Кейс Shophair: как персонализация сайта и рассылок увеличивают конверсию в заказы на 27%

7 Ноя ‘18

Shophair— Интернет-магазин профессиональной косметики с десятилетней историей. Магазин продает более ста косметических брендов, ему доверяют свыше 100 тысяч клиентов. Историю успеха подготовили совместно с Popmechanic.

Во второй истории успеха Shophair мы рассказываем, как с помощью персональных рекомендаций и персонализации сайта нам удалось получить прибыль с достоверным результатом относительно контрольной группы. С момента первой истории успеха прошел год.
За это время подключили:

  • Алгоритм контроля частоты отправки рассылок, чтобы не «выжигать» базу.
  • Персональные рекомендации на основе машинного обучения с учетом интересов клиента.
  • Персонализацию сайта с помощью попапов.

Результаты

Выручка относительно контрольной группы

Денежный эффект от маркетинга Shophair измеряет с помощью контрольной группы. Результат относительно контрольной группы показал, что благодаря персонализированному маркетингу средний чек увеличился на 500 рублей, а конверсия в заказы — на 27%.

Средний чек

Разница в размере среднего чека между основной и контрольной группами
Конверсия в заказы

Разница в конверсии в заказы между основной и контрольной группами

Контроль частоты отправки рассылок

Эффект от алгоритма контроля частоты отправки рассылок измерялся методом деления группы на две части. Половина клиентов Shophair получала рассылки с использованием алгоритма, вторая — без.

Группа Клики (% от доставок) Отписка от рассылок (% от доставок)
С алгоритмом контроля частоты рассылок 2,4% 0,085%
Без алгоритма контроля частоты рассылок 1,7% 0,1%

Запустили персональные рекомендации на основе машинного обучения

Косметика требует персонального подхода: подбор правильных средств зависит от типа кожи и волос с учетом индивидуальных особенностей человека. Маркетологи Shophair хотели проверить гипотезу, что персональные рекомендации на основе машинного обучения предложат клиентам то, что им подойдет. Решили протестировать.
Тест делился на два этапа, проверяли персональные рекомендации в автоматической кампании и ручной разовой рассылке.

Тест персональных рекомендаций в ручной разовой рассылке

Персональные рекомендации на основе машинного обучения протестировали против автоматической подборки популярных товаров на сайте. Согласно гипотезе, на персональные рекомендации будут кликать чаще, потому что машинный алгоритм составит более интересную подборку для клиента.

Определили получателей

Для теста выделили сегмент активных клиентов Shophair. Тех, кто смотрел товары на сайте за последние 2 месяца, завершал заказы за последние полгода и не покупал за последние две недели.

Подготовили рассылку

Выделенный сегмент получателей рассылки поделили на две группы: А и B. Группе А составили рассылку с персональными рекомендациями на основе машинного обучения. Группа B получила рассылку с популярными товарами за последние 2 недели.

Скриншот рассылки с рекомендациями

Пример рассылки с персональными рекомендациями

Результаты

Гипотеза оказалась верной. Персональные рекомендации интереснее для клиентов, чем подборка популярных товