LOGO

Как умный мерчендайзинг повышает онлайн-продажи: кейсы для каждой страницы сайта

Игорь Бахарев
26 Июня 2020, в 10:17, в Новости e-commerce, в сюжете: Retail Rocket, советы

Правильная расстановка товаров на полках — целая наука. В идеале мерчендайзинг должен быть и комфортным для клиента, и удобным для маркетолога, и максимально прибыльным для бизнеса. Руководитель продукта «Персонализация мерчандайзинга» в Retail Rocket Александр Сацюк рассказал о том, как интернет-магазинам совмещать эти три фактора, чтобы на каждом виртуальном шагу покупателя ждали только подходящие именно ему предложения, а все рутинные процессы были автоматизированы.

О мерчендайзинге в онлайне

Ключевое преимущество интернет-мерчендайзинга — в возможности выявлять и удовлетворять потребности каждого покупателя. Но есть у него и обратная сторона: в отличие от обычного магазина, здесь невозможно предложить на каждом шагу такой огромный ассортимент, что глаза покупателя будут разбегаться от тысяч предложений.

При этом не стоит забывать и о кросс-селл и ап-селл предложениях. К примеру, в ИКЕА гармоничное сочетание товаров подталкивает к импульсивным покупкам. Как же достичь подобного эффекта в сети?

Ответ дают такие лидеры отрасли, как Amazon, Wildberries и Goods. Большая часть пространства этих площадок занята товарными рекомендациями, которые помогают пользователю сориентироваться в ассортименте и подстраиваются под его потребности.



Amazon.com

Goods.ru

Wildberries.ru


От чего зависит стратегия виртуального мерчендайзинга 

Содержимое виртуальных полок должно зависеть от того, пришёл ли покупатель за чем-то конкретным или находится на стадии выбора. Если он четко знает, что именно хочет купить, то его потребность — осознанная, и задача в том, чтобы помочь ему совершить покупку. Как правило, такие покупатели пользуются поиском. 

Если покупатель не ищет ничего конкретного, можно назвать это неосознанной потребностью, и тогда рекомендации меняются на каждом из этапов воронки в зависимости от реакции пользователя. Платформа Retail Rocket умеет автоматически определять, насколько пользователь заинтересован в покупке по его поведению. 

Ниже мы разберём варианты сценариев рекомендаций для каждой страницы на примере крупных ритейлеров и подводные камни, которые могут вас ожидать. Спойлер: нет единого рецепта, который подойдёт для всех, но есть направление, которому можно следовать, выбирая из множества вариантов. И тестировать, тестировать, и еще раз тестировать.

Сопровождаем клиента на всех этапах customer journey 

Главная страница

С главной страницы начинается путь к покупке большинства пользователей. Поэтому здесь посетитель должен понять, что продается на сайте. Причем на слово “продается” следует сделать акцент: товары для главной страницы уже подсказали покупатели, совершившие здесь заказы ранее. Если потребность покупателя пока неизвестна, то наиболее уместный сценарий - хиты продаж. Также хорошо работают новинки, акции и персональные рекомендации в тех случаях, когда у площадки есть какая-либо информация о покупателе. 

О персональном подходе можно говорить много и долго, но лучше всего его пользу показывают цифры: внедрение блока рекомендаций товаров из интересных клиенту категорий помогло повысить средний чек на главной странице интернет-магазина Hoff почти на 7%.

Страница категории

Подобный подход актуален и для страницы категории, на которую попадает пользователь, если ассортимент интернет-магазина его заинтересовал. При отсутствии явной потребности здесь по-прежнему уместны хиты продаж, акции и персональные рекомендации.

Если же потребность понятна, покупателю необходимо как можно скорее показать нужный товар. С этой задачей также лучше всего справятся блоки рекомендаций и навигация. 

Например, в ходе A/B-тестирования в интернет-магазине «Домовой» наилучший результат на странице категории показали персональные рекомендации —  рост конверсии на 16,8% и выручки на 11%.

Карточка товара

В товарной карточке алгоритм меняется, ведь о потребности покупателя мы уже кое-что знаем. Поэтому один из вариантов умного мерчендайзинга — не предлагать клиенту вообще ничего, чтобы не отвлекать его от процесса заказа. Однако что делать, если он не спешит нажимать на заветную CTA-кнопку? В таком случае пользователь начнет скроллить страницу, и в этот момент нужно предложить ему сопутствующие товары или аксессуары. Определить, что лучше подходит для cross-sell, поможет история совместных продаж данного товара. 

