Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17%

Игорь Бахарев

Для рынка лицензионного программного обеспечения характерно наличие огромного количества товарных позиций в каталоге любого крупного дистрибьютора. Ассортимент  исчисляется несколькими тысячами SKU. Управление таким широким каталогом с множеством товарных категорий / подкатегорий сегодня уже сложно представить без применения современных технологий интеллектуального мерчендайзинга и персонализации, которые способны строить релевантную товарную выборку на основе данных о потребительском опыте.

Определить эффективность товарных рекомендаций на сайте интернет-магазина Allsoft.ru за счет интеграции с внешней платформой было решено выяснить через проведение А/Б-тестирования. Вся аудитория сайта случайным образом в реальном времени делилась на равные сегменты. Одному сегменту показывались товарные рекомендации системы Retail Rocket, другому — собственные рекомендации интернет-магазина. Идентификатор каждого сегмента посетителей передавался в систему Google Analytics.

Результаты пост-тест анализа

По данным Google Analytics в тесте приняло участие порядка 210 000 пользователей в период с 1 октября по 30 ноября 2015 года. В рамках пост-тест анализа исследовалось влияние рекомендательной системы на эффективность desktop-версии сайта (100% трафика интернет-магазина). 

Согласно полученным данным, рекомендательная система дает рост среднего чека на 13.3%, конверсии на 3.2% в абсолютных числах, в выручке рост на 17%. В долгосрочной перспективе это даст еще больший рост продаж, так как помимо роста выручки бизнес получает еще больше новых клиентов, которые будут совершать повторные покупки.

Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17% - 1

Сценарии рекомендаций

Интернет-магазин ALLSOFT.RU на время теста использовал 3 из 18 доступных в платформе сценариев рекомендаций:

Главная страница

На главной странице была задействована механика «Персональные рекомендации», где с помощью специального алгоритма анализа интересов и поведения пользователя демонстрируются товары, которые наиболее интересны именно тому человеку, который их просматривает.

Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17% - 2

Карточка товара

На странице карточки товара была задействована механика «Похожие товары в наличии». Блок установлен в нижней части страниц и рекомендует пользователям альтернативы из товаров, которые в данный момент можно купить в магазине. Механика помогает большей доле людей найти предложения, которые их с наибольшей вероятностью заинтересуют.

Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17% - 3

Результаты внутреннего поиска

Для результатов внутреннего поиска была задействована механика «Поисковые рекомендации». Блок рекомендаций содержит товары, максимально подходящие к ключевой фразе, которую пользователь запросил через внутренний поиск по сайту. Показ поисковых рекомендаций особенно актуален, когда по поисковому запросу отсутствуют какие-либо результаты системы поиска. В качестве примера продемонстрированы результаты поиска по запросу, в котором пользователь допустил ошибку, не переключив раскладку клавиатуры (rfcgthcrbq = касперский):

Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17% - 4

Кейс персонализации Allsoft.ru: рост выручки на 17% - 5Комментарий ALLSOFT.RU:

«Наше сотрудничество с Retail Rocket началось в июне 2014 года с установки блоков рекомендаций на сайте. Наш стандартный движок рекомендаций удивлял своими предложениями, а в нескольких ключевых местах размещения блоки рекомендаций до этого мы вовсе не использовали.

В результате мы не только увеличили конверсию посещений и количество позиций в заказе, но и обнаружили неиспользуемый потенциал сайта, настроили точность собираемой статистики, прокачались в проведении АБ-тестов.

Рекомендую попробовать сервис, вы можете узнать много интересного о заказах и пользователях своего сайта, и подружиться с профессионалами своего дела».

Илья Клестов

интернет-маркетолог ALLSOFT.RU

Материал по теме

Стоимость рекламы для fashion-брендов выросла в 5 раз

Материал по теме

Как Yelp использует искусственный интеллект для создания контента

Материал по теме

Яндекс Маркет открыл доступ к своей рекламной площадке для внешних рекламодателей

Подписаться на новости

Смотрите также

current-theme

5 рекомендаций, как бренду одежды выделиться среди конкурентов на маркетплейсе

current-theme

Онлайн-продажи продуктов питания: аналитика НАФИ

current-theme

Госмаркетплейс, вперёд лети: мнение экспертов

current-theme

Что не так с приложениями супермаркетов: разбираем 11 ошибок, которые снижают их рейтинг

current-theme

Торговые площадки в соцсетях: большое доверие и большие проблемы

current-theme

Исследование Тинькофф Бизнеса: женщин-селлеров на маркетплейсах стало больше, чем мужчин

current-theme

Онлайн-торговля обгонала розницу: аналитика Сбер

current-theme

Рост продаж на 25% с помощью предиктивной аналитики: кейс онлайн-магазина "ВОИН"

current-theme

"Нужно больше золота": как развить B2B-направление и увеличить прибыль интернет-магазина на 20% за полгода

current-theme

Китайская грамота: на что обратить внимание при заключении договора на поставку товара с китайской фабрикой

current-theme

7 из 10 товаров на онлайн-рынке FMCG по итогам 2023 года были куплены по скидке

current-theme

Когда планировать заказ: оценка логистов

Актуальное сейчас

Ozon вводит сервисный сбор для владельцев пунктов выдачи

Ozon с апреля 2024 года вводит сервисный сбор для партнеров, владеющих пунктами выдачи заказов (ПВЗ). Цель сбора – привлечение новых клиентов, обеспечение доступных цен и продвижение пунктов выдачи. ...

X5 Group тестирует сервис доставки товаров из зарубежных онлайн-магазинов

X5 Group запустила в пилотном режиме новый сервис 5post.market, который позволяет выкупать и доставлять товары из зарубежных интернет-магазинов. На 5post.market представлена женская, мужская и детска...

Сеть Familia и сервис "Подели" запустили оплату по частям

Сеть магазинов Familia с помощью сервиса "Подели" запустила оплату разделить на четыре равных платежа. В момент покупки с "Подели" клиенту нужно оплатить только 25% стоимости, остальная сумма спишетс...

Lamoda запускает собственные бренды одежды

Lamoda готовится к запуску собственных марок женской и мужской одежды, а также спортивных и детских товаров. Об этом свидетельствуют вакансии менеджеров и разработчиков, опубликованные на HeadHunter. В комп...

Яндекс Еда приходит в Киргизию

Сервис Яндекс Еда начал работу в Бишкеке, столице Киргизии. Теперь жители города могут заказать доставку еды из ресторанов и товаров из магазинов через приложение Yandex Go. Киргизия стала шестой стр...

5 рекомендаций, как бренду одежды выделиться среди конкурентов на маркетплейсе

Количество фанатов онлайн-шоппинга ежегодно растет. Вместе с этим увеличивается и конкуренция среди продавцов. Так, в 2023 году селлеров в сфере электронной торговли стало больше на треть. О том, как бренду оде...

Согласие на обработку персональных данных

×

Физическое лицо, оставляя заявку на веб-сайте e-pepper.ru через форму «Обсудим ваш проект» и форму подписки на e-mail рассылку, действуя свободно, своей волей и в своем интересе, а также подтверждая свою дееспособность, предоставляет свое согласие на обработку персональных данных (далее — Согласие) Обществу с ограниченной ответственностью «АЭРОКОМ» (ООО «АЭРОКОМ») (ИНН 9705136776, info@aeroidea.ru, +7(495)120-12-38, +7 968 900-23-45), которому принадлежит веб-сайт https://e-pepper.ru и которое зарегистрировано по адресу 111024, г. Москва, вн.тер.г.муниципальный округ Лефортово, ул. Авиамоторная, д.50, стр.2, этаж 2, помещ.XI, комната 25, офис А79, на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

  1. Данное Согласие дается на обработку персональных данных, как без использования средств автоматизации, так и с их использованием.
  2. Согласие дается на обработку следующих моих персональных данных: персональные данные, не относящиеся к специальной категории персональных данных или к биометрическим персональным данным: адрес электронной почты (e-mail); имя; сведения о месте работы; номер мобильного телефона.
  3. Цель обработки персональных данных: обсуждение возможного проекта.
  4. В ходе обработки с персональными данными будут совершены следующие действия: сбор; запись; систематизация; накопление; хранение; уточнение (обновление, изменение); извлечение; использование; передача (предоставление, доступ); блокирование; удаление; уничтожение.
  5. Третьи лица, обрабатывающие персональные данные по поручению ООО "Аэроком” для указанной в согласии цели:
    • АО "АМОЦРМ", 21205, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Можайский, Тер Сколково Инновационного Центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
    • ООО "Яндекс", 119021, г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16
  6. Персональные данные обрабатываются в течение 30 дней с момента отказа в дальнейшем обсуждении проекта или с момента принятия решения о заключении договора на проект в соответствии с ч. 4 ст. 21 152-ФЗ, смотря что произойдет раньше.
  7. Согласие может быть отозвано вами или вашим представителем путем направления ООО "Аэроком” письменного заявления или электронного заявления, подписанного согласно законодательству Российской Федерации в области электронной подписи, по адресу, указанному в начале Согласия.
  8. В случае отзыва вами или вашим представителем Согласия ООО "Аэроком” вправе продолжить обработку персональных данных без него при наличии оснований, указанных в пунктах 2 — 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г.
  9. Настоящее согласие действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п. 6 и п. 7 Согласия.