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

Искусственный интеллект научился угадывать точное время покупки конкретного товара в онлайне

Материал по теме

Дума готовит стоп-кран для рекомендательных сервисов

Материал по теме

Товарные рекомендации приносят 25% покупок в приложении "М.Видео"

Подписаться на новости

Смотрите также

current-theme

Как онлайн-магазину экипировки конвертировать хобби потребителей в товары и имиджевые тактики

current-theme

Фирменные оттенки брендов: маркетинг на уровне бессознательного

current-theme

71% россиян экономят время с доставкой: как сервисы меняют потребительские привычки

current-theme

Яндекс Маркет расширил возможности настройки карточек товаров для продавцов

current-theme

Онлайн-продажи в Петербурге выросли на 38%: продукты лидируют с долей 27%

current-theme

"Автотор" создаст электромобиль для доставки

current-theme

ВШЭ: Рост платформенной экономики замедлится при жестком регулировании

current-theme

Amazon Prime Day 2025: итоги четырехдневной распродажи

current-theme

"Спортмастер" восстанавливает работу после потопа в дата-центре, но сбои сохраняются

current-theme

Эмодзи, мемы и живой диалог: какого общения ждут ваши покупатели

current-theme

57% россиян заказывают доставку для близких несколько раз в месяц

current-theme

Авито запускает аналитику спроса для онлайн-продавцов

Актуальное сейчас

Как онлайн-магазину экипировки конвертировать хобби потребителей в товары и имиджевые тактики

Маркетолог студии НАДО Андрей Руденко разбирает, могут ли бренды товаров для активного отдыха расширить аудиторию, добавив в ассортимент сопутствующие товары из других сфер. В статье рассматриваются способы ...

Фирменные оттенки брендов: маркетинг на уровне бессознательного

В палитре локального рынка немало сильных игроков, для которых цвет — не просто визуал, а часть стратегии. Как российские компании строят визуальную идентичность через цвет, рассказывает контент-менеджер dig...

71% россиян экономят время с доставкой: как сервисы меняют потребительские привычки

Сервисы доставки стали для россиян инструментом экономии времени и увеличения досуга – такие выводы следуют из совместного исследования сервиса "Купер" и компании "ОнИн". По данным опроса, 71% респондентов ...

Рынок eGrocery продолжает расти: в мае выполнено 89,3 млн заказов

В мае 2025 года российский рынок онлайн-продаж продуктов питания показал уверенный рост. Согласно данным аналитиков Data Insight, сервисы доставки и интернет-магазины выполнили 89,3 млн заказов, что на 3% б...

Яндекс Маркет расширил возможности настройки карточек товаров для продавцов

Яндекс Маркет представил обновленные инструменты для управления карточками товаров, позволяющие продавцам гибко настраивать группировку позиций и оперативно исправлять ошибки. Изменения затронули таблицу ва...

Онлайн-продажи в Петербурге выросли на 38%: продукты лидируют с долей 27%

Рынок онлайн-торговли в Санкт-Петербурге за январь–май 2025 года вырос на 38%, достигнув 278 млрд рублей. Доля eСommerce в общей рознице региона увеличилась с 18,1% до 23%, уверяют эксперты АКИТ. Лид...

Согласие на обработку персональных данных

×

Физическое лицо, оставляя заявку на веб-сайте e-pepper.ru через 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 «МАКС ТЕХНОЛОДЖИ» (ООО «МАКС ТЕХНОЛОДЖИ») (ИНН 7701370771), которому принадлежит веб-сайт e-pepper.ru и которое зарегистрировано по адресу 115114, Москва, 1-й Павелецкий проезд, 1/42к2, помещение 1а/2п, офис 4, 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. 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.
  6. Согласие может быть отозвано вами или вашим представителем путем направления ООО «МАКС ТЕХНОЛОДЖИ» письменного заявления, по адресу 115114, Москва, 1-й Павелецкий проезд, 1/42к2, помещение 1а/2п, офис 4.
  7. В случае отзыва вами или вашим представителем Согласия ООО «МАКС ТЕХНОЛОДЖИ» 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.
  8. Настоящее согласие действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п. 6 и п. 7 Согласия.