Как рекомендации в карточке товара помогли интернет-магазину Toy.ru увеличить конверсию на 5%

Смотрите в каталоге
Товары и услуги для детей

Персональные товарные рекомендации на сайте интернет-магазина приносят дополнительные продажи и помогают увеличить средний чек, но лишь малая часть онлайн-ритейлеров уделяет внимание настройке этих блоков после интеграции рекомендательной системы.

У нас в Retail Rocket есть целый отдел Growth Hacker’ов которые подключаются к работе над повышением эффективности блоков товарных рекомендаций после базовой настройки системы. Они проводят АБ-тестирования различных вариантов расположения блоков, их количества, используемых алгоритмов, визуальных элементов, заголовков, call to action и прочих нюансов, которым обычно не уделяют внимания. Такая тонкая поэтапная настройка позволяет получить максимальный результат от персонализации на каждой странице сайта.

Мы уже писали о том, как персональные рекомендации помогают увеличить эффективность разных страниц интернет-магазина, а сегодня мы расскажем о том, как проводилось итеративное тестирование блоков товарных рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Toy.ru, и как это позволило увеличить конверсию интернет-магазина на 5%.

Все исследования эффективности проводились с использованием механики A/B-тестирования, когда покупатели делятся на равные сегменты, каждый из которых видит свой вариант рекомендательных блоков, все остальные элементы сайта неизменны.

Кейс 1. Тестирование влияния рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Toy.ru

Посетитель, который просматривает карточку товара, уже близок к принятию решения о покупке, поэтому главная задача рекомендаций в этом случае — показать ему другие предложения интернет-магазина, не отвлекая излишним выбором, чтобы либо мотивировать совершить более дорогую покупку, либо увеличить средний чек с помощью сопутствующих товаров.

До карточки товара доходит около 20% пользователей, но поскольку это уже довольно сильно мотивированные к покупке пользователи, важно убедиться, что товарные рекомендации на этой странице не отвлекают их от покупки. Поэтому на первом этапе мы тестировали эффективность наличия блока рекомендаций.

Все посетители сайта случайным образом делились на два сегмента:

  • Первый сегмент был контрольной группой, где рекомендации не показывались.
  • Второму сегменту показывались похожие товары над описанием просматриваемого пользователем товара:

 

Результаты:

 

Прирост конверсии

Увеличение среднего чека

Без рекомендаций

Рекомендации похожих товаров

+5%

+4,2%

Согласно результатам тестирования, применение механики «Похожие товары» в блоке рекомендаций над описанием просматриваемого пользователем товара интернет-магазина Toy.ru увеличивает конверсию на 5% со статистической значимостью 82% и средний чек на 4,2% со статистической значимостью 95%.

Кейс 2. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в карточке товара интернет-магазина Toy.ru

После того, как был доказан положительный эффект от внедрения блоков персональных товарных рекомендаций в карточку товара, мы начали тестирование различных механик, количества и расположения блоков.

Все посетители сайта случайным образом делились на 5 сегментов:

  1. Первому сегменту показывались похожие товары над описанием товара — алгоритм, выигравший в первом тесте.
  2. Второму сегменту показывались два блока одновременно: похожие товары (сверху, над описанием товара) и сопутствующие товары (внизу, под описанием товара)

  1. Третьему сегменту показывались два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху, над описанием товара) и похожие товары (внизу, под описанием товара)

  1. Четвертому сегменту показывались два блока одновременно, и оба под описанием товара: похожие товары (сразу под описанием) и сопутствующие товары (ниже, под блоком похожих товаров)
  1. Пятому сегменту показывались два блока одновременно, и оба под описанием товара: сопутствующие товары (сразу под описанием) и похожие товары (ниже, под блоком сопутствующих товаров)

Результаты:

 

Прирост конверсии

Похожие товары (Контрольная группа)

Похожие товары над описанием товара и сопутствующие товары под описанием

+1,35%

Сопутствующие товары над описанием товара и похожие товары под описанием

+3,47%

Похожие товары под описанием товара и сопутствующие товары под похожими

+3,0%

Сопутствующие товары под описанием товара и похожие товары под сопутствующими

+4,63%

По результатам тестирования несколько вариантов блоков рекомендаций («Сопутствующие товары над описанием товара и похожие товары под описанием», «Похожие товары под описанием товара и сопутствующие товары под похожими» и «Сопутствующие товары под описанием товара и похожие товары под сопутствующими») показали близкие показатели прироста конверсии по сравнению с блоком «Похожие товары»: +3,47%, +3% и +4,63% соответственно.

