Кейс 4. Продуктовые рекомендации
И наш последний пример по теме - Продуктовые рекомендации. Это огромнейшая тема, важнейший инструмент Персонализации, Онлайн-мерчендайзинга и Оптимизации конверсии. Но, как видите, это только один из множества инструментов - и крайне ошибочно сводить персонализацию к продуктовым рекомендациям! ☝️☝️
О Рекомендациях можно говорить очень долго (что мы обязательно сделаем! :), но здесь хотелось бы ограничиться основными тезисами.
🛍️📲 Продуктовые рекомендации на сайте или в приложении - это блоки / виджеты / "полки" / элементы интерфейса, в которых пользователю предлагается подборка неких "рекомендованных" продуктов, выбранных и отсортированных автоматически, с помощью того или иного рекомендательного алгоритма. Частным случаем рекомендательного блока является Персонализация листинга, когда товары в листинге Категории пересортировываются для каждого пользователя в реальном времени в соответствии с неким алгоритмом.
Продуктовые рекомендации помогают пользователю решить задачи:
1️⃣ Знакомства с ассортиментом
2️⃣ Поиска нужных товаров - выбора между альтернативами
3️⃣ Покупки сопутствующих товаров (что позволит пользователю получить больше удовольствия от использования купленного товара, а продавцу решить задачу Cross-sell)
⛄🌪️ Спешу развеять миф о том , что продуктовые рекомендации применимы только в Ритейле, где есть большое количество товаров.
Рекомендации прекрасно работают в Телекоме, Банках, FoodTech / Ресторанах и т.д., где объектами рекомендаций могут быть:
💳 банковские продукты (ну и что, что их немного! Показ актуальных продуктов сразу же при первом касании способен повысить конверсию на десятки процентов 🔥)
📱 тарифы, SIM-карты и опции к тарифам
🎁 офферы, персональные или сегментированные
💃 баннеры с акциями
🍇 блоки категорий
🍔 блюда, гарниры, доп опции к блюдам и многое многое другое...
Хотел бы рассказать про ключевые и самые популярные кейсы применения продуктовых рекомендаций на сайте / в приложении по воронке продаж / типам страниц 💎
1. Homepage (Главная страница) - здесь мы решаем задачу Discovery (знакомство с ассортиментом), а также предлагаем короткий путь к нужным товарам (если мы четко понимаем, какие товары являются нужными):
🏆 Хиты продаж, подборка категорий - работает для новых пользователей;
❤️ Персональная подборка для пользователей, которые явно что-то выбирают и есть актуальный профиль интересов;
🎮 Предложение следующей покупки для тех, кто недавно что-то купил ("Купили Playstation? Вот вам подборка игр для Playstation!»);
🎰 Тематические подборка (акции, товары к 1 сентября, New arrivals и т.п.);
🐱 Повторный заказ для Replenishable products - товаров регулярного спроса (например, продукты питания, памперсы, корма для животных и т.д.).
2. PLP (Product Listing Page, Страница категории) - решаем задачу Search (поиска товаров), а также уже и Choice (выбора):
⛓️ Персонализация листинга - сортировка товаров в реальном времени на основании интересов пользователя, популярности или какой-то другой логики;
🔬 Рекомендации определенных товаров из категории: обычно популярные или персональные;
🏺 Рекомендации, подсветка или бустинг промо-товаров или так называемых спонсорских товаров.
И наш последний пример по теме - Продуктовые рекомендации. Это огромнейшая тема, важнейший инструмент Персонализации, Онлайн-мерчендайзинга и Оптимизации конверсии. Но, как видите, это только один из множества инструментов - и крайне ошибочно сводить персонализацию к продуктовым рекомендациям! ☝️☝️
О Рекомендациях можно говорить очень долго (что мы обязательно сделаем! :), но здесь хотелось бы ограничиться основными тезисами.
🛍️📲 Продуктовые рекомендации на сайте или в приложении - это блоки / виджеты / "полки" / элементы интерфейса, в которых пользователю предлагается подборка неких "рекомендованных" продуктов, выбранных и отсортированных автоматически, с помощью того или иного рекомендательного алгоритма. Частным случаем рекомендательного блока является Персонализация листинга, когда товары в листинге Категории пересортировываются для каждого пользователя в реальном времени в соответствии с неким алгоритмом.
Продуктовые рекомендации помогают пользователю решить задачи:
1️⃣ Знакомства с ассортиментом
2️⃣ Поиска нужных товаров - выбора между альтернативами
3️⃣ Покупки сопутствующих товаров (что позволит пользователю получить больше удовольствия от использования купленного товара, а продавцу решить задачу Cross-sell)
⛄🌪️ Спешу развеять миф о том , что продуктовые рекомендации применимы только в Ритейле, где есть большое количество товаров.
Рекомендации прекрасно работают в Телекоме, Банках, FoodTech / Ресторанах и т.д., где объектами рекомендаций могут быть:
💳 банковские продукты (ну и что, что их немного! Показ актуальных продуктов сразу же при первом касании способен повысить конверсию на десятки процентов 🔥)
📱 тарифы, SIM-карты и опции к тарифам
🎁 офферы, персональные или сегментированные
💃 баннеры с акциями
🍇 блоки категорий
🍔 блюда, гарниры, доп опции к блюдам и многое многое другое...
Хотел бы рассказать про ключевые и самые популярные кейсы применения продуктовых рекомендаций на сайте / в приложении по воронке продаж / типам страниц 💎
1. Homepage (Главная страница) - здесь мы решаем задачу Discovery (знакомство с ассортиментом), а также предлагаем короткий путь к нужным товарам (если мы четко понимаем, какие товары являются нужными):
🏆 Хиты продаж, подборка категорий - работает для новых пользователей;
❤️ Персональная подборка для пользователей, которые явно что-то выбирают и есть актуальный профиль интересов;
🎮 Предложение следующей покупки для тех, кто недавно что-то купил ("Купили Playstation? Вот вам подборка игр для Playstation!»);
🎰 Тематические подборка (акции, товары к 1 сентября, New arrivals и т.п.);
🐱 Повторный заказ для Replenishable products - товаров регулярного спроса (например, продукты питания, памперсы, корма для животных и т.д.).
2. PLP (Product Listing Page, Страница категории) - решаем задачу Search (поиска товаров), а также уже и Choice (выбора):
⛓️ Персонализация листинга - сортировка товаров в реальном времени на основании интересов пользователя, популярности или какой-то другой логики;
🔬 Рекомендации определенных товаров из категории: обычно популярные или персональные;
🏺 Рекомендации, подсветка или бустинг промо-товаров или так называемых спонсорских товаров.
3. PDP (Product Detail Page, Карточка товара) - решаем задачу Choice (выбора товаров), а также Cross-sell / Up-sell для увеличения Среднего чека:
🎭 Похожие товары - для помощи с выбором;
🛍️ Покупают вместе - продажа сопутствующих товаров для увеличения Среднего чека.
4. Cart page (Корзина) - решаем задачу Purchase (оформление покупки) и опять же, Cross-sell:
🛍️ Покупают вместе;
🎈 Похожие товары для замены товаров не в наличии (отличная механика! - пока пользователь собирал корзину и думал, какие-то товары могли закончиться. Предложение замены для таких товаров может дать отличный эффект - но при этом не стоит предлагать альтернативы для всех товаров в Корзине - этим вы отвлечете пользователя от Конверсии и испортите все дело! ⚡⚡).
💎🔮При правильном приготовлении Рекомендации могут стать одним из ключевых драйверов эффекта от CRO, принося двузначные процентные аплифты! 🚀
На картинках примеры:
🔥🔥 Персональная подборка (в виде Infinite scroll - бесконечного листинга) на Homepage приложения Kaspi, крупнейшего маркетплейса Казахстана: +19% Конверсии
🔥🔥 Персонализация листинга на одном из известных Fashion ритейлеров: +7% Конверсии
🔥🔥 Примеры рекомендательных Cross-sell механик на Карточке товара: "Собери Лук", "Покупают вместе" и "Смотрят вместе" на Reserved.pl, крупном польском Fashion-ритейле: +5-10% Конверсии на различных экспериментах.
