Продуманный UX на этапе выбора товара позволяет онлайн-ритейлу сократить издержки на обратную логистику и избавиться от косвенных потерь: ухудшения клиентского опыта, заморозки средств, падения маржинальности.

Мы составили систему, которая позволяет помочь пользователю с выбором на каждом этапе, который может привести позднее к отказу от товара. Определили четыре зоны, где ключевые причины ошибочного выбора можно связать с конкретными UX-решениями и их измеримым эффектом.

➡️ Все результаты исследования и все практики для каждой зоны влияния на возвраты можно изучить в статье.

В карточках — несколько лучших практик, которые помогают делать процесс онлайн-покупки прозрачнее, понятнее и осознаннее. В статье — 14 лучших практик в российских и зарубежных сервисах e-com.

На какие показатели можно повлиять с помощью UX:

• Возвраты из-за несоответствия описанию и размера.
• Бракетинг (заказ нескольких размеров).
• Потери на этапе выбора.
• Возвраты с причиной «нашел дешевле».
• Нагрузка на поддержку и затраты на обратную логистику.
• Лояльность и удовлетворённость после покупки.

Больше о нашем подходе к поиску лучших практик:
🔎 Изучить

📩 Если вы хотите понять, какие решения дадут максимальный эффект именно для ваших задач, свяжитесь с нами через личные сообщения канала или аккаунт @markswebb_inbox.

Мы изучили CJM в программах лояльности Starbucks и Sephora, и определили, как цифровой клиентский опыт повышает их эффективность — и для привлечения, и для удержания клиентов. Мы собрали два блока решений под эти цели и показали, как могут выглядеть конкретные механики и где они дают измеримый эффект.

Нашли и лучшие практики и даже у этих мировых брендов — слабые места, которые можно улучшить.

В карточках — несколько примеров; на сайте — полный набор собранных механик и выводов, которые можно использовать в собственной системе лояльности для работы над конкретными целями.

➡️ Изучить

На что можно влиять с помощью UX в программе лояльности:

• Конверсия в регистрацию из пре-логина и сценариев изучения условий программы.
• Доля новых участников, совершивших первую покупку после вступления.
• Частота и доля списаний баллов и доля заказов с оплатой баллами.
• Доля бонусов, которые сгорают неиспользованными; динамика после явного показа сроков сгорания.
• Нагрузка на поддержку по теме баллов.

Узнать больше о подходе Markswebb, который помогает нам находить в сервисах слабые места и лучшие практики:

➡️ CJM
➡️ Поиск лучших практик

Если ваша команда ищет механики, которые повысят эффективность цифровых каналов и решат конкретные задачи, мы можем помочь с поиском лучших практик на локальном рынке или в любых зарубежных сервисах. Чтобы узнать больше, пишите в сообщения канала или в аккаунт @markswebb_inbox.