Как товарные рекомендации помогли крупному интернет-магазину товаров для дома увеличить конверсию на 13,8%

Смотрите в каталоге
Системы персонализации

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:

  1. Первому сегменту показывались альтернативы к просматриваемому пользователем товару
  2. Второму – два блока: альтернативные товары и просмотренные посетителем продукты
  3. Третьему – два блока: сопутствующие товары и просмотренные позиции
  4. 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:

  1. Альтернативные товары – рекомендации похожих товаров, которые помогают большей доле людей найти интересные для них предложения.

     

  2. 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.

Компании и сервисы: Retail Rocket
Автор: vityuk

Читайте также

5 августа / Комментарии

«Взболтать, но не смешивать»: как выбрать подрядчиков по интернет-маркетингу в 2022 году

В этом материале мы поговорим о целях, задачах и показателях рекламы. Посмотрим несколько рейтингов компаний от Рейтинга Рунета и изучим нюансы комплексного рекламного продвижения интернет-магазина.

далее →

Контекстная и таргетированная реклама в 2022 году: новая реальность

В этом материале мы рассмотрим рынок интернет-рекламы в России, в частности контекстную и таргетированную рекламу. Посмотрим на свежий топ рейтингов агентств от Рейтинга Рунета и дадим несколько полезных советов как не слить рекламный бюджет.

далее →

Приемы email-маркетинга, которые больше не работают

Почтовые рассылки остаются одним из базовых инструментов маркетологов. Однако многие приемы, которые до сих используются, устарели. Нередко эффект оказывается совершенно не таким, на который рассчитывали. А иногда даже противоположным. О том, чего не стоит делать в электронных рассылках и как все-таки удержать внимание адресата, рассказывает Юлия Рожкова, генеральный директор сервиса DashaMail.

далее →

Как обувным брендам продавать товары в социальных сетях

Соцсети — это не просто постинг картинок, нужно выстраивать стратегию, которая продает. В этой статье рассказываем, как обувным брендам запустить продажи во «ВКонтакте» и заработать деньги.

далее →

7 апреля / Комментарии

Анализ эффективности email-рассылок по отраслям в 2021 году

Платформа автоматизации маркетинга Mindbox изучила, какие результаты от email-рассылок получают компании из разных отраслей. В выборку вошли 420 российских компаний, которые отправляют не менее 100 тысяч писем в год. Всего в ходе исследования было проанализировано 14,2 млрд маркетинговых писем. Период аналитики — с 1 января по 31 декабря 2021 года.

далее →