Как визуальный поиск позволяет увеличить конверсию: кейс Sunlight

Кейс Sunlight: Заместитель генерального директора по информационным технологиям и операциям Sunlight Дмитрий Лазарев рассказал, как визуальный поиск позволяет увеличить конверсию на 4%.

В ювелирном бизнесе, который ближе всего к fashion-бизнесу, одним из ключевых моментов является то, как выглядит товар, в данном случае - украшение. При этом характеристики, а именно металл, вес, вставки и их каратность, являются важными, но не единственно ключевыми – здесь крайне важен дизайн украшения.

Например, серьги с бриллиантами и английским замком могут выглядеть совершенно по-разному, но при этом по формальным характеристикам быть очень похожими:

Бывает, что покупателю в целом нравится украшение, при этом хочется похожее, но в другом цвете металла, или, например, с другой дорожкой камней или другой формой/цветом вставки - поэтому мы решили попробовать внедрить инструмент предложения «похожих» товаров исключительно по визуальной составляющей.

Поскольку самим реализовать такой алгоритм было довольно сложно, мы привлекли компанию-партнера, которому отдали данные и картинки, со своей стороны они их проанализировали и составили рейтинг похожести товаров, который мы далее используем внутри. Без качественного технического продукта сервис похожих товаров результат бы не принес.

 Также добавили блок «похожие» в карточку товара, чтобы предоставить клиенту возможность не только посмотреть рекомендации на основании тегов/характеристик товара, но еще и увидеть визуально близкие товары, выглядит примерно так:

Таким образом, основной рост конверсии (по нашим замерам с АБ-тестом – прирост до 4%) произошел за счет того, что мы смогли переключить покупателей, которым не подошел просматриваемый ими товар на другой, например:

1)      смотрели товар из золота, захотели такой же похожий, но из серебра;

2)      немного отличался дизайн, а для них было принципиально (возможно, что какой-то элемент не подходил);

3)      другой бренд украшения – в SUNLIGHT представлено более 100 брендов и так далее.

Более того, визуальный поиск мы решили применить и в других местах сайта/приложения, а именно:

1)      в корзине, когда у человека лежал товар, а вдруг он закончился и более недоступен для заказа. В таком случае мы предлагаем посмотреть похожие и показываем, какие аналогичные товары есть в наличии (скриншот 1);

2)      если человек вдруг зашел на карточку товара, который более недоступен из любого другого места, то там тоже делаем переориентацию на похожий товар.

Данные изменения принесли результат: после проведения аналитики мы увидели, что примерно тысячу заказов мы получаем дополнительно там, где ранее пользовательский путь обрывался, и лишь редкие пользователи продолжали искать что-то похожее и завершали свое посещение интернет-магазина оформлением заказа.