Рейтинги товаров интернет-магазина: взгляд изнутри

Игорь Бахарев

Артем Казаков из команды Retail Rocket в колонке на E-pepper разбирает принципы формирования рейтингов товаров и соответствия подборки при выборе пользователями их ожиданиям. Что рассказывают исследования и как обстоят дела в российских интернет-магазинах?

retail rocket pic 0

Основываясь на количественных и качественных исследованиях поведения интернет-покупателей, проведенных компанией Baymard Institute, было выявлено, что при выборе товаров в крупнейших мировых онлайн-магазинах в 86% случаях потребители ожидали совершенно иной подборки продуктов при сортировке листинга товаров через так называемый фильтр «по рейтингу». Это обманутое ожидание вызывало у потребителей разочарование в связи с невозможностью подобрать подходящий продукт с адекватным соотношением цена/качество, которое было высоко оценено предыдущими покупателями.

Давайте разберемся: как работает сортировка «по рейтингу», и почему рейтинг не дает посетителям интернет-магазина объективной оценки при выборе товара.

Перед покупателем обычно стоят две задачи: купить хороший и одновременно недорогой товар, который решит его проблему. Для этого он использует либо «сарафанное радио», либо его цифровой аналог — отзывы и оценки на сайте. Но по факту настоящая проблема возникает, когда покупатель пытается определиться, не вникая в тонкости и нюансы того или иного продукта.

Чтобы свести к минимуму вероятность приобретения нецелевого продукта, посетители интернет-магазина обращаются к общественному мнению. Для этого пользователи чаще всего прибегают к фильтрам «по цене» и «по рейтингу».

Как ни странно, но при анализе 50 топовых интернет-магазинов компанией Baymard Institute было выявлено, что логика сортировки товаров «по рейтингу» строится самым простым способом: средние 5 звезд ратируются выше средних 4.8, которые выше средних 4 звезд и т.д., независимо от количества оценок.

Таким образом, товар с одной пятизвездочной оценкой располагается в каталоге выше, чем продукт с оценкой 4.5, но на основании 35 голосов.

retail rocket pic 1

В качестве примера продемонстрирован фрагмент страницы отсортированного «по рейтингу» листинга товаров в интернет-магазине mvideo.ru

Такой подход математически верен, но он не решает задачи клиента найти адекватный товар по наилучшей цене. Стоит также сказать, что подобный подход к формированию листинга «по рейтингу» использует большинство российских интернет-магазинов.

С точки зрения психологии покупатель скептически относится к наивысшим оценкам, основанных на паре-тройке голосов, но гораздо лояльнее к товарам со средними оценками, но по мнению большинства.

Эта теория была проверена экспертами Baymard Institute на 2250 респондентах. В трех случайных тестах перед каждым из респондентов стоял выбор: какой из продуктов они точно готовы приобрести. Так, между продуктом с 5 звездами на основании 2 оценок и товаром в 4.5 звезды по мнению 12 голосов 62% покупателей выбрали продукт с меньшей оценкой.

 retail rocket pic 2

Как уже было ранее отмечено, покупатели склонны больше верить общественному мнению и реальному положительному опыту использования товара.

 Стоит заметить, что после перестройки логики подборка товаров с сортировкой «по рейтингу» будет не так очевидна для покупателей, какой была изначально. Это влечет за собой некоторое несоответствие: например, товары со средней оценкой 4.5 с многочисленными голосами будут находиться в выдаче фильтра выше пятизвездочных товаров, только набирающих популярность. Но как показывает исследование и проведенные АБ-тесты, покупатели склонны доверять и полагаются на мнение большинства.

"Не все рейтинги и отзывы одинаково полезны"

Модель покупательского поведения, сложившаяся годами, наполнена постоянным поиском социальных доказательств во всех формах их проявлений. Для пользователя важно осознавать, что его выбор одобряют другие. При этом для покупателя совершенно не важен канал, с которым он взаимодействует (сайт, email-рассылка, офлайн-магазин, мобильное приложение и т.д.).

Такое утверждение было проверено Growth Hacker`ми Retail Rocket в рамках тестирования различных вариантов представлений писем триггерной email-кампании «брошенная корзина» в интернет-магазине Tehnosila.ru. С полным описанием этого кейса можно ознакомиться в отдельной статье.

Напоминание о «брошенной корзине» пользователь получал, когда он добавлял товар в корзину, но по каким-то причинам не оформил заказ. В рамках АБ-теста в альтернативной версии письма были задействованы рейтинг и отзыв о товаре, который пользователь оставил в корзине:

retail rocket pic 3

Присутствие отзывов о товарах и наличие рейтинга привели к росту по всем ключевым показателям рассылки:

 retail rocket pic 4

 

Будущее за взвешенными рейтингами

Кажущуюся на первый взгляд нелогичность вывода товаров с использованием взвешенных оценок, где товары с более низкой оценкой, но бо́льшим количеством голосов опережают пятизвездочных отличников с одним—двумя голосами, является лишь временным барьером.

Часть онлайн-ритейла уже пришла к выводу, что бороться с человеческой психологией, навязывая упрощенную логику, бесполезно. В конечном итоге все измеряется выручкой, поэтому уже сегодня можно наблюдать удачные реализации взвешенных рейтингов.

Решение за вами!

retail rocket pic 5

В качестве примера продемонстрирован фрагмент страницы со взвешенной сортировкой «по рейтингу» листинга товаров в интернет-магазине wildberries.ru

Материал по теме

Как запустить интернет-магазин с нуля

Материал по теме

Amazon бессилен перед авторами фейков

Материал по теме

«Техпорт» сменил имидж и перезапустил сайт

Подписаться на новости

Актуальное сейчас

Восточная Европа стала драйвером роста европейского eСommerce

Оборот рынка B2C электронной коммерции в Европе вырос на 7% за год и достиг 819 миллиардов евро. Отраслевые ассоциации eCommerce Europe и EuroCommerce ожидают аналогичный рост и в текущем году. Номинальный ...

Рынок FMCG в электронной торговле достигнет 1,7 трлн рублей к 2025 году

Easy Commerce (технологический партнер Okkam) представил ежегодный E-commerce Placement Ranker в категории FMCG, выделив ключевые драйверы роста и площадки-лидеры по эффективности продвижения. Российс...

Осенние распродажи 2025: скидки до 84% и новые тренды выгодных покупок

Сезон осенних распродаж 2025 года подтвердил устойчивую тенденцию к крупным скидкам. Мегамаркет изучил, как менялись привычки покупателей в октябре-ноябре от года к году и какие товары выгоднее всего приобре...

Старшее поколение России активнее осваивает онлайн-покупки

Все больше россиян старшего возраста осваивают онлайн-покупки. "Т-Банк" и Mediascope параллельно вышли со своими исследованиями на эту тему. Данные показывают очевидный тренд: аудитория 55+ стала активнее до...

Акции на маркетплейсах как необходимость: как получить от них максимум

Акции на маркетплейсах сегодня – это уже базовое правило игры. Если не участвуете, ваши товары просто теряются на фоне акционных карточек конкурентов. Но парадокс в том, что покупатели, засыпанные перманентн...

Банки предложили запретить скидки маркетплейсов

Банки наносят ответный удар. Главы Сбера, ВТБ, Т-банка, Альфы и Совкомбанка выступили единым фронтом против маркетплейсов. Она возмутились неожиданной критикой комитета Госдумы по финансовому рынку идеи зап...

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.