Поэтому следующим тестом мы должны выявить наиболее эффективную механику из этих трех.

Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций в карточке товара интернет-магазина Toy.ru

Поскольку по итогам второго теста было выявлено три варианта расположения блоков с близкими показателями конверсии, поэтому на третьем этапе тестирования эффективности рекомендаций на странице карточки товара интернет-магазина мы сосредоточились на выборе самого конверсионного варианта из них. Распределив весь трафик на три сегмента, мы смогли получить больше данных и определить вариант-победитель.

  1. Первому сегменту показывались два блока одновременно: сопутствующие товары (сверху, над описанием товара) и похожие товары (внизу, под описанием товара)
  2. Второму сегменту показывались два блока одновременно, и оба под описанием товара: похожие товары (сразу под описанием) и сопутствующие товары (ниже, под блоком похожих товаров)
  3. Третьему сегменту показывались два блока одновременно, и оба под описанием товара: сопутствующие товары (сразу под описанием) и похожие товары (ниже, под блоком сопутствующих товаров)

Результаты:

 

Прирост конверсии

Сопутствующие товары над описанием товара и похожие товары под описанием

Похожие товары под описанием товара и сопутствующие товары под похожими

Сопутствующие товары под описанием товара и похожие товары под сопутствующими

+3,3%

По итогам тестирования наилучший результат показала механика «Сопутствующие товары под описанием товара и похожие товары под сопутствующими» — по сравнению с другими вариантами расположения, она обеспечила рост конверсии на 3,3% со статистической значимостью 90,3%.

Таким образом благодаря тонкой итеративной настройке мы смогли выявить наиболее успешные алгоритмы рекомендаций, количество и расположение блоков в карточке товара, которые имеет наибольшую конверсию, и следовательно, помогут интернет-магазину Toy.ru увеличить выручку.

Комментарий Toy.ru

Евсеев Алексей, Заместитель руководителя интернет-проектов:

«Спасибо команде RetailRocket за проведенную работу. Благодаря внедрению блоков сопутствующих и похожих товаров мы получили рост среднего чека и конверсии в заказы. Система очень помогла в трансляции похожих товаров на карточках товаров, которых нет в наличии в конкретном регионе.

Машинное обучение позволило снять нагрузку по формированию рекомендаций и сопутствующих товаров с отдела товарной аналитики, при этом подмешивать важные товары в рекомендательные блоки при необходимости.

Но на этом наши тесты с командой RetailRocket не останавливаются, мы продолжаем улучшать показатели».

Компании и сервисы: Toy.ru, Retail Rocket
Автор: Светлана Золотар

Подписаться на новости

Читайте также

23 ноября / Комментарии

Как увеличить предоплату на сайте на 15% за 5 минут

Андрей Щербаков, руководитель веб-продвижения idealprice.ru и shop24.ru поделился маленькой профессиональной хитростью, которая позволила увеличить долю предоплат на 15%.

далее →

14 ноября / Комментарии

Кейс Shopping Live: как увеличить возврат инвестиций в рекламу с помощью предиктивных технологий

Перед Shopping Live стояла задача оптимизации кампаний в Google Adwords и Яндекс.Директ, что позволило бы снизить CPO (cost per order, cтоимость заказа) и также сократить ДРР. Особенно остро вопрос стоял для кампаний в Яндекс.Директ, так как именно на этот канал приходится большая часть трафика интернет-магазина.

далее →

25 сентября / Комментарии

Бизнес-процессы под микроскопом. Анализируем основу бизнеса

Внедрение CRM позволяет значительно повысить эффективность работы бизнеса и персонализировать общение с клиентами. Каждый бизнес по своему уникален, поэтому не существует единой модели глубокой интеграции CRM системы. В каждом проекте есть свои особенности, которые нужно учесть и правильно реализовать штатным функционалом системы.

далее →

19 сентября / Комментарии

«Битрикс24» сложен для вас? Его можно упростить

Для сферы В2В зачастую оптимальной CRM-системой является «Битрикс24». Разберем два вида обработки входящих клиентов в «Битрикс24»: с лидами и без лидов.

далее →

12 сентября / Комментарии

Как избежать проигрыша и увеличить эффективность сервиса

В гонке за прибылью можно потерять сервис — важный элемент в работе интернет-магазина. В прошлом году на конференции “Электронная торговля — 2017” Алёна Миронова, директор по маркетингу Деликатеска.ру (на момент изложение доклада), рассказала, как избежать проигрыша и увеличить эффективность сервиса. Мы выделили из её выступления важное и записали для вас.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook