Рекомендации: конверсия без навязчивости

30

4 июня в Москве прошла третья ежегодная конференция YaC/m 2015. В этом году мероприятие было посвящено влиянию рекомендательных систем на онлайн-сервисы.

В рамках конференции свой доклад на тему «Рекомендации: конверсия без навязчивости» представил сооснователь исследовательской компании Data Insight Фёдор Вирин.

IMG_0665.JPG

Рекомендательные системы используют сотни магазинов и сервисов. Обычно они рассчитывают таким образом повысить конверсию. Для того чтобы понять, оправданы ли эти ожидания, специалисты Data Insight провели оценочное исследование использования рекомендаций в магазинах Рунета. 

Для этого была сформирована выборка из 250 крупнейших российских интернет-магазинов. Это довольно большой сегмент Рунета, учитывая что на топ-1000 магазинов приходится 85% всех заказов.

На основе данных выбранных магазинов за май 2015 года был проведён анализ того, как на их статистике отражается использование рекомендательных систем. 

В ходе исследования было выделено 28 видов рекомендаций, используемых магазинами. При этом важно отметить, что видео (отзывы, обзоры) не имеет строгого отношения к рекомендациям, хотя его использование также изучалось. 

Полученные результаты показали, что большое количество российских интернет-магазинов не использует рекомендательные системы, а доля ретаргетинга катастрофически снижается от крупнейших магазинов к более мелким.

IMG_0668.JPG

Как видно на слайде ниже, главная страница слабо используется для продвижения товаров. 23% интернет-магазинов не используют никакие рекомендательные сервисы на главной странице. 

main_page.jpg

Фёдор Вирин обратил внимание слушателей на тот факт, что использование модуля «Вы недавно смотрели» на главной странице повышает конверсию на 31%, а «У нас недавно купили» – понижает конверсию на 17%.

IMG_0669.JPG

Практически все интернет-магазины (99%) концентрируют свои рекомендательные сервисы на страницах товаров, при том что большая часть пользователей, прежде чем принять решение о покупке, склонна обращать внимание на подобную информацию на главной странице сайта. Когда же человек совершает переход на страницу товара, он, как правило, уже останавливает свой выбор на конкретной модели и марке товара.

IMG_0666.JPG

Использование рекомендательных систем в карточке товара можно считать практически бесполезным.

IMG_0670.JPG

На странице корзины две трети магазинов (69%) не размещают никаких рекомедаций, стимулирующих допродажи. В то время, как офлайн-магазины делают упор именно на импульсных покупках (товар у кассы и т.п.). По сути, это такое же предложение апсейла.

IMG_0667.JPG

Результаты исследования выявили, что в Рунете рекомендательные сервисы используются крайне редко, чего не скажешь о ситуации на рынке Запада.

На слайде ниже представлена обобщённая статистика топа-50 российских интернет-магазинов по числу заказов:

IMG_0671.JPG

Самой большой категорией по количеству магазинов в Рунете является Бытовая техника и электроника (БТиЭ).

IMG_0672.JPG

На эту категорию приходится примерно 40% продаж по количеству заказов и чуть больше в деньгах.

Кроме того, в Рунете БТиЭ – один из наиболее развитых сегментов в плане использования рекомендательных сервисов. В этой категории работают практически все рекомендации, кроме новинок. Это связано с тем, что товары этого класса люди выбирают не в магазинах, а на Яндекс.Маркете. Поэтому не настолько важно рекомендовать им новинки.

Второй крупнейшей по размеру категорией в Рунете являются интернет-магазины, работающие в сегменте Fashion.

IMG_0673.JPG

В этой категории эффективно работают персональные рекомендации на карточке товара. 

В категории БТиЭ люди сначала выбирают товар, а затем магазин, в котором они будут его покупать. В категории Fashion они сначала определяются с магазином, а потом начинают выбирать товар. В этом принципиальная разница между этими категориями. Это две разные модели поведения пользователей при выборе товара (детские товары, отделочные материалы, продукты питания и доставка готовой еды работают по тому же принципу).

Основные выводы исследования Data Insight:

  • Акции не работают. В среднем, по 250 магазинам акции отрицательно влияют на конверсии.
  • Одни и те же инструменты дают противоположные результаты в разных категориях.
  • Крупные магазины лучше используют рекомендации и получают от них больше. В распоряжении у них больше данных, авторитет бренда и больший бюджет на технологии.
  • Кроме рекомендаций есть и другие способы повышения конверсии, которые дают гораздо лучший результат.
Редактор-переводчик. Специализируется на западном интернет-маркетинге и SEO. Освещает события в этой области с 2014 года.