Глеб Клюйко

Автор статей eSputnik

Кейс “Антошка”: +20% дохода от email ежемесячно благодаря рекомендациям

О проекте

Все детские товары в одном месте – это интернет-магазин “Антошка”. Здесь можно выбрать, сравнить, купить и получить с доставкой все, что может понадобиться ребенку: от товаров для новорожденных и малышей до новинок индустрии детских игрушек, и одежды и обуви от экспертов детской моды.

Цель сотрудничества с eSputnik

Увеличить продажи с помощью автоматизированных рассылок с персонализированным контентом.

Задача

Настроить триггерные рассылки с персональными рекомендациями, основанными на поведении пользователей на сайте:

  • Брошенные корзины; 
  • Брошенные просмотры; 
  • Снижение цены на ранее просмотренные товары или товары в брошенной корзине;
  • Реактивация;
  • Новинки.

Решение

Маркетологи “Антошки” и разработчики eSputnik  совместно разработали несколько алгоритмов персональных рекомендаций, которые могут использоваться не только в рассылках, но и на любой странице сайта. В результате пользователю показываются карточки тех товаров, которые он купит с наибольшей вероятностью.

Ниже — краткое описание этих алгоритмов.

Алгоритмы рекомендаций

1. Вам также понравится

Нейронная сеть предсказывает наиболее вероятный клик на основе истории просмотров пользователя с учетом ценового диапазона просмотренных товаров.

2. Товары со скидкой

Принцип — тот же, но вдобавок для показа отбираются только товары со скидкой.

Если истории просмотров пользователя нет, ему будут рекомендоваться бестселлеры из товаров со скидкой.

3. Товары из той же категории

Нейронная сеть анализирует просмотры пользователя и предлагает товары из той же категории и ценового диапазона. Также возможен вариант, когда рекомендуются только новинки из соответствующей категории.

4. Кросс-продажи

После того как клиент совершит покупку, ему предлагаются аксессуары и сопутствующие товары к ней.

5. Товары, похожие на тот, которого нет в наличии

Если товара, которым интересовался пользователь, нет в наличии, ему предлагаются аналоги из той же категории.

Общие принципы рассылок

1. Рекомендации во всех триггерных рассылках строятся с учетом возраста и пола ребенка.

2. С помощью условий в сегментах для рассылок, условий в сценариях и функции сервиса “Уровень беспокойства” определяется приоритетность рассылок и ограничивается количество триггерных рассылок для одного и того же контакта в день и в неделю.

Описание триггерных рассылок “Антошки”

1. Брошенная корзина

Триггерное письмо содержит до 3-х товаров, добавленных в корзину, и до 3-х рекомендуемых товаров.

Отправляется не ранее, чем через час после того, как пользователь добавил товар в корзину, если при этом он не совершил покупку.

Из поведенческих триггеров этот — самый приоритетный, так как наиболее близок к конверсии. Брошенная корзина приносит около 50% дохода из всех поведенческих триггеров, при этом из количества всех доставленных персонализированных триггеров составляет всего 14%.

Брошенная корзина

2. Брошенный просмотр

Второй по приоритетности триггер отправляется не ранее, чем через час после того, как пользователь просматривал товары, при этом ничего не купил и не добавлял в корзину.

Письмо содержит до 3-х просмотренных товаров и до 3-х рекомендуемых товаров.

Это наиболее часто доставляемый триггер, его доля к общему количеству доставленных поведенческих триггеров составляет 33%. По конверсии в покупку он занимает второе место.

Брошенный просмотр

Last post

3. Снижение цены

В эту группу поведенческих триггеров входят триггеры “Снижение цены на товары в брошенной корзине”, “Снижение цены на просмотренные товары” и “Снижение цены на похожие товары”.

В первых двух письмах содержатся только те товары, которые были ранее добавлены в корзину или просмотрены, и при этом на них снизилась цена более чем на 5 %.

В триггере “Снижение цены на похожие товары” содержится до 6-ти рекомендуемых товаров со сниженными ценами.

Все эти триггеры отправляются в том случае, если в течение 7 дней после просмотра или добавления в корзину, пользователь так ничего и не купил.

Снижение цены

4. Новинки

Этот триггер отправляется всем, кто просматривал товар, но ничего не купил. При этом в просмотренной категории появились новые товары. Письмо отправляется не чаще 1 раза в неделю и содержит до 6 рекомендаций новых товаров, при этом не более 3-х из одной и той же категории.

По конверсии в покупку данный триггер примерно на том же уровне, что и триггеры со снижением цены. При этом нужно помнить, что на новинки, как правило, скидок нет.

Новинки

5. Реактивация

Письмо с персонализированными рекомендациями отправляется, если пользователь не посещал сайт в течение 30 дней, но не чаще, чем 1 раз в 3 месяца.

Содержит до 6 просмотренных, но так и не купленных товаров, и до 6 рекомендуемых товаров, но не более 2 из одной и той же категории.

Этот триггер — наименее конверсионный из всех.

Реактивация

Алгоритмы персональных рекомендаций также используются на сайте “Антошка” в блоке “Выгодные предложения” на главной странице и на страницах товаров в блоке “Похожие товары”. “Похожие товары” приносят больше 80% доходов от рекомендаций на сайте.

Похожие товары

Выгодные предложения

Special Request Inline

Результаты

  1. За счет внедрения поведенческих триггеров ежемесячный доход от email канала вырос в среднем на 20%.
  2. Все показатели по персонализированным рассылкам выше, чем у массовых рассылок – Open Rate и CTOR более чем в 2 раза, коэффициент транзакций — на 70%
  3. На динамический контент приходится почти 86% всех переходов из триггерных писем.
  4. Рекомендации в блоках “Выгодные предложения” и “Похожие товары” позволяют увеличить время посещения сайта и количество просмотренных страниц, при этом помогают потенциальному покупателю сделать выбор в интересующей его категории товаров.

Следующие шаги

  1. Увеличение доли персонализированных рассылок за счет внедрения новых поведенческих триггеров: “Следующая покупка” и “Регулярный спрос”.
  2. Повышение эффективности существующих триггерных рассылок путем А/В-тестирования
  3. Добавление персонализированного контента в массовые рассылки.

4.9 из 5 на основе 8 оценок

Глеб Клюйко

Автор статей eSputnik

Автор eSputnik: пишет про доставляемость и рост контактной базы, развеивает мифы и собирает чек-листы для емейл-маркетологов, делает обзоры и сравнения сервисов рассылок.

Комментарии 0