Кейс Comfy: товарные рекомендации генерируют 49% продаж в проморассылках и 20% в триггерах

Анна Забудская

Email-маркетолог

Кейс Comfy: товарные рекомендации

Кейс Comfy: товарные рекомендации генерируют 49% продаж в проморассылках и 20% в триггерах

Задача 

Персонализировать email-коммуникации, чтобы мотивировать клиентов заказывать больше

Решение

Внедрить товарные рекомендации в триггерные и массовые рассылки.

Настроить алгоритмы в соответствии с бизнес-целями рассылок.

Результат

13% дохода с триггеров при участии рекомендаций.

49% от общего количества заказов в проморассылках дают персонализированные блоки.

41% CTR блоков с рекомендациями в массовой рассылке.

20% количества заказов с триггеров приходится на персонализированные блоки.

Срок

Интеграционные работы: 2-3 недели

Подготовка шаблонов: 7 дней

Настройка алгоритмов: 3 дня

Настройка динамического контента: 2 дня

Ресурсы

Интеграционная команда, customer success manager eSputnik; marketing manager Comfy

Аудитория

2M, активные 37%

Особенность 

Настройка кастомного алгоритма с пользовательскими фильтрами

В этом кейсе мы расскажем, как омниканальный ритейлер бытовой техники и электроники Comfy усилил емейл-рассылки персональными товарными рекомендациями. Вы узнаете о:

  • Подключении веб-трекинга и особенностях настройки алгоритмов персонализации
  • Алгоритмах, задействованных в письмах
  • Настройке атрибуции и отслеживании результатов
  • Планах на будущее

Особенность кейса — кастомизация выдачи рекомендаций по приоритетным признакам товаров. Функциональность eSputnik позволяет Comfy показывать клиентам сначала приоритетные товары (“Лучшие”) и регулировать их количество.

Результаты

Через 2 месяца после завершения настроек (апрель 2023):

  • Средняя доля заказов из блоков в массовых рассылках категории “Товар дня” — 49%.
  • Средняя доля кликов по блокам — 41% от всех кликов.
  • Доход от триггеров с блоками рекомендаций — 13% от общего дохода по каналу еmail.
  • Доля заказов из персонализированных блоков в триггерах — 20% от общего количества заказов из этих писем.

Читать сразу про письма ↓

О проекте

Comfy — один из крупнейших украинских ритейлеров бытовой техники и электроники. Чтобы оставаться лидером рынка, компания постоянно внедряет новые технологии. Так, они решили добавить товарные рекомендации в триггерные письма и проморассылки, чтобы увеличить количество продаж.

Для этого Comfy понадобилось:

  1. Подключить тариф Professional на eSputnik.
  2. Сформировать запрос на персонализированные алгоритмы под специфику бизнеса и передать его команде eSputnik через customer success manager.
  3. Сверстать шаблоны писем и передать их для настройки команде интеграции eSputnik.

Подключение веб-трекинга и настройка алгоритмов

Регулярные рассылки на широкую аудиторию приносят существенную долю продаж, но могут привести к увеличению оттока подписчиков, поэтому важно улучшать опыт клиентов с помощью подборок товаров на основе их персональных предпочтений. CDP eSputnik собирает и обогащает эти данные благодаря технологии web tracking, которая работает на сайте Comfy.

Web tracking — технология для персонализации коммуникации с пользователями. Чтобы она начала работать, необходимо установить скрипт на сайт, загрузить товарный фид в аккаунт eSputnik и настроить события, такие как “Просмотр товара”, “Обновление корзины”, “Продажа” и т. д.

Формирует товарные рекомендации искусственный интеллект. Скрипт же нужен, чтобы привязать cookie посетителя к конкретному контакту и при определенном событии отправить сообщение в имеющийся у него медиаканал. Web tracking объединяет собранные данные с контактами, а AI высчитывает нужные товарные рекомендации на основе выбранных алгоритмов.

eSputnik предлагает более 150 готовых алгоритмов под распространенные бизнес-цели. Для еще более точных рекомендаций в настройках алгоритмов есть фильтры:

  • Какие товары показывать всегда
  • Товары с какими свойствами никогда не показывать
  • Какие товары показывать больше
  • Какие товары добавить для разнообразия

Так будет выглядеть набор правил, если нужно показывать больше товаров из категории “Аксессуары” с ценой от 999 до 13 999 грн:

Обзор правил алгоритма рекомендаций

Какие алгоритмы применены в письмах

Триггерные письма

Название триггера

Алгоритм

Просмотренные товары за неделю

Личный алгоритм с правилом “Показывать 4 лучших”

Снижение цены на похожий товар

Личный алгоритм с правилом “Показывать 4 лучших”

Снижение цены на просмотренный товар

Личный алгоритм

Товар снова в наличии

Рекомендации к товарам, вновь имеющимся в наличии (до 6 товаров), с правилом “Показывать 4 лучших”

Товар не в наличии

Личный алгоритм с правилом “Показывать 4 лучших”

Рекомендации по списку желаний

Личный алгоритм с правилом “Показывать 4 лучших”

Постпродажа

Посттранзакция: до 9 рекомендаций к 3 купленным товарам

Брошенная корзина

Рекомендации до 3 брошенных товаров в корзине (до 6 рекомендаций) с правилом “Показывать 4 лучших”

Брошенный просмотр

Личный алгоритм с правилом “Показывать 4 лучших”

Пример триггерного письма с товарными рекомендациями

Личный алгоритм — индивидуальный расчет на основе потребностей конкретного бизнеса. Эта услуга доступна каждому клиенту в рамках тарифа Professional. Для быстрого подключения достаточно обратиться к вашему customer success manager eSputnik или на почту sales@esputnik.com.

