Почему правильные рекомендации - залог успешных продаж в Интернете?

Мы в очередной раз убедились в этом, когда приступили к работе с мебельным магазином Ezakaz.ru. Это крупный интернет-магазин мебели, который предлагает различные интерьерные решения для дома и офиса.

Внедрение новых алгоритмов и затем выгодное расположение виджетов на страницах сайта и карточках товаров увеличило средний чек заказов на 35%. И это не единственный улучшенный показатель.

Сейчас расскажем, как было дело.

Коротко по содержанию:

неудачное расположение виджетов товарных рекомендаций свело их эффективность к нулю;
мы оптимизировали расположение виджетов и подключили 10 новых алгоритмов для улучшения работы сервиса;
получили +35% к среднему чеку, +14,5% всего дохода после клика на рекомендации и +10,7% от всех заказов после клика на рекомендации.

С чего все начиналось

Долгое время магазин использовал только один вид рекомендаций - Cross-sale. Этот алгоритм анализирует поведение всех посетителей сайта, а затем, на основании этих данных, предлагает конкретному человеку те товары, которые с наибольшей вероятностью могут его заинтересовать. Виджет располагался на карточке товара.

Вроде бы все замечательно, да? Но нет, к сожалению.

Карточки товаров у Ezakaz довольно объемные. А виджет располагался в самом ее низу. Его просто никто не видел: так далеко клиенты не заходили.

И виджет работал практически в ноль. Так неудачное расположение прекрасного инструмента сделало его совершенно неэффективным.

Как мы решали проблему

Для начала - разнообразили места размещений виджетов. Тем самым мы увеличили вероятность того, что покупатель при посещении сайта заметит нужный ему товар и добавит что-то в корзину.

Плюс мы решили добавить новые алгоритмы на разные страницы сайта. В итоге у нас получилось вот что:

На главной странице сайта появились “Хиты продаж”, “Новые поступления” и “Рекомендуем”, которые работают за счёт несколько разных алгоритмов:

Top Offers как раз отбирает на сайте “хиты” продаж - он знает, какие товары чаще всего приобретают на сайте магазина и рекомендует их другим посетителям.

Новые поступления при появлении на сайте Ezakaz пользуются довольно большим спросом. Поэтому для товаров со вкладки “Новинки” мы настроили алгоритм Buying Now, который отбирает самые просматриваемые/покупаемые товары за последние 120 минут.

За вкладкой “Рекомендуем” стоит уже знакомы вам Cross-Sale.

2. На странице товарной категории расположился виджет “Покупают сейчас”. Он показывает товары, отобранные алгоритмом Buying Now.

3. Большая работа была проведена с карточками товаров. На ней появились сразу три новых виджета.

Виджет “Похожие товары в наличии” формируется благодаря работе алгоритмов Cross-Sale и Similar offers - он подбирает товары из той же категории с разницей в цене + 20%.

Виджет “С этим товаром покупают” работает благодаря алгоритму Offer upsale. Он анализирует товарное соседство в корзине и предлагает клиенту товары, которые чаще всего покупали с просматриваемым товаром.

Наконец, появился виджет “Популярные товары из этой категории”, который показывает товары, отобранные алгоритмом Top Offers.

4. На карточке товара “не в наличии” мы разместили виджет “Похожие товары в наличии”. А все благодаря внедрению уже упомянутого алгоритма Similar Offers.

5. Страница корзины покупателя получила виджет “Сопутствующие товары”, который, как и “С этим товаром покупают”, работает на основе данных алгоритмов Cross-Sale и Similar offers.

6. На страницу результатов внутреннего поиска по сайтам мы добавили Поисковые рекомендации (Search) - они исправляют ошибки при вводе текста и подбирают подходящие по запросу товары.

7. В личном кабинете пользователя появился виджет “Персональные рекомендации”, который также работает на базе данных алгоритма Cross-Sale.

8. Мы также дополнили страницу 404 виджетами “Персональные рекомендации” (здесь замешан все тот же алгоритм Cross-Sale) и “Самые востребованные товары в магазине”, которые работает благодаря алгоритму Top Offers.

Вот такая работа была проделана нашими специалистами. Главное, чтобы все было не впустую. Ведь не впустую же? Об этом чуть ниже.

В мебельном интернет-магазине Ezakaz.ru мы предлагаем большой ассортимент моделей мебели и прочих предметов интерьера, которые представлены в различных цветовых решениях, а некоторые из них объединены в коллекции и представлены в разных товарных группах. Также для конкретных позиций имеются аналоги.

Пользователю, который только пришел на сайт, достаточно тяжело было донести информацию о похожих товарах: ведь мы пока ничего не знаем о его предпочтениях, а потому не можем что-то предложить.

До внедрения товарных рекомендаций мы теряли на конверсии. После запуска алгоритмов LeadHit нас удивила эффективность этого сервиса: коэффициент конверсии по данному каналу сейчас составляет 1,85%!

3,6% посетителей от общего трафика совершили клики по виджету товарных рекомендаций;
12,4% заказов оформленных через корзину были совершены после клика на виджеты товарных рекомендаций.

Мы благодарны команде LeadHit за их продукт и качество предоставляемого сервиса!

Давыденко Иван

Руководитель E-commerce

И вот что у нас получилось...

Здесь о результатах лучше всего скажут голые цифры.

Эффективность работы единственного алгоритма Cross-Sale, внедренного только на карточке товара (еще и неудачно расположенного), была менее или равнялась всего лишь 1%.

Спустя месяц работы новых алгоритмов статистика получилась такой:

10,7% всех заказов - заказы совершенные после клика на рекомендации;
14,44% всего дохода принесли заказы после клика на рекомендации;
Средний чек после клика на рекомендации на 35% выше, чем у остальных заказов.

Результаты получены на основе статистических данных из личного кабинета клиента LeadHit.

Такой вот рост. Всего лишь за месяц. И мы уверены, что это не предел. Дальнейшая работа алгоритмов увеличит объем продаж и, как следствие, доходы магазина.

Happy end :)

Кстати, побольше о рекомендательных системах - алгоритмах и виджетах, их работе и т.д. вы можете узнать из цикла статей в нашем блоге.