Кейс Pampik: ROI товарных рекомендаций на сайте достигает 1734%

Современный бизнес, как велосипед, сохраняет устойчивость только в движении. Движущей силой, позволяющей компании развиваться и наращивать прибыль, могут стать перемены в бизнес-процессах, внедрение новых технологий и каналов коммуникации. О компании, которая существенно преуспела, в числе первых развивая новые векторы работы и используя возможности CDP eSputnik по максимуму, и пойдет речь в этом кейсе.

CDP, или Customer Data Platform, –

это централизованная база клиентских данных, куда они собираются из всех подключенных каналов и источников.

Платформы клиентских данных позволяют:

  • собирать анкетные, поведенческие и транзакционные данные в едином профиле;
  • объединять дубли контакта; идентифицировать больше неавторизованных сессий;
  • строить детализированные сегменты в реальном времени;
  • анализировать путь клиента и предсказывать следующие действия (опционально);
  • использовать данные для персонализации (преимущественно в подключенных системах).

Поскольку основная задача CDP – бороться с фрагментацией данных, многие платформы не имеют модулей для запуска кампаний или ограничены в кастомизации/количестве каналов. eSputnik же дополняет функциональность CDP возможностями омниканальной системы маркетинговых коммуникаций.

Омниканальная CDP eSputnik для вашего бизнеса

Узнать больше

О проекте

Интернет-магазин Рampik появился в далеком 2009 году, когда онлайн-шопинг еще не был мейнстримом. Но идея доставлять памперсы новоиспеченным родителям прямо под дверь, что называется, взлетела. По мере развития магазина его ассортимент расширялся, пополняясь детским питанием, игрушками, уходовой косметикой и товарами для дома.

Во время пандемии коронавируса адресная доставка детских товаров превратилась в настоящее спасение для мам и пап. Покупатели в полной мере смогли оценить высокий уровень сервиса и заботы от Рampik. Как результат – на сегодня только в Киеве каждая пятая семья является клиентом компании. За 12 лет работы Рampik выполнил более 100 000 000 заказов и носит звание лучшего онлайн-магазина для малышей, что подтверждено престижной премией “Выбор года” 2021.

Секреты успеха

Если говорить о фичах, которые мы используем в eSputnik, то это:

  • Веб-трекинг на сайте – помогает нам с сегментацией базы и упрощает процессы поиска ЦА для рассылок.
  • Блоки рекомендаций на сайте – полностью управляются искусственным интеллектом “еСпутника”. Это помогает клиентам быстрее находить нужные товары на сайте, а нам – сконцентрироваться на более важных задачах.
  • Триггеры – мы используем как стандартные, так и с товарными блоками рекомендаций. Последние нам помогают не гадать, что сейчас нужно клиенту, а рекомендовать ему конкретный товар, который удовлетворит его потребности.

Томащук Денис, Retention Manager,  Pampik.com

Задачи

Задачи, которые команда Pampik поставила перед eSputnik в этот раз, – развивать сайт как канал коммуникации с клиентами и увеличить продажи (с акцентом на cross-sell и upsell). 

Важный момент: контент для каждого посетителя интернет-магазина должен быть персонализирован, чтобы, с одной стороны, он был максимально полезным и релевантным, а с другой стороны, обеспечивал максимальный уровень конверсий при взаимодействии с сайтом.

Решение

Оптимальным решением поставленных задач стало внедрение товарных рекомендаций на сайте. Для этого необходимо было подключить функциональность CDP и установить на сайт скрипт веб-трекинга, который отслеживает поведение посетителей и передает данные об их действиях в eSputnik.

На основе собранных данных CDP формирует персональные рекомендации, которые будут показаны посетителям сайта.

Подбор товаров для блоков с рекомендациями осуществляется с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. При этом учитываются интересы пользователя и история его взаимодействия с сайтом, например просмотренные ранее товары и категории, предыдущие заказы и т. д.

Товарные рекомендации – не тот инструмент, который настраивается один раз и навсегда. Изменения неизбежны как в бизнес-процессах компании, так и в технологиях. В eSputnik за клиентом, внедрившим функциональность CDP, закрепляется специалист Customer Success и сопровождает его на каждом этапе взаимодействия с платформой.

Возможность добавить товарные рекомендации на сайт появилась в eSputnik несколько лет назад, и Pampik была одной из первых компаний, решившей ее использовать. Все это время не прекращались работы над повышением эффективности рекомендаций. Вид, набор и состав рекомендательных блоков на сайте Pampik менялся неоднократно, как только добавлялись новые фильтры и алгоритмы подбора товаров. С каждым изменением и дополнением мы фиксировали увеличение результативности этого инструмента для интернет-магазина.

Феллер Александр, Customer Success Manager, Esputnik.com

Алгоритмы формирования товарных рекомендаций

При создании блоков с рекомендованными товарами используются такие алгоритмы:

  1. На основе общих данных по сайту – формируют блоки с позициями, которые покупают и просматривают чаще всего, например “Популярное”, “Хиты продаж”. Такие блоки можно размещать на любых страницах сайта, обычно выбор делается в пользу главной и страницы 404. Также их показывают тем пользователям, о которых еще не собраны данные.
  2. На основе данных о товаре – размещаются на страницах категорий и страницах с карточками товаров. Система анализирует категории, названия, описания и цены товаров, а также их покупки, просмотры и клики. У Рampik этот алгоритм отвечает за формирование блоков “Похожие товары”, “С этим товаром покупают”, и т. п.
  3. На основе данных контакта – создают персональные товарные рекомендации для конкретного пользователя, они могут быть размещены на любых страницах. У Рampik это блок “Популярное для вас”. Подборка позиций по таким алгоритмам будет уникальной для каждого посетителя сайта, поскольку учитывается поведение на страницах категорий и в карточках товаров, а также предыдущие покупки и просмотры.

eSputnik позволяет кастомизировать выдачу товаров в рекомендации, настроив дополнительные правила для алгоритмов. Вы можете задавать приоритет позициям, которые соответствуют определенным параметрам (торговая марка, категория, цена и т. д.), регулировать их количество или исключать. Подробнее о том, как устанавливать фильтры, и о других настройках товарных рекомендаций читайте в инструкции.

Расположение товарных рекомендаций на сайте Рampik

Набор доступных алгоритмов зависит от типа страницы, на которой будут находиться товарные блоки, и решают разные задачи.

У Pampik блоки с рекомендациями решили разместить следующим образом:

На главной странице сайта

Подборки здесь знакомят посетителей с ключевым ассортиментом, выгодными покупками, а вернувшимся посетителям предлагают товары, основываясь на их предыдущей активности.

В карточке товара в наличии

Блоки улучшают опыт пользователей, экономя время им время на поиск как альтернативных, так и комплементраных товаров, и напоминая историю. Для бизнеса это классические инструменты cross-sell и upsell.

Блок рекомендаций “Похожие товары” в категории “Памперсы” формируется по отдельному алгоритму с учетом бренда, размера и линейки продукта, так как для многих покупателей важны эти параметры.

В карточке товара не в наличии

Рекомендации на таких страницах помогают удержать посетителя на сайте, уменьшить его негативный опыт и генерируют продажи.

В корзине

Cross-sell-блок содержит релевантные товары, которыми можно дополнить заказ.

На странице 404

Рекомендации здесь также помогают улучшить опыт пользователей и сформировать доверие к сайту нового посетителя, если он перешел по некорректной ссылке.

На странице “Спасибо за покупку”

Товарный блок на thank-you page – это еще одна дополнительная возможность продать больше товаров одному клиенту.

Результаты

За год использования рекомендательные блоки показали высокую эффективность. ROI товарных рекомендаций на сайте находится в диапазоне от 341% (на старте внедрения функциональности, в низкий сезон) до 1734% (в конце первого года использования, в высокий сезон).

В процентах от общей суммы продаж, сгенерированных товарными рекомендациями, результативность блоков на сайте распределяется следующим образом:

Суммарно блоки с похожими товарами приносят около 14,7% прибыли, получаемой от товарных рекомендаций.

Вывод

Рampik в числе первых внедряет новые технологии взаимодействия с целевой аудиторией, и Customer Success eSputnik помогает компании находить лучшие решения. Такой подход в комплексе с хорошо продуманным ассортиментом и качественной системой обслуживания клиентов обеспечивает Рampik лидирующие позиции на рынке.

Команда eSputnik постоянно работает над усовершенствованием товарных рекомендаций: вариантов получения, внешнего вида, мест размещения, атрибуции, самих алгоритмов. Data scientists обновляют математику системы рекомендаций, чтобы сделать их действительно релевантными потребностям, предпочтениям и запросам каждого посетителя сайта. А значит, клиентский опыт от взаимодействия с интернет-магазином с большей вероятностью окажется положительным. Даже если на вашем сайте уже есть рекомендательные блоки, мы можем замерить их эффективность и сравнить с eSputnik, чтобы у вас был лучший инструмент!

Получить персонализированную консультацию

Даже если вы не нашли интересующие вас функции в списке возможностей eSputnik, мы открыты к предложениям и внедрим решения, способные повысить эффективность работы с системой.