Хочу подключить рекомендации в рассылках

Массовые рассылки

Товарные рекомендации добавили в регулярные рубрики рассылок “Товар дня” и “Дневная/Ночная распродажа”.

AI-алгоритмы самостоятельно подставляют товары в рекомендательные блоки в момент отправки письма. Выбор продуктов базируется на основе таких данных о поведении клиента на сайте:

  • просмотры,
  • поисковые запросы,
  • история покупок и др.

Анализируя эти данные, нейросеть выявляет поведенческие шаблоны и предпочтения человека, а далее прогнозирует, что потенциально его заинтересует. Алгоритмы действуют по такому правилу: всегда добавлять в рекомендации 4 товара со свойством “Лучшие”.

Рекомендуемые товары в массовой рассылке Comfy

"Продвижение товаров с пометкой "Лучший" обусловлено их приоритезацией как топ товаров сети. Comfy на эти товары дает лучшие скидки и дополнительные бонусы, например доставку за 1 грн".

Александр Феллер, CSM eSputnik

Каждый адресат массовой рассылки получает действительно персонализированный контент с релевантными предложениями. Если же поведенческих данных недостаточно, вместо сгенерированных АІ персональных рекомендаций в email автоматически добавляется блок с бестселлерами (до 6 товаров).

Уже за первые два месяца работы товарные блоки от eSputnik показали хорошие результаты. Средняя доля кликов по этим блокам составила 41% от всех переходов из письма на сайт. А средняя доля заказов с блоков в массовых рассылках категории “Товар дня” достигала 49%.

Команды Comfy и eSputnik продолжили анализировать эффективность персонализированных товарных рекомендаций в массовых рассылках. Осенью 2023 года в течение месяца мы сравнивали показатели двух вариантов промоемейлов:

  1. С блоками, сгенерированными AI-алгоритмами eSputnik.
  2. Со стандартными подборками товаров, которые вручную добавляли маркетологи компании Comfy.

Оба варианта массовых рассылок отправляли на одинаковый сегмент подписчиков. Во время анализа мы сконцентрировали внимание на том, сколько контактов из всех пользователей, которые переходили с email на сайт, кликнули именно по рекомендательному блоку. Оказалось, что блоки с персонализированными предложениями товаров приводят в интернет-магазин больше потенциальных покупателей, чем стандартные подборки.

Показатели переходов на сайт из товарных блоков

Благодаря рекомендательным блокам от eSputnik массовые email-рассылки на большие сегменты, которым обычно не хватает персонализации, наполняются уникальным контентом, подобранным под особые запросы каждого клиента.

Преимущества использования товарных рекомендаций в письмах:

  • автоматизация процесса — не нужно вручную формировать подборки товаров для разных сегментов клиентов;
  • релевантность предложений — искусственный интеллект способен более точно выявить потребности каждого человека на основе его поведенческих данных.

Время, которое маркетологи сэкономят на задачах, решаемых искусственным интеллектом, можно использовать на креатив и А/В-тестирования.

Настройка атрибуции и отслеживание результатов

В разделе “Доход от рассылок” в аккаунте eSputnik можно настроить атрибуцию для всех каналов коммуникации.

Настройка атрибуции в аккаунте eSputnik

Это стандартные настройки по умолчанию, при которых доход всегда зачисляется через установленный промежуток времени. Однако опыт Comfy показывает, что клиенты склонны заказывать и через большее время после перехода.

Чтобы корректно оценить влияние рассылок с блоками рекомендаций, применили utm-метки. В частности, в utm-term передаются уникальные значения, которые позволяют отслеживать в Google Analytics продажи из персонализированных писем, если переходы были через неделю, месяц и более.

Планы на будущее

“Мы нацелены делать больше персонализированных предложений для нашей аудитории. И качество этих предложений для нас в высшем приоритете. Планируем двигаться в направлении обеспечения взаимодействия с клиентом в каждой точке его контакта с брендом. Поэтому следующим шагом для нас станет настройка мобильного трекинга для запуска триггеров и товарных рекомендаций в приложении Comfy”.

Татьяна Новосадская, ведущий специалист по персональным коммуникациям Comfy

Special Request Inline

 

5.0 из 5 на основе 3 оценок

Анна Забудская

Email-маркетолог

Комментарии 0