Партнерский материал
Современный покупатель постоянно сравнивает не только товары и цены, но и обращает внимание на взаимодействие с брендом. Чем лучше бизнес выстраивает отношения с клиентом, тем больше прибыли может получать.
На конверсию влияет множество факторов, среди них и eSputnik, которые напрямую зависят от предпочтений пользователей. Яркий пример того, что товарные предложения работают, – Amazon, где 70% сайта занимают рекомендательные блоки.
Позволить себе такую функциональность может не только мировой гигант, а и любой e-commerce. В этом материале разбираемся, как она работает, и рассказываем реальный кейс ретейлера электроники.
Зачем бизнесу товарные рекомендации
Согласно исследованию Monetate, рекомендации товаров могут увеличить:
- доход компаний – до 300%;
- конверсию – до 150%;
- среднюю стоимость заказа – на 50%.
Статистика Monetate
Конечно, эти цифры будут варьироваться в зависимости от имеющихся данных, качества и количества рекомендаций. Помимо увеличения конверсии, блоки рекомендованных товаров решают задачи:
- увеличения продолжительности сессии и глубины просмотра;
- внутренней перелинковки страниц;
- облегчения навигации на сайте;
- продвижения ассортимента;
- повышения среднего чека через cross-, upsell;
- увеличения частоты покупок;
- снижения нагрузки на сотрудников магазина (call-центра и розницы).
Виды товарных рекомендаций
Товарные рекомендации делятся на такие типы:
- Общие – учитываются данные большой выборки пользователей. Так можно формировать блоки с самыми просматриваемыми и покупаемыми товарами и показывать их посетителям, о которых еще не собрана история.
- Основанные на данных товара – учитывается информация о категориях, характеристиках, названии и стоимости товаров. Подходят для подбора похожих товаров и комплектов.
- Основанные на данных пользователя – учитывается поведение определенного контакта на сайте, в рассылках, его предыдущие покупки. Это могут быть персональные рекомендации, просмотренные ранее и сопутствующие к уже купленным товарам.
Способы создания рекомендаций
Существует несколько вариантов внедрения товарных рекомендаций:
1. Самостоятельно – отдать разработку алгоритма inhouse-программистам.
+ из преимуществ – возможность вносить любые изменения в алгоритм;
– недостатки – самый ресурсозатратный способ, к тому же потребуется немало времени, чтобы провести тестирования и ввести в работу алгоритм.
2. Размещение товаров на маркетплейсе – зачастую на крупных площадках уже есть такая функциональность.
+ простое и быстрое внедрение;
– в рекомендациях будет не только ваш ассортимент, но и конкурентов;
– нельзя использовать данные пользователей для дальнейшей коммуникации в других каналах.
3. SaaS – на рынке электронной коммерции достаточно сервисов, которые предлагают готовое решение.
+ быстрая установка скрипта на сайт;
+ нейронная сеть, которая обучается на данных ваших покупателей и товаров;
+ возможность пользоваться всеми наработками сервиса;
– из минусов – нет прямого доступа к алгоритмам. Но этот недостаток легко решается: команды таких сервисов могут разработать кастомные блоки и настраивать ИИ согласно вашим требованиям.
Оценка эффективности товарных предложений
Если ваша CMS или маркетплейс не показывает статистику по товарным предложениям, просмотреть ее можно в Google Analytics. Для этого необходимо отслеживать электронную коммерцию и передавать в GA данные списка товаров: названия, цены, категории, id и т. д. Во вкладке Ecommerce будет отчет «Эффективность списка товаров» (Product List Performance), где можно оценить просмотры, клики, CTR, эффективность позиций, а в расширенном варианте – больше данных о продажах:
Анализ работы рекомендаций
Настраивайте с помощью GTM и используйте data layer. Если вы не сильны в коде, понадобится помощь разработчиков.
Куда проще отслеживать эффективность товарных предложений в специализированных сервисах, где настройка проводится единожды и статистика доступна сразу после размещения блоков на сайте.
Статистика рекомендательного блока в eSputnik
Использование рекомендаций в разных каналах
Максимальный результат от товарных предложений получается, если использовать этот инструмент и в других коммуникационных каналах. Блоки с рекомендациями можно добавить практически в любое сообщение.
Например, около 70% посетителей сайта бросают свои корзины. Создание рассылки «Брошенная корзина» поможет сократить число незавершенных заказов:
- через час после того, как пользователь покинул сайт, отправляется email;
- если через день заказ не завершен → напоминание в push;
Пример уведомления с товаром
- если через 2 дня заказ не завершен → сообщение в Viber.
Делать прицельные предложения в рассылках позволяет eSputnik. Аудиторию можно разделить на группы согласно определенным критериям: геолокация, средний чек покупок, дата последнего заказа, любимый бренд и т. д.
А чтобы каналы работали не только на передачу сообщений, но и на сбор данных о поведении клиента, понадобится омниканальный подход – когда все каналы обогащают одну запись контакта и обмениваются данными между собой. Это поможет создавать еще более точные товарные рекомендации.
Для организации eSputnik необходима платформа, работающая с клиентскими данными – Customer Data Platform. CDP позволяет объединить информацию из офлайн- и онлайн-каналов в рамках одной системы, а также передавать и получать ее из других сервисов для бесшовной работы с данными.
Как это работает на практике
Уже более 7 лет eSputnik – сервис автоматизации маркетинга с функциональностью CDP – предоставляет маркетинговые услуги крупнейшему ритейлеру электроники в Украине «Фокстрот». Клиент входит в Euronics – закупочную группу, охватывающую 37 стран, в т. ч. европейские, Россию, ОАЭ и др. Бренд представлен 164 офлайн-магазинами и сайтом (средний трафик за полгода – 5,58 млн пользователей).
Начинали сотрудничество с email и постепенно расширяли инструментарий, на сегодня он включает:
- омниканальность с использованием Viber-, SMS-, push-, popup-сообщений;
- более 25 цепочек и 80 триггеров;
- персональные и общие товарные рекомендации.
Для ретейлера товарные рекомендации решают задачи:
- повышения конверсии;
- роста продаж аксессуаров и сопутствующих товаров.
Несмотря на то что у «Фокстрота» есть свой отдел разработки, компания приняла решение сотрудничать с eSputnik. На это было несколько причин:
- возможность создать связку необходимых каналов и делать рассылки (email, Viber, push, SMS) в одной системе;
- алгоритмы eSputnik могут предсказать будущие покупки клиентов с точностью до 60%;
- в eSputnik предложения генерируются с помощью искусственного интеллекта, который настраивают лучшие data-science-специалисты.
Давайте рассмотрим подробнее, как это работает у «Фокстрота», на примере категории смартфонов. К товарам из этой группы есть множество сопутствующих позиций (чехлы, держатели, стекла и т. д.) и все они должны соответствовать определенной модели. Из-за огромного количества комбинаций появляется вероятность, что в подборку попадет неподходящий аксессуар. Поэтому data-специалист дообучает систему и указывает, что необходимо исключить варианты, где не совпадают бренд, название телефона и сопутствующего товара.
Аналогично настраиваются и другие блоки. Команда eSputnik совместно с представителями бизнеса выделяют категории, которые требуют особого внимания, после чего аналитик донастраивает алгоритм согласно пожеланиям заказчика.
Блок кросс-продаж в категории смартфонов
Кроме того, ретейлер вывел товарные рекомендации для сотрудников в рознице и call-центрах. Это позволило снизить нагрузку на персонал: теперь нет необходимости запоминать весь ассортимент (более 80 тыс. позиций), а предложения будут релевантными для каждого покупателя.
Если менеджеры передают сведения про офлайн-просмотры и покупки, их также можно использовать в рассылках: напомнить или исключить уже купленное.
Результаты
Товарные рекомендации позволили «Фокстроту» увеличить:
- продажи аксессуаров – на 16%;
- глубину просмотра на сайте – на 10%;
- общую конверсию – на 5%.
Выводы
Товарные рекомендации нужны как компании, так и клиенту. Пользователь экономит свое время → ускоряется процесс покупки → бизнес получает больше прибыли.
Может показаться, что создание рекомендательных блоков – сложный процесс. Но это не так: некоторые сервисы автоматизации маркетинга, как eSputnik, предоставляют всю необходимую функциональность для формирования рекомендаций, использования их в разных каналах и контроля эффективности в рамках одной платформы. А с настройкой блоков справится любой маркетолог без лишних интеграций и привлечения программистов. В вашем распоряжении будет работающий инструмент увеличения конверсии сайта.
Внедряйте и получайте лучшие результаты уже сегодня!