Правда ли то, что пишут в маркетинге?

 

Правда ли то, что пишут в маркетинге?

Сервисы персональных товарных рекомендаций анализируют поведение посетителя, статистику сайта и в особых рекламных блоках рекомендуют покупателю то, что ему нужно. Автоматически.

Такие сервисы должны давать продажи. Теория — интересна, психологические тесты увлекательны, но всем нужен результат.

Сегодняшняя статья — про проверку работы сервисов Rees46 и Retail Rocket.

Почему Rees46 и Retail Rocket

В планах протестировать несколько существующих сервисов персонализации и реализацию технологии от 1С-Битрикс, когда она появится.

Retail Rocket был отобран как самый популярный и раскрученный российский сервис товарных рекомендаций. Rees46 был включен, так как показался самым простым и понятным. Его установка не вызвала никаких проблем.

При всем уважении к монстрам интернет-ритейла, их аналитике и финансовым возможностям, мне гораздо интереснее массовое применение технологии.

Цель статьи — понять, могут ли принести реальную пользу сервисы товарных рекомендаций и насколько сложно с ними работать. Потребители — небольшие магазины.

Среди наших клиентов таких большинство, и было бы здорово за скромные деньги принести конкретную пользу. Да и Битрикс выпускает свою персонализацию, ориентируясь не только на самых дотошных и богатых, а реально «на всех».

 

Основной товар магазина — моторное масло. Бренд ровно один — Shell. Есть автохимия и расходка, но они не составляют заметной доли в продажах.

Покупатель никак не может выбрать ни «глазами», ни «по бренду». Для неспециалиста все канистры с маслом совершенно одинаковы.

Ну вот вы знаете чем конкретно отличается Rimula от Helix?

Правда ли то, что пишут в маркетинге?

На самом деле в мире моторных масел много тонкостей, но они непонятны потребителю.

Именно поэтому мы сделали на сайте подбор по модели авто. Указал на чем ездишь — получил рекомендацию.

Адепты сервисов персонализации собирают много информации о персоне покупателя, анализируют ее и понимают связь между поведением, демографией и покупками.

Что касается магазина Shell, я уверен в отсутствии такой корреляции. Что и когда ты купишь определяется не полом, возрастом и историей покупок, а тем, что и когда тебе залили в двигатель в прошлый раз.

Масло не является предметом роскоши, раброс цен невелик, поэтому попытка рекомендовать состоятельному человеку более дорогое масто также не выглядит перспективной.

Гипотеза: сервис персонализации не способен автоматически определить рекомендуемые товары, подбираемые «по автомобилю». Даже если алгоритм понял что я езжу на Fiat Punto, не хватит примеров, чтобы быстро обучиться. Если я помню что у меня залито, я найду это поиском сайта или Яндексом без сервиса товарных рекомендаций.

Вторым подопытным был магазин «для взрослых», или, проще говоря, секс-шоп. Это развитая региональная компания с 5-ю торговыми точками и 10-летней историей.

С ассортиментом секс-шопа все совсем иначе, чем с моторным маслом. Корреляция между полом, историей поиска, поведением и последующими покупками существует.

Думаю что даже Фрейд с Юнгом вряд ли взялись бы предсказать следующую фантазию пациента без довольно серьезного погружения в его личность, чисто по «анализу логов».

Гипотеза: Успех выглядит достижимым. Сервис персональных рекомендаций на сайте товаров для взрослых может быть полезным, если поймет как и что покупают люди.

Такие вот задачки «с подковыркой» я поставил перед сервисами товарных рекомендаций.

Устанавливаем сервисы товарных рекомендаций

Правда ли то, что пишут в маркетинге?

Настройка и передача данных в Rees46 и Retail Rocket

 

Передача товаров через YML представляется мне слишком сложной для рядового магазина, хотя и дает большую свободу при работе с рекомендациями.

Трекеры и обучение

Трекерами сервисы товарных рекомендаций называют коды мини-счетчиков, которые нужно поставить в несколько мест на сайте.

 

Я пришел к выводу, что на маленьких сайтах с небольшой посещаемостью сервисы рекомендаций дают продажи не потому, что у них могучий интеллект и колоссальный набор данных о людях, а по другой и очень простой причине. Они выводят наиболее востребованные на сайте товары (автоматически подстраиваясь под изменение вкуса) на самых просматриваемых местах сайта. Получается такой навязчивый «умный баннер».

Такой баннер продает значительно лучше, чем лишенные автоматики статические блоки «акции».

Показанный рост продаж в 26% и 11% — прекрасный результат, Я бы советовал всем интернет-магазинам опробовать технологию персональных товарных рекомендаций и сделать свои выводы.
Обзор новости

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *