Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru: рост выручки на 18%

Игорь Бахарев

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 1

В марте 2015 года было проведено тестирование сервиса товарных рекомендаций Retail Rocket на интернет-магазине Shoes.ru (магазин мужской и женской обуви культовых брендов).

Исследование эффективности работы сервиса проводилось с помощью механики А/Б-тестирования. Вся аудитория сайта случайным образом в реальном времени делилась на равные сегменты. Одному сегменту показывались товарные рекомендации 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 57 000 пользователей в период с 27 февраля по 19 марта 2015 года. В рамках пост-тест анализа исследовалось влияние рекомендательной системы Retail Rocket на эффективность desktop-версии сайта shoes.ru (96% трафика интернет-магазина).

По полученным данным, система Retail Rocket дает рост среднего чека на 11,8%, конверсии на 6,9%, в выручке рост на 18,4%.

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 2

Так же было проанализировано, как влияют товарные рекомендации на новых пользователей, которые составляют 58% всего трафика.

По полученным данным, система Retail Rocket дает рост среднего чека на 13,5%, конверсии на 12,8%, в выручке рост на 27,2%. 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 интернет-магазина Shoes.ru 3

Сценарии рекомендаций

Интернет-магазин Shoes.ru на время теста использовал 7 из 18 доступных сценариев рекомендаций сервиса Retail Rocket:

Главная страница

На главной странице были задействованы две механики:

  • Персональные рекомендации. В этом блоке с помощью специального алгоритма анализа интересов и поведения пользователя показываются товары, которые наиболее интересны именно тому пользователю, который их просматривает.
  • Рекомендации популярных товаров. В этом сценарии пользователям показываются самые популярные товары (по кликам, просмотрам, корзинам, заказам и другим событиям) из наиболее интересных им категорий. Используется жесткое дисконтирование по времени, чтобы отображать самое популярное в данный момент.

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 4

Страница товарной категории

На странице товарной категории была внедрена механика «Самые востребованные товары внутри категории». Блок содержит наиболее востребованные предложения из тех, что имеются именно в той категории, где в данный момент находится пользователь. Разные сегменты аудитории получают разные бестселлеры на основе поведенческого анализа.

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 5

Карточка товара

На странице карточки товара была задействована механика «Похожие товары в наличии». Блок установлен внизу страниц карточек товаров и рекомендует пользователям альтернативы из товаров, которые в данный момент можно купить в магазине. Удерживает часть посетителей, которые «доскролили» до конца страницы, но не заинтересовались текущим товаром. Механика помогает большей доле людей найти предложения, которые их с наибольшей вероятностью заинтересуют.

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 6

Результаты внутреннего поиска

Для результатов внутреннего поиска была задействована механика «Поисковые рекомендации». Блок рекомендаций содержит товары, максимально подходящие к ключевому слову, которое пользователь запросил во внутреннем поиске по сайту. Показ поисковых рекомендаций особенно актуален, когда по поисковому запросу отсутствуют какие-либо результаты системы поиска:

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 7

Корзина

Для увеличения среднего чека магазина на странице с составом заказа (корзина) была использована механика «Сопутствующие товары». Пользователю предлагаются товары, которыми он с наибольшей вероятностью заинтересуется и может дополнить свой заказ.

Кейс персонализации интернет-магазина Shoes.ru 8

Комментарий Константина Черникова, руководитель интернет-магазина Shoes.ru:

Константин Черников,  руководитель интернет-магазина Shoes.ru

«В прошлом году решили обратиться в компанию Retail Rocket для установки на сайте блока персональных рекомендаций. Это казалось бы простая задача, которую можно решить и самим, но на деле всегда лучше обращаться к профессионалам, которые умеют работать с большим объемом данных.
Результат налицо. Продажи выросли. Рекомендую эту компанию, как профессионального и качественного партнера в электронной торговле».

Материал по теме

Как понять почему уходят клиенты и снизить их отток с помощью системного анализа клиентских данных: кейс Petshop.ru

Материал по теме

Девять из десяти россиян советуются с друзьями при покупке товаров

Материал по теме

Как обеспечить бесшовный опыт и увеличить Retention rate: тонкости кросс-канальной коммуникации

Подписаться на новости

Актуальное сейчас

"Яндекс" вложит $650 млн в развитие eСommerce

"Яндекс" собирается инвестировать $650 млн в развитие eСommerce в 2021 году, рассказала CFO компании Светлана Демяшкевич.  Компания прогнозирует рост общего объема оборота товаров (GMV) направления eСomm...

Пять лучших тактик маркетинга впечатлений

Репутация определяет успех бренда. Но она не появляется из ниоткуда — её формируют хорошие впечатления клиентов от взаимодействия с компанией: как в офлайне, так и в онлайне. К примеру, 70% покупателей призн...

Как изменился средний чек в eCommerce в 2021 году: данные PIM Solutions

Средний чек российских интернет-магазинов в 1 полугодии 2021 г. вырос на 5,5% по сравнению с 1 полугодием 2020 г. - с 3954 руб. до 4171 руб. К такому выводу пришла компания PIM Solutions проанализировав дан...

Драгоценности от Sokolov придут на американский рынок через онлайн

Российский ювелирный бренд Sokolov вышел на рынок США, запустив в продажи на крупнейшем в мире маркетплейсе Amazon. Sokolov уже представлен на Amazon для покупателей из Германии, Великобритании, Авст...

Ozon запустит доставку за несколько часов

Ozon начинает тестировать новую логистическую систему - экспресс-доставки заказов силами продавца (RFBS Express). Посылка будет комплектоваться в течение часа, а доставляться покупателю в течение 3 часов с ...

Uber углубляется в eCommerce

На фоне восстановления экономики в США в ряде компаний страны проходят увольнения. В частности, за последний месяц порядка 20% сотрудников уволилось из Uber. На этом фоне компания смещает активность в eComm...