Если покупатель не задерживается возле кнопки заказа, а сразу начинает скроллить, то имеет смысл предложить ему альтернативные варианты. Впрочем, сопутствующие товары и аксессуары в этом месте также не будут лишними. Определить, какой из сценариев окажется полезнее, помогут только тесты. Зачастую наиболее эффективным бывает комбинированный вариант, причем положение блоков также имеет значение. Например, расположенные сверху похожие товары и снизу сопутствующие товары увеличили в гипермаркете электроники “КораллМикро” конверсию на 10,3% и средний чек на 15,5%.

Товар не в наличии

Часто бывает, что товары выходят из номенклатуры, снимаются с производства или по каким-то другим причинам отсутствуют на складе, но продолжают находиться в выдаче поисковиков или в закладках пользователя. Попасть на такую страницу можно только по узкому, точному запросу с наименованием товара, поэтому можно с уверенностью говорить, что пользователь приходит в интернет-магазин со сформированной потребностью. В такой ситуации остается одно: предложить пользователю наиболее подходящие альтернативы.

Эта механика используется у крупного DIY-ритейлера “220 Вольт”. Похожие варианты находятся в самом видном месте — сразу над товаром, которого нет в наличии. Альтернативные продукты за схожую цену призваны помочь клиенту не покинуть площадку без удовлетворенной потребности.

Корзина

Обратная ситуация — на странице корзины. Если пользователь отправил в нее товар, то уже нет необходимости предлагать ему что-либо из той же категории. Зато можно поднять средний чек при помощи рекомендаций сопутствующих товаров и аксессуаров.

Блоки рекомендаций в этом случае должны учитывать все характеристики исходного товара. Например, если пользователь покупает брюки, то предложенная ему рубашка должна и цветом, и размером гармонично дополнять его образ. Также для более релевантных рекомендаций важно понимать интересы пользователя. К примеру, в ходе А\Б-тестов для интернет-магазина SP Digital специалисты Retail Rocket определили, что блок с персонализированными сопутствующими товарами увеличивает конверсию страницы на 12,14%, а средний чек — на 6,42% по сравнению с контрольной группой, которой не показывались никакие рекомендации.

Поиск

Страница поиска всегда обладает высокой конверсией, ведь ее открывают пользователи, которые знают, за каким товаром пришли. Однако текст, который здесь вводит покупатель, может не совпасть с тем, который прописан в карточках товаров. Из-за этого поисковая выдача нередко ошибается и предлагает совсем не то, что было нужно покупателю. Исправить ситуацию помогает блок с рекомендацией товаров, которые уже приобретали пользователи, вводившие тот же самый запрос.

Нередко покупатель набирает в поисковой строке и абстрактные запросы. Поисковый алгоритм должен предусматривать такие ситуации и предлагать в ответ в первую очередь то, что будет наиболее подходящим вариантом именно для данного пользователя. 

Наличие поисковых рекомендаций отражается как на уровне конверсии, так и на размере среднего чека. В интернет-магазине AllTime подобные блоки, сформированные платформой персонализации Retail Rocket, дали прирост этих показателей на 7,28% и 13,19% соответственно. 

Рекомендации в email-канале

Использовать умный мерчендайзинг можно не только на сайте. Попадать в потребности покупателя следует и в email-рассылках. Персональные рекомендации, основанные на интересах пользователя, прекрасно дополнят электронное письмо практически с любым инфоповодом

Однако в этом канале есть и своя специфика: к моменту получения письма потребность пользователя редко бывает осознанной. К тому же интересы пользователя постоянно меняются в зависимости от разных факторов. Поэтому подборка товаров должна быть интересна клиенту в тот момент, когда он получает письмо. Именно так и делает интернет-магазин Ralf Ringer, сегментируя пользователей по различным параметрам и отправляя каждому сегменту подходящий контент:

Персональный подход в call-центре

Навигационный элемент, который подсказывает дополнительные товары, полезен не только при непосредственном взаимодействии с покупателем. Благодаря нему можно значительно разгрузить продавцов-консультантов или call-центр. 

Если “зашить” в скрипт работы специалиста технологию персональных рекомендаций, он сможет без труда определять, какие товары следует предложить конкретному клиенту. В результате — дополнительные продажи и увеличение выручки. 

После того, как сотрудники интернет-магазина ElytS начали понимать клиентов без слов, предвосхищая их ожидания, продажи в  call-центре выросли на 15%.

Подробнее об алгоритмах рекомендаций для каждой страницы читайте в нашем Гиде по персонализации интернет-магазина.

Подводные камни

Как мы уже писали выше, не существует единого рецепта, который подойдет для всех. Даже выбирая из проверенных временем и экспертами отрасли вариантов, можно легко совершить ошибку. Вот несколько самых распространенных:

Ошибка 1. Отсутствие предварительного тестирования

Первое, от чего нужно избавляться при внедрении виртуальных товарных полок — это отсутствие предварительного тестирования. Никто не способен дать гарантию, что один алгоритм на странице окажется эффективнее другого, кроме самой аудитории этой площадки. Механики, которые кажутся, на первый взгляд, очевидными, могут неожиданно сыграть во вред.

Живой пример — маркетплейс Aizel.ru. Механика с предложением популярных товаров на главной странице в результате A/Б-тестов оказалась не просто менее выгодной, чем другие варианты: результат был на 22% ниже, чем полное отсутствие каких-либо блоков. Зато наличие персонализированных хитов продаж дало прирост конверсии на 10% по сравнению контрольной группой, которой не показывали никаких рекомендаций. Предугадать такой эффект вряд ли смог бы даже самый профессиональный аналитик.


Ошибка 2. Выбор количества и расположения блоков рекомендаций

Еще одна проблема может закрасться в стратегию работы с товарной выкладкой. Это выбор количества и порядка расположения рекомендательных подборок.

Например, есть устоявшееся мнение, что одного блока с сопутствующими товарами хватит для увеличения среднего чека. Однако наличие рядом с ним еще и блока альтернатив может увеличить выручку. Убедиться в этом довелось интернет-магазину Hoff: разница в среднем чеке между блоком с сопутствующими товарами и двумя блоками с похожими и сопутствующими товарами составила 8% в пользу последнего.

Ошибка 3. Одинаковый подход с десктопу и мобильной версии

Также нельзя использовать одинаковую стратегию мерчендайзинга на всех типах устройств. Поведение и настроение пользователей на десктопе и мобильной версии может сильно отличаться. Единственный выход — тестирование и еще раз тестирование. Только покупатели своим поведением расскажут вам, что им нужно. Пользуйтесь этим.

Ошибка 4. Нечувствительность к изменениям

Поведение пользователей со временем меняется, поэтому то, что работало вчера, может перестать приносить результаты завтра. 

Отсутствие непрерывного контроля результата может навредить интернет-магазину. Любая конфигурация блоков рекомендаций способна приносить прибыль какое-то время, но постепенно может потерять актуальность. Поэтому регулярно проверяйте метрики каждого блока, и в случае заметного снижения эффективности пробуйте другие варианты.

Заключение

Современные технологии позволяют подстраивать интернет-магазин индивидуально под каждого покупателя. Умный мерчендайзинг уже используют ведущие игроки рынка, и они явно не собираются от него отказываться. Желаем и вам не отставать от них!



Похожие статьи и интервью
Как пользователи отзываются о товарах первой необходимости: аналитика Digital Guru
Битва по рецепту: получат ли онлайн-магазины доступ к лекарственному ассортименту
Рынок eCommerce после карантина: аналитика Алексея Петровского
Онлайн-магазины спортивных товаров в 2019: аналитика Data Insight
Курьерская доставка после пандемии: аналитика ПЭК
Екатерина Ломакова ("Азбука Вкуса"): Доля eCommerce в товарообороте сети выросла с 3%до 5%
Мобильные продажи в 2020 году выросли на 40%: аналитика Adjust/Liftoff
Как быть в случае нарушения вашего товарного знака: кейс и советы юристов
Criteo: пандемия помогла россиянам сформировать новые привычки в онлайн-потреблении
Лидеры роста по категориям в 2019 году: рейтинг Data Insight
Fashion-ритейл: влияние пандемии и возможности для брендов
Победители и проигравшие в период пандемии: аналитика Marketplace Pulse
Особенности интернет-рекламы b2b: проблемы и их решения
Как eCommerce продвигается в интернете: опрос "Ашманов и партнеры"
Спасает ли от коронокризиса переход бизнеса в онлайн: исследование Тинькофф Бизнеса
SAS: Как знание потребителя помогает брендам во время эпидемии
Рынок интернет-аптек 2019: аналитика Data Insight
Бизнес-процессы для нового времени: кейсы сибирских компаний
2019 год для основных российских маркетплейсов: данные "СПАРК"
Андрей Кривенко ("ВкусВилл"): "Если бы мы вовремя не кинули все ресурсы на развитие интернет-магазина, наше настоящее было бы другим"
Обзор правил дистанционной продажи лекарственных средств
Роботы-швеи, AR еще три технологии, которые спасают модный ритейл
"Почта России": Российский eCommerce оживает
Как интернет-магазину работать с блогерами: как на них выйти, как выбрать партнера и как его проверить
Российский eCommerce в 2019 году: аналитика АКИТ
Россияне отвернулись от трансграна?
Что происходит с почтовой доставкой во время эпидемии коронавируса
Сети ПВЗ в карантин и вне его: аналитика PickPoint
Российский eCommerce и eGrocery в 2019 году: аналитика JP Morgan
Картина изменения потребительских привычек людей в марте-апреле: результаты 3 исследований
Иван Хохлов (12Storeez): чек-лист по удалённой работе
5 проверенных способов сохранить продажи в условиях карантина: опыт Decathlon
Как будет расти рынок экспресс-доставки: прогноз на 2020 год
Как за год поменялся рынок eCommerce: аналитика AdvantShop
Бесплатный тест как способ повысить продажи: кейс "Яндекса"
Алексей Петровский: как карантин повлиял на посещаемость ИМ
Как не потерять лояльность клиентов во время локдауна и самоизоляции: цифры и кейсы
Как интернет-магазину за 15 минут перейти на удаленный обмен документами
Перед лицом врага: как российский ecommerce объединяется в период пандемии
Как покупают онлайн до и во время пандемии: аналитика Data Insight
Как вырос объем курьерской доставки для интернет-магазинов в последние месяцы: оценка рынка
Онлайн-рынок автотоваров: аналитика Data Insight
Патчи из Москвы, униформа из Иваново: что продают компании из разных регионов России на AliExpress
Логистические тренды в эпоху изоляции: что думают эксперты
Как изменятся комиссии на Ozon с 1 мая
Яндекс.Касса: взлеты и падения бизнеса в онлайне, тренды последнего времени
Юрий Шишкин (IDRF’2020) о перспективах развития российского рынка в эпоху глобальных изменений
100 крупнейших интернет-магазинов 2019 от Data Insight
Уходим в дарксторы: какие направления развивать ритейлу сегодня
Туалетная бумага с небес и из автокурьеров: как эпидемия сделала доставку дронами реальностью
"Лучшие из лучших" по версии Data Insight: результаты премии E-Commerce Index 2019
"АТОЛ", Сбербанк, "Яндекс.Касса": потребительское поведение в период карантина
Подарочные карты в эпоху бесконтактной доставки : теория и практика
18% ресторанов в России в марте подключились к сервисам доставки
В России в 2 раза вырос спрос на менеджеров в eCommerce
Конверсия, коэффициент конверсии и оптимизация показателей конверсии — все, что вам нужно об этом знать
Data Insight: eCommerce просел на 20-30% за последние два дня
Аналитики Platron проанализировали изменение структуры спроса за март 2020 года
15% сетей ПВЗ закроются: как будут работать логисты во время недели карантина
Как и чем платят покупатели разных онлайн-магазинов: аналитика Assist
Почему Big Data - один из важнейших инструментов в eСommerce
Драйверы интернет-торговли: откуда ждать рост?
Дмитрий Селихов (AliExpress Россия) об офлайне, блогерах, проекте "Лоукостер" и логистике
Как защитить клиентов: чеклист от Data Insight
"Одна из форм решения ситуации, которая позволит не закрывать ресторан": что вынуждает рестораторов идти онлайн
5 видов email, которые увеличат продажи в интернет-магазине
Указ о дистанционной продаже безрецептурных лекарств: разбираем текст с экспертами
Коронавирус подстегнул спрос на eGrocery: сводка последних дней
Как Amazon борется с задержками: проблемы и их решения
Приложения интернет-магазинов: рейтинг App Annie
eMail-маркетинг для программ лояльности - цифры и кейсы
8 ошибок, которые мешают эффективному продвижению интернет-магазина
Продажи через онлайн-маркетплейсы: кому и зачем они нужны
Паника охватила американский ритейл
Walmart: перемены для eCommerce
Как "новые покупатели" меняют рынок eCommerce: аналитика PwC
GfK: онлайн-рынок FMCG вырос за год на 43%
Онлайн-рынок FMCG в 2019 году: обзор InfoLine
Fashion начинает маркетплейс-гонку
Forbes назвал главных продавцов рунета
Яндекс.Касса: Малый и средний бизнес - драйверы eСommerce
Фарма готова к онлайну: аналитика рынка от Data Insight
Ecommerce Report 2019: аналитика по центральной и восточной Европе
Как ритейл готовился ко Дню Святого Валентина
От подписки до чат-ботов: за какими трендами 2020 года надо следить на практике
Какие книги лучше всего продавались в 2019 году и за последние 10 лет
Untitled Ventures и Евгений Щепелин откроют инвестхолдинг в сфере eCommerce
Как онлайн меняет IKEA: пример Великобритании и России