Итак, это только некоторые примеры из бесконечного множества возможных CRO экспериментов - просто для создания представления о всем многообразии этого бесконечного и прекрасного мира! 🌊🌤️🌵🌋🏝️
В следующем посте мы расскажем о подходе к экспериментирования в рамках CRO.
Stay tuned 😉
🎭 Похожие товары - для помощи с выбором;
🛍️ Покупают вместе - продажа сопутствующих товаров для увеличения Среднего чека.
4. Cart page (Корзина) - решаем задачу Purchase (оформление покупки) и опять же, Cross-sell:
🛍️ Покупают вместе;
🎈 Похожие товары для замены товаров не в наличии (отличная механика! - пока пользователь собирал корзину и думал, какие-то товары могли закончиться. Предложение замены для таких товаров может дать отличный эффект - но при этом не стоит предлагать альтернативы для всех товаров в Корзине - этим вы отвлечете пользователя от Конверсии и испортите все дело! ⚡⚡).
💎🔮При правильном приготовлении Рекомендации могут стать одним из ключевых драйверов эффекта от CRO, принося двузначные процентные аплифты! 🚀
На картинках примеры:
🔥🔥 Персональная подборка (в виде Infinite scroll - бесконечного листинга) на Homepage приложения Kaspi, крупнейшего маркетплейса Казахстана: +19% Конверсии
🔥🔥 Персонализация листинга на одном из известных Fashion ритейлеров: +7% Конверсии
🔥🔥 Примеры рекомендательных Cross-sell механик на Карточке товара: "Собери Лук", "Покупают вместе" и "Смотрят вместе" на Reserved.pl, крупном польском Fashion-ритейле: +5-10% Конверсии на различных экспериментах.
Итак, это только некоторые примеры из бесконечного множества возможных CRO экспериментов - просто для создания представления о всем многообразии этого бесконечного и прекрасного мира! 🌊🌤️🌵🌋🏝️
В следующем посте мы расскажем о подходе к экспериментирования в рамках CRO.
Stay tuned 😉
Друзья, продолжаем тему CRO (Conversion Rate Optimization), и сегодня хотели бы дать небольшой алгоритм, как на практике делать CRO на вашем сайте или приложении. 🎚️📡
☝️ Важно понимать, что эффективный CRO — это не хаотичное внесение изменений в интерфейс сервиса, а системная работа, состоящая из нескольких последовательно повторяющихся шагов.
🔮 Шаг 1. Поиск инсайтов
На этом этапе мы анализируем путь пользователей на сайте или в приложении с помощью данных из аналитических систем и ищем “узкие места” в воронке.
Чем глубже проработка инсайтов, тем более сильные гипотезы можно сгенерировать на их основе. Поэтому здесь мы часто строим кастомные отчёты, анализируем пользовательское поведение в разрезе различных сегментов, ищем закономерности в успешных и неуспешных сценариях взаимодействия с сервисом. 🔬
☝️ Важно понимать, что эффективный CRO — это не хаотичное внесение изменений в интерфейс сервиса, а системная работа, состоящая из нескольких последовательно повторяющихся шагов.
🔮 Шаг 1. Поиск инсайтов
На этом этапе мы анализируем путь пользователей на сайте или в приложении с помощью данных из аналитических систем и ищем “узкие места” в воронке.
Чем глубже проработка инсайтов, тем более сильные гипотезы можно сгенерировать на их основе. Поэтому здесь мы часто строим кастомные отчёты, анализируем пользовательское поведение в разрезе различных сегментов, ищем закономерности в успешных и неуспешных сценариях взаимодействия с сервисом. 🔬
💡 Шаг 2. Генерация гипотез
Выдвигаем предположения на основе закономерностей, найденных на шаге 1.
Например: нам удалось установить, что конверсия сегмента, использующего поиск в течение сессии, на 50% выше, чем конверсия не использующего поиск сегмента (это инсайт). 🔦
Гипотеза: если мы зафиксируем поисковую строку при скролле страницы, мы повысим конверсию пользователей в заказы, потому что сделаем функцию поиска более заметной. 🎆
Выдвигаем предположения на основе закономерностей, найденных на шаге 1.
Например: нам удалось установить, что конверсия сегмента, использующего поиск в течение сессии, на 50% выше, чем конверсия не использующего поиск сегмента (это инсайт). 🔦
Гипотеза: если мы зафиксируем поисковую строку при скролле страницы, мы повысим конверсию пользователей в заказы, потому что сделаем функцию поиска более заметной. 🎆
🎨🎭 Шаг 3. Разработка дизайна теста
Этап, на котором мы готовимся к проверке гипотезы. 📽️
Здесь мы: готовим визуальную составляющую эксперимента, выбираем ключевую метрику и прокси-метрики, считаем размер выборки и длительность теста, по необходимости подключаем команду разработки и тестируем все вариации перед запуском кампании. 🤹♂️
На этом этапе наиболее важны педантичность и внимание к деталям, если мы не хотим потерять время на невалидный тест, результаты которого не сможем интерпретировать. 🔬
☝️Прокси-метрика — косвенная метрика, которая влияет на ключевую метрику.
Этап, на котором мы готовимся к проверке гипотезы. 📽️
Здесь мы: готовим визуальную составляющую эксперимента, выбираем ключевую метрику и прокси-метрики, считаем размер выборки и длительность теста, по необходимости подключаем команду разработки и тестируем все вариации перед запуском кампании. 🤹♂️
На этом этапе наиболее важны педантичность и внимание к деталям, если мы не хотим потерять время на невалидный тест, результаты которого не сможем интерпретировать. 🔬
☝️Прокси-метрика — косвенная метрика, которая влияет на ключевую метрику.
📟🚴♀️ Шаг 4. Тестирование
Запускаем тест на пользователей, мониторим корректность сбора данных и не делаем выводов до окончания срока, необходимого для достижения статистической значимости (боремся с проблемой подглядывания). 🙈
Как правило, в профессиональных решениях для A/B-тестирования есть функционал автоматического расчёта статистической значимости, который помогает оптимизировать ресурс аналитической команды. 🎡
Например, платформа Gravity Field определяет победителя на основе байесовского подхода и сама оповещает пользователей о завершении теста. 💎
Запускаем тест на пользователей, мониторим корректность сбора данных и не делаем выводов до окончания срока, необходимого для достижения статистической значимости (боремся с проблемой подглядывания). 🙈
Как правило, в профессиональных решениях для A/B-тестирования есть функционал автоматического расчёта статистической значимости, который помогает оптимизировать ресурс аналитической команды. 🎡
Например, платформа Gravity Field определяет победителя на основе байесовского подхода и сама оповещает пользователей о завершении теста. 💎
🧬🦍 Шаг 5. Масштабирование
После завершения теста анализируем полученные данные и принимаем решение о масштабировании, остановке или оптимизации эксперимента. 🌍
Здесь хочется отметить, что одна и та же гипотеза может принести статистически значимый прирост в конверсии для одного сегмента, падение для другого сегмента и не оказать никакого влияния на третий сегмент.
Поэтому на этапе принятия решений важно смотреть результаты в разрезе всех ключевых сегментов, а также анализировать влияние тестируемых изменений на другие бизнес-метрики. 🔬🪬
После завершения теста анализируем полученные данные и принимаем решение о масштабировании, остановке или оптимизации эксперимента. 🌍
Здесь хочется отметить, что одна и та же гипотеза может принести статистически значимый прирост в конверсии для одного сегмента, падение для другого сегмента и не оказать никакого влияния на третий сегмент.
Поэтому на этапе принятия решений важно смотреть результаты в разрезе всех ключевых сегментов, а также анализировать влияние тестируемых изменений на другие бизнес-метрики. 🔬🪬
🎡📸 В целом для CRO применима классическая методика проверки гипотез с помощью HADI-циклов.
При этом мы рекомендуем начинать и заканчивать цикл проверки на букве “I” (Insights) — именно инсайты, полученные до и после внедряемых изменений, позволяют нам эффективнее взаимодействовать с пользователями и бесшовнее вести их к конверсионному действию.
HADI – это аббревиатура для обозначения 4 шагов проверки гипотезы: Hypothesis (H) – собственно, гипотеза; Action (A) – действие, необходимое для проверки гипотезы;
Data (D) – данные (аналитика по итогам проверки); Insight (I) – инсайт (поиск инсайтов на основе данных). ⏱️⏳
При этом мы рекомендуем начинать и заканчивать цикл проверки на букве “I” (Insights) — именно инсайты, полученные до и после внедряемых изменений, позволяют нам эффективнее взаимодействовать с пользователями и бесшовнее вести их к конверсионному действию.
HADI – это аббревиатура для обозначения 4 шагов проверки гипотезы: Hypothesis (H) – собственно, гипотеза; Action (A) – действие, необходимое для проверки гипотезы;
Data (D) – данные (аналитика по итогам проверки); Insight (I) – инсайт (поиск инсайтов на основе данных). ⏱️⏳
💎 Когда CRO будет наиболее эффективна?
В целом CRO — это довольно универсальный инструмент, который подходит большинству вертикалей и типов онлайн-бизнеса. При этом можно выделить ряд факторов, при которых вы сможете увидеть наибольший эффект от оптимизации Конверсии, — об этом расскажем ниже.
🚝🏔 1. Оптимизация верха воронки не приносит результатов (или вся домашнаяя работа уже проделана)
Мы подготовили чеклист из 5 вопросов, которые помогут понять, что ваша зона роста вероятнее всего лежит в плоскости CRO. 🧾
Итак, ваш сайт / приложение:
📲 корректно отображается на всех устройствах и во всех браузерах
🔦 нормально индексируется поисковиками
🎏 проработаны все основные ключевые слова, релевантные вашему продукту
🎀 у всех рекламных кампаний релевантные и эффективные посадочные страницы
🎛 настройки рекламных кампаний оптимизированы и отрабатывают весь свой потенциал
Если вы ответили “да” на большинство вопросов, но при этом не достигаете желаемых бизнес-результатов или стагнируете, обратите внимание на путь пользователя после захода на сайт или в приложение.
В целом CRO — это довольно универсальный инструмент, который подходит большинству вертикалей и типов онлайн-бизнеса. При этом можно выделить ряд факторов, при которых вы сможете увидеть наибольший эффект от оптимизации Конверсии, — об этом расскажем ниже.
🚝🏔 1. Оптимизация верха воронки не приносит результатов (или вся домашнаяя работа уже проделана)
Мы подготовили чеклист из 5 вопросов, которые помогут понять, что ваша зона роста вероятнее всего лежит в плоскости CRO. 🧾
Итак, ваш сайт / приложение:
📲 корректно отображается на всех устройствах и во всех браузерах
🔦 нормально индексируется поисковиками
🎏 проработаны все основные ключевые слова, релевантные вашему продукту
🎀 у всех рекламных кампаний релевантные и эффективные посадочные страницы
🎛 настройки рекламных кампаний оптимизированы и отрабатывают весь свой потенциал
Если вы ответили “да” на большинство вопросов, но при этом не достигаете желаемых бизнес-результатов или стагнируете, обратите внимание на путь пользователя после захода на сайт или в приложение.
🏋♀👨👧2. CR вашего сайта / приложения ниже бенчмарков по рынку
Коэффициент конверсии — достаточно динамичная и вариабельная метрика, которая может принимать различные значения в зависимости от:
🌍 географии (город, регион, страна, континент)
📱 типа устройства (смартфон, компьютер или планшет)
🏗 вертикали бизнеса
🍂 сезонности
Сравнив CR на различных устройствах с соответствующими средними значениями по вашей вертикали бизнеса, вы сможете точнее оценить, всё ли хорошо в вашей воронке сейчас или лучше заняться её оптимизацией.
Отслеживать актуальные бенчмарки и их динамику по месяцам удобно на этом сайте. 🚦
Коэффициент конверсии — достаточно динамичная и вариабельная метрика, которая может принимать различные значения в зависимости от:
🌍 географии (город, регион, страна, континент)
📱 типа устройства (смартфон, компьютер или планшет)
🏗 вертикали бизнеса
🍂 сезонности
Сравнив CR на различных устройствах с соответствующими средними значениями по вашей вертикали бизнеса, вы сможете точнее оценить, всё ли хорошо в вашей воронке сейчас или лучше заняться её оптимизацией.
Отслеживать актуальные бенчмарки и их динамику по месяцам удобно на этом сайте. 🚦
🎡👨👩👧👦 3. У вас достаточно трафика для проведения A/B-тестов
Один из ключевых инструментов, который используется для проверки гипотез при CRO, — это проведение A/В-, A/B/C- и A/B/n-тестов. 🐒🧬
Если по итогам теста мы видим статистически значимый прирост к конверсии в тестовой группе по сравнению с контрольной, гипотеза считается подтверждённой. Здесь важно понимать, что для получения статистически значимых результатов важна не только сильная гипотеза, но и достаточный объём выборки для проведения теста (можно рассчитать с помощью калькулятора). 🎹
При этом обозначим, что A/B-тестирование — это не единственный способ для оценки эффективности CRO. Так, например, вы можете оценивать результаты внедрения изменений с помощью когортного анализа или качественных исследований.
Один из ключевых инструментов, который используется для проверки гипотез при CRO, — это проведение A/В-, A/B/C- и A/B/n-тестов. 🐒🧬
Если по итогам теста мы видим статистически значимый прирост к конверсии в тестовой группе по сравнению с контрольной, гипотеза считается подтверждённой. Здесь важно понимать, что для получения статистически значимых результатов важна не только сильная гипотеза, но и достаточный объём выборки для проведения теста (можно рассчитать с помощью калькулятора). 🎹
При этом обозначим, что A/B-тестирование — это не единственный способ для оценки эффективности CRO. Так, например, вы можете оценивать результаты внедрения изменений с помощью когортного анализа или качественных исследований.
Самое лучшее в CRO - захват высококачественных лидов 🔝
Если все сделано правильно, оптимизация поможет вам:
📈с увеличением продаж
🛠улучшения работы во всех областях вашего бизнеса
☄️увеличение ROI
🏌️♂️ улучшение восприятия вашего бизнеса
CRO управляется данными, а значит, необходимо использовать аналитические данные, чтобы добиться улучшений.
Большинство компаний уже осознали ценность улучшения пользовательского пути, но пока ещё не до конца понимают, какие ресурсы им для этого нужны 🛫
В следующем посте расскажем вам о ключевых ролях в эффективной команде персонализации на основе опыта Gravity Field.
Если все сделано правильно, оптимизация поможет вам:
📈с увеличением продаж
🛠улучшения работы во всех областях вашего бизнеса
☄️увеличение ROI
🏌️♂️ улучшение восприятия вашего бизнеса
CRO управляется данными, а значит, необходимо использовать аналитические данные, чтобы добиться улучшений.
Большинство компаний уже осознали ценность улучшения пользовательского пути, но пока ещё не до конца понимают, какие ресурсы им для этого нужны 🛫
В следующем посте расскажем вам о ключевых ролях в эффективной команде персонализации на основе опыта Gravity Field.
В качестве примера всего, что мы написали про CRO и персонализацию, хотим поделиться кейсом c “Эльдорадо” - крупнейшего российского ритейлера Электроники и Бытовой техники.
Ставь реакцию 🤩 и мы расскажем об экспериментах и инсайтах, реализованных с помощью платформы персонализации и UX-оптимизации Gravity Field.
Ставь реакцию 🤩 и мы расскажем об экспериментах и инсайтах, реализованных с помощью платформы персонализации и UX-оптимизации Gravity Field.
🥂 Уйти нельзя остаться
Команда выявила интересную особенность на сайте Эльдорадо, нехарактерную многим е-коммерс вертикалям - примерно 20% пользователей копируют наименования карточки товара, прежде чем покинуть сайт ⚠️
Из предположения, что пользователи копируют наименования товара для сравнения цен, у команды возникло решение и наша задача была замотивировать пользователя остаться на сайте 👥
🧐 Что же было предпринято?
По итогам А/В-тестирования товаров, гипотеза подтвердилась - в карточках более дорогих товаров пользователей лучше всего мотивируют остаться бонусы и бесплатная доставка.
