Кейс финского бренда FiNN FLARE: как товарные рекомендации увеличили выручку до 13,4%
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:
- Первому сегменту показывались хиты продаж магазина
- Второму сегменту показывались персонализированные хиты продаж
- Третьему сегменту показывались популярные товары из интересных пользователю категорий
- 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:
- Первому сегменту показывался только один блок — популярные товары из интересных пользователю категорий.
- 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.
- 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:
- Первому сегменту показывался блок рекомендаций без лейблов скидки
- Второму сегменту показывался блок рекомендаций с маленькими лейблами скидки
- Третьему сегменту показывался блок рекомендаций с большими лейблами скидки
- 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:
- Первому сегменту показывались стандартные сопутствующие товары
- Второму сегменту показывались сопутствующие товары из категорий, отличных от категории просматриваемого товара
- Третьему сегменту показывались аксессуары
- 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:
- Первому сегменту показывался блок рекомендаций с базовым внешним видом
- Второму сегменту показывался блок рекомендаций с маленьким лейблом скидки
- 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.