
Выявить наилучший вариант расположения рекомендательных блоков, который обеспечит наибольший показатель конверсии.
Исследование эффективности
Посетителям демонстрировались 4 различных варианта расположения товарных рекомендаций на странице товара, которые включали следующие блоки:
- Альтернативные товары – рекомендации похожих товаров, которые помогают большей доле людей найти интересные для них предложения.
- Сопутствующие товары – рекомендации товаров, которые можно купить вместе с текущим. Эффективный инструмент для увеличения среднего чека интернет-магазина.
Просмотренные товары – товары, которые пользователь ранее посмотрел.
Пользователи из разных сегментов видели один из вариантов расположения рекомендательных блоков:
Сегмент 1 (исходный вариант).
Сегмент 2.
Сегмент 3.
Сегмент 4.
Результаты:
Согласно результатам теста, размещение блоков рекомендаций «Похожие товары» и «Просмотренные товары» над подробным описанием товара и блока «Сопутствующие товары» под описанием увеличивают конверсию относительно текущего варианта на 8,4% со статистической значимостью 99,1%.
Таким образов, чтобы получить максимальных эффект от персонализированных товарных рекомендаций, необходимо тестировать содержание, расположение и количество блоков, выявляя варианты, которые принесут максимальную эффективность и поднимут выручку интернет-магазина.