Кейс финского бренда FiNN FLARE: как товарные рекомендации увеличили выручку до 13,4%

Смотрите в каталоге
Системы персонализации

Сегодняшнему покупателю так просто не угодишь. Ему важны не только ассортимент и цены интернет-магазина, но и возможность быстро найти то, что ему нужно. Эту проблему решают товарные рекомендации, расположенные на разных страницах магазина. Их задача — показать пользователю интересные именно ему товары. Выгоду получают обе стороны: покупатель, который быстро нашел необходимые товары, остается довольным, а магазин получает возможность увеличить прибыль и средний чек. Подробнее о том, как внедрение товарных рекомендаций увеличивает конверсию и выручку магазина, рассказываем на примере интернет-магазина FiNN FLARE.

FiNN FLARE — финский бренд одежды в стиле casual, история которого берет начало в 1965 году, когда была зарегистрирована торговая марка и выпущена первая коллекция одежды. В 1974 году бренд был впервые представлен в CCCP, а сегодня FiNN FLARE владеет собственной и партнерской сетью, насчитывающей более 150 магазинов на территории России и СНГ, и интернет-магазин бренда посещают более 800 000 человек в месяц.

Кейс 1. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на главной странице

Главная страница — самое начало покупательского пути. Важно зацепить пользователя уже на этом этапе — тогда вероятность, что он увидит на своем экране «Спасибо за покупку!», гораздо выше.

Команда Growth Hacker'ов Retail Rocket провела тысячи тестов и знает одно — нет универсального способа, который гарантированно увеличит конверсию магазина. Все нужно проверять опытным путем.

На главной странице интернет-магазина FINN FLARE располагается два блока рекомендаций — хиты продаж и персональные рекомендации.

На первом этапе были протестированы различные вариации алгоритмов хитов продаж. Блок персональных рекомендаций оставался без изменений. Тестирование проводилось с помощью механики A/B-тестирования, при которой все пользователи были разделены на 4 сегмента:

  1. Первому сегменту показывались хиты продаж магазина

  1. Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж

  1. Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий

  1. Четвертому сегменту рекомендации не показывались

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

 

Изменение конверсии (%)

Изменение среднего чека (%)

Прогнозируемое увеличение выручки

Хиты продаж

+3,54%

-5,73%

-2,39%

Персонализированные хиты продаж

+3,82%

-7,39%

-3,85%

Популярные товары из интересных пользователю категорий

+8,16%

-2,05%

+5,94%

Контрольная группа

-

-

-

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Популярные товары из интересных пользователю категорий» в блоке рекомендаций на главной странице увеличивает конверсию на 8,16% со статистической значимостью 93,5%. Несмотря на незначительное снижение среднего чека, это дает прогнозируемое увеличение выручки на 5,94%.

Кейс 2. Тестирование эффективности рекомендаций товаров на главной странице: добавление второго блока

В некоторых случаях один блок рекомендаций показывает более высокую эффективность, чем два, а иногда бывает наоборот. Поэтому в следующем А/В-тесте на главной странице интернет-магазина FINN FLARE мы решили проверить, сколько блоков и в каком порядке принесут большую эффективность. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

  1. Первому сегменту показывался только один блок — популярные товары из интересных пользователю категорий.

  1. Второму сегменту показывались два блока: популярные товары из интересных пользователю категорий (сверху) и персональные рекомендации (под блоком с популярными товарами). Такая конфигурация показала наилучшие результаты в предыдущем тесте, поэтому этот сегмент был контрольной группой.

  1. Третьему сегменту показывались два блока: персональные рекомендации (сверху) и популярные товары из интересных пользователю категорий (под блоком с персональными рекомендациями)

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

 

Изменение конверсии (%)

Изменение среднего чека (%)

Прогнозируемое увеличение выручки

Популярные товары из интересных пользователю категорий

-0,22%

-0,52%

-0,74%

Два блока: популярные товары из интересных пользователю категорий (сверху) и персональные рекомендации (ниже). Контрольная группа

-

-

-

Два блока: персональные рекомендации (сверху) и популярные товары из интересных пользователю категорий (ниже)

+10,10%

-1,39%

+8,57%

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Два блока: персональные рекомендации (сверху) и популярные товары из интересных пользователю категорий (ниже)» на главной странице увеличивает конверсию на 10,1% со статистической значимостью 96,1%. При незначительном уменьшении размера среднего чека на 1,39% прогнозируемый рост выручки составляет 8,57%.

Кейс 3. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в карточке товара: выбираем внешний вид блока

Карточка товара — важный этап в customer journey. Здесь пользователь изучает детали, разглядывает фото, смотрит состав и решает, хочет ли купить этот товар. Рекомендации — отличная возможность удержать потенциального покупателя в магазине, если просматриваемый товар ему не совсем подходит или предложить дополнительные товары, которые могут быть ему интересны.

В карточке товара был протестирован внешний вид блока рекомендаций: на изображения товаров были добавлены лейблы с обозначением процента скидки. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

  1. Первому сегменту показывался блок рекомендаций без лейблов скидки

  1. Второму сегменту показывался блок рекомендаций с маленькими лейблами скидки

  1. Третьему сегменту показывался блок рекомендаций с большими лейблами скидки

  1. Четвертому сегменту рекомендации не показывались, он вступал в роли контрольной группы

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

 

Изменение конверсии (%)

Изменение среднего чека (%)

Прогнозируемое увеличение выручки

Блок рекомендаций без лейблов скидки

+9,46%

+3,60%

+13,40%

Блок рекомендаций с маленьким лейблом скидки

+5,36%

-6,59%

-1,58%

Блок рекомендаций с большим лейблом скидки

+3,98%

+1,44%

+5,48%

Контрольная группа

-

-

-

 

Вывод

Согласно результатам тестирования, блок рекомендаций без лейблов скидки в карточке товара увеличивает конверсию на 9,5% со статистической значимостью 96,6%. В сочетании с ростом среднего чека на 3,6% прогнозируемый рост ежемесячной выручки составляет 13,4%.

Кейс 4. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в корзине: настройка алгоритма сопутствующих товаров

Страница корзины — это последний этап перед оформлением покупки. Здесь важно соблюсти тонкую грань. С одной стороны, не отвлечь пользователя, чтобы он дошел «до финиша», с другой — предложить ему купить что-то еще и тем самым увеличить стоимость заказа. Именно поэтому оптимальное решение — показывать сопутствующие товары.

В корзине интернет-магазина FINN FLARE были протестированы несколько вариаций сопутствующих товаров. Все посетители сайта случайным образом делились на 4 сегмента:

  1. Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары

  1. Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара

  1. Третьему сегменту показывались аксессуары

  1. Четвертому сегменту рекомендации не показывались — он выступал в роли контрольной группы

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

 

Изменение конверсии (%)

Изменение среднего чека (%)

Прогнозируемое увеличение выручки

Стандартные сопутствующие товары

+5,85%

+1,06%

+6,98%

Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара

+1,86%

+6,81%

+8,80%

Аксессуары

+1,52%

-0,99%

+0,52%

Контрольная группа

-

-

-

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Стандартные сопутствующие товары» в блоке рекомендаций в корзине интернет-магазина Finn-flare.ru увеличивает конверсию на 5,85% со статистической значимостью 97,1%. Ежемесячная выручка по прогнозам увеличится на 6,98%.

Кейс 5. Тестирование эффективности рекомендаций товаров в карточке товара: выбираем внешний вид блока

Корзину можно сравнить с прикассовой зоной магазина, где основные ставки делаются на импульсивные покупки. Чем можно зацепить пользователя? Конечно, хорошей скидкой! Поэтому в корзине были протестированы различные размеры лейбла скидки. Все посетители сайта случайным образом делились на 3 сегмента:

  1. Первому сегменту показывался блок рекомендаций с базовым внешним видом

  1. Второму сегменту показывался блок рекомендаций с маленьким лейблом скидки

  1. Третьему сегменту показывался блок рекомендаций с большим лейблом скидки

Результаты

По итогам тестирования были получены следующие результаты:

 

Изменение конверсии (%)

Изменение среднего чека (%)

Прогнозируемое увеличение выручки

Блок рекомендаций без лейблов скидки

-

-

-

Блок рекомендаций с маленьким лейблом скидки

+0,63%

+2,50%

+3,16%

Блок рекомендаций с большим лейблом скидки

-6,24%

-2,79%

-8,86%

Вывод

Согласно результатам тестирования, применение механики «Блок рекомендаций с маленьким лейблом скидки» в блоке рекомендаций в корзине увеличивает конверсию на 0,63% и средний чек на 2,5%, что дает прогнозируемый рост выручки на 3,16%.

Результаты персонализации FINN FLARE

Таким образом, в результате проведенных A/B-тестов удалось значительно увеличить выручку интернет магазина на трех ключевых страницах:

  • Главная — на 15,01%
  • Карточка товара — на 13,40%
  • Корзина — на 12,23%

Опыт интернет-магазина FINN FLARE еще раз доказывает: оптимизация покупательского пути на всех этапах — возможность увеличить ключевые показатели, такие как конверсия и средний чек, а значит и выручку интернет-магазина.

Комментарий FINN FLARE

Ирина Белова, Руководитель направления интернет-маркетинга

FiNN FLARE предъявляет самые строгие требования к качеству своих товаров и уровню сервиса. Это относится ко всем каналам взаимодействия с покупателями — от оффлайн-магазина до интернет-пространства и социальных сетей.

Чтобы онлайн покупателям было также удобно совершать покупки в интернет-магазине, как и с помощью консультантов в оффлане, мы используем персональные рекомендации товаров на всех страницах сайта.

Мы рады, что специалисты Retail Rocket работают не по принципу «установил и забыл», а постоянно стремятся протестировать что-то новое, улучшить существующие показатели, чтобы наши покупатели получили максимально персонализированный подход, а интернет-магазин увеличил конверсию и средний чек.

Компании и сервисы: Retail Rocket, FINN FLARE
Автор: Алиса Петрова

Подписаться на новости

Читайте также

6 апреля / Комментарии

«Клёв будет!»: история о том, как собрать в четыре раза больше лидов

Проблема интернет-магазинов в том, что обычно они не очень активно работают над лидогенерацией и упускают большую потенциальную возможность дохода. Сегодня мы расскажем вам про то как интернет-магазину подводного снаряжения vlastah.ru удалось собрать в четыре раза больше лидов, которые в результате принесли 28% от общего числа заказов.

далее →

6 марта / Комментарии

Growth Hacking в триггерных письмах интернет-магазина ekonika.ru: 4 кейса и рост конверсии на 68%

Сегодня мы расскажем о том, как работа над деталями и тестирование различных психологических триггеров помогла интернет-магазину ekonika.ru увеличить Open Rate, CTR и конверсию триггерных писем.

далее →

7 февраля / Комментарии

Кейс персонализации сайта Baby&Tiener: рост выручки на 13,4%

Персональный подход становится уже не просто нормой, а переходит в раздел musthave для каждого интернет-магазина. Так подумал и крупный игрок ecommerce рынка Нидерландов - магазин товаров для детей Baby&Tiener. Рассказываем, как внедрение персональных рекомендаций на всех страницах сайта позволило ритейлеру увеличить выручку на 13,4%.

далее →

16 января / Комментарии

Кейс персонализации интернет-магазина Dungelmann-Schoenen.nl: рост конверсии на 12,85%

Представьте, как приятно удивляются пользователи, когда видят на главной странице интернет-магазина именно те товары, которые им нравятся. Эти позитивные эмоции, теперь ассоциируются с вашим брендом, приводя к росту лояльности, вместе с которой растет и количество совершаемых покупок. О том, как предугадывать желания пользователей, рассказываем на примере голландского интернет-магазина обуви Dungelmann-Schoenen.nl, которому внедрение персональных рекомендаций принесло рост конверсии на 12,85%.

далее →

21 декабря 2017 / Комментарии

Кейс Toolmax.nl: рост конверсии на 13,75% за счет персонализации сайта

Продолжаем рассказывать о наших зарубежных кейсах. Сегодня мы решили поделиться результатами, которые персональные рекомендации принесли голландскому интернет-магазину DIY-сектора Toolmax.nl.

далее →

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