В условиях постоянно растущей стоимости привлечения клиента интернет-магазины выжимают максимум из того трафика, который приходит на сайт с SEO и контекстной рекламы, а также уделять время удержанию клиентов, которые однажды уже покупали в интернет-магазине.
По данным Softcube, средний покупатель интернет-магазина просматривает 5-7 страниц за одно посещение и уходит без покупки. Конверсия очень успешных магазинов по оценочным данным колеблется в районе 2%. Из 100 покупают двое, а остальные 98 уходят, даже не запомнив название магазина. Десятки тысяч товаров на сайте магазина остаются без внимания покупателей, а магазин теряет не только моментальную прибыль, а и лояльных клиентов.
Товарные рекомендации — специальные блоки с товарами из ассортимента магазина на карточке товара, в каталоге, на главной. Товары в них отсортированы таким образом, чтобы каждому пользователю порекомендовать именно то, что он хотел бы купить. Для двух разных пользователей будут подобраны разные товары на основе их интересов и поведения на сайте интернет-магазина.
Товары, подобранные по стилю
Персонализация карточки товара дает +10% к обороту с того же трафика и улучшает CTR, конверсию, средний чек
А полная персонализация (блоки на сайте, письма с рекомендациями, персонализированный поиск), как, например, у Amazon, генерирует 30% продаж всего магазина.
Товарные рекомендации увеличивают средний чек, конверсию и лояльность клиентов. На всех страницах сайта покупатели видят товары, которые подходят им по размеру, цвету, интересам и есть в наличии.
Эффект достигается за счет анализа данных о поведении пользователей, анализа описаний и изображений товаров (контент-анализ) и бизнес-логику интернет-магазина.
Каждый клик пользователя меняет товарную выдачу в реальном времени. Такая скорость обработки данных — редкость даже для enterprise решений в области товарных рекомендаций. Система выбирает именно те товары, которые подходят пользователям, так как уже из 10 кликов можно понять кое-что об интересах пользователя.
Подбор товаров, похожих по описанию, позволяет рекомендовать те товары, по которым еще никто ни разу не кликнул, а также делать рекомендации для новых посетителей сайта, о которых мы ничего не знаем. Даже если пользователь не сделал еще ни одного клика, к товару, который он смотрит, рекомендуются похожие по описанию и картинкам.
Рекомендации могут учитывать бизнес-логику интернет-магазина: кросс-категорийные связи, продвижение определенных брендов, определение топселлеров в категории.
Система постоянно обучается на данных интернет-магазина, потому качество подобранных товаров растет с каждым днем.
Товары со скидками, похожие на товары, которые смотрел клиент
Внедрение рекомендаций Softcube — 1 строка кода на сайт
Раньше такие рекомендательные системы могли позволить себе только огромные компании типа Amazon и Netflix. Softcube сделал технологию доступной для магазина любого масштаба, ведь для интеграции нужно поставить только 1 строку JavaScript кода в <body> сайта.
Технология работает только с публичными данными, данные нескольких магазинов никогда не пересекаются между собой.
После установки кода на сайт в течение 7 дней Softcube готовит уже сверстанные в стиле магазина блоки с рекомендациями для страницы товара, категории, главной, поиска. Чем больше блоков — тем больше продаж, а персонализировать можно не только привычные страницы интернет-магазина, но и поиск, и 404 страницу, даже страницу «Спасибо за заказ».
В течение 14 дней идет бесплатный демо-режим, в течение которого система обучается, рекомендации отлаживаются и начинают приносить магазину первые деньги. В среднем — 5% к обороту, если блок стоит только на карточке товара. Формат оплаты — помесячная подписка по трем основным тарифам в зависимости от объема продаж.
Отчеты об изменении объема продаж, CTR, среднего чека предоставляются в административной панели, а также с помощью специальных метрик Google Analytics. Можно увидеть, какие именно товары в корзине были куплены через рекомендации, а какие нет.
Чтобы сравнить эффективность собственных cross sell и upsell блоков, если таковые имеются у интернет-магазина, проводится сплит-тестирование. Сроки тестирования определяются в зависимости от размера магазина, рассчитывается оптимальное время для получения математически достоверных данных.
Softcube приглашает украинские интернет-магазины на 30 дней бесплатного тестирования системы
Если вам понравятся дополнительные продажи — добро пожаловать в число клиентов Softcube. На данный момент сервисом пользуется 52 клиента со всей Европы. Кроме украинских интернет-магазинов, у Softcube есть клиенты из Финляндии, Германии и стран Северной Европы.
Вот что говорят клиенты, которые уже несколько месяцев зарабатывают больше с помощью Softcube:
Егор Приходько, директор по маркетингу Toys.com.ua:
Softcube адаптировал рекомендательную модель под специфические особенности нашего бизнеса так, чтобы она была максимально эффективна.
Дмитрий Демченко, директор по маркетингу Superdeal.com.ua
Мы просто через Google Tag Manager поставили код SoftCube и через пару дней начал работать алгоритм рекомендаций. Сразу провели А/Б-тест, который показал, что CTR рекомендаций Softcube 7% против 2% наших прежних рекомендаций. И эти 5% очень хороший показатель, учитывая наши объёмы. Масштабироваться тоже было легко — рекомендации на лендингах и страницах оформления заказа появились в течение двух дней. Дальше письма и мобильное приложение.