💎 Результат:
🔹 во всех вариациях статистически значимо снизился Exit Rate
🔹 повысилась конверсия в добавление товара в корзину
Более того, удалось повысить и более верхнеуровневые метрики:
🔸до +10% к конверсии в заказы
🔸 +13% к выручке на пользователя
Команда выявила интересную особенность на сайте Эльдорадо, нехарактерную многим е-коммерс вертикалям - примерно 20% пользователей копируют наименования карточки товара, прежде чем покинуть сайт ⚠️
Из предположения, что пользователи копируют наименования товара для сравнения цен, у команды возникло решение и наша задача была замотивировать пользователя остаться на сайте 👥
🧐 Что же было предпринято?
По итогам А/В-тестирования товаров, гипотеза подтвердилась - в карточках более дорогих товаров пользователей лучше всего мотивируют остаться бонусы и бесплатная доставка.
💎 Результат:
🔹 во всех вариациях статистически значимо снизился Exit Rate
🔹 повысилась конверсия в добавление товара в корзину
Более того, удалось повысить и более верхнеуровневые метрики:
🔸до +10% к конверсии в заказы
🔸 +13% к выручке на пользователя
🕵♂️ Добавит не добавит
Наглядный пример применения предиктивного таргетинга - кейс с “Эльдорадо“.
Командой была выявлена еще одна особенность поведения пользователей - один из сегментов пользователей, которые просмотрели увеличенное изображение товара, оказался с наименьшей конверсией. Уровень конверсии в добавление товара в корзину у этих пользователей был даже ниже, чем у пользователей, не использующих функцию увеличения.
🏃♂️ Мы протестировали гипотезу, как мотивировать пользователя сократить путь, добавив на увеличенном изображении товара кнопку «Добавить в корзину», тем самым привести к конверсионному действию (добавить в корзину) на моменте просмотра изображения карточки товара.
🎢 При первом запуске А/В-теста к удивлению, но результат не показал сразу значимых результатов, даже наоборот. Продолжая тестирование, нам удалось выявить сегмент более “эмоциональных” пользователей, которые дали отрицательный результат - сегментом оказались новые пользователи из регионов.
🗑✅ В итоге, результат не заставил себя ждать, кнопка «Добавить в корзину» при зуме картинки дала результаты:
🔝 +20% к целевому действию
🔝 +11% к выручке на пользователя
🤩 Преимущество предиктивного таргетинга - взглянуть вглубь компаний и посмотреть, как она работает для каждого сегмента пользователей. Он способен показать комбинацию в разрезе «гипотеза — сегмент», спрогнозировать потенциальный прирост от масштабирования такой комбинации в процентах.
Наглядный пример применения предиктивного таргетинга - кейс с “Эльдорадо“.
Командой была выявлена еще одна особенность поведения пользователей - один из сегментов пользователей, которые просмотрели увеличенное изображение товара, оказался с наименьшей конверсией. Уровень конверсии в добавление товара в корзину у этих пользователей был даже ниже, чем у пользователей, не использующих функцию увеличения.
🏃♂️ Мы протестировали гипотезу, как мотивировать пользователя сократить путь, добавив на увеличенном изображении товара кнопку «Добавить в корзину», тем самым привести к конверсионному действию (добавить в корзину) на моменте просмотра изображения карточки товара.
🎢 При первом запуске А/В-теста к удивлению, но результат не показал сразу значимых результатов, даже наоборот. Продолжая тестирование, нам удалось выявить сегмент более “эмоциональных” пользователей, которые дали отрицательный результат - сегментом оказались новые пользователи из регионов.
🗑✅ В итоге, результат не заставил себя ждать, кнопка «Добавить в корзину» при зуме картинки дала результаты:
🔝 +20% к целевому действию
🔝 +11% к выручке на пользователя
🤩 Преимущество предиктивного таргетинга - взглянуть вглубь компаний и посмотреть, как она работает для каждого сегмента пользователей. Он способен показать комбинацию в разрезе «гипотеза — сегмент», спрогнозировать потенциальный прирост от масштабирования такой комбинации в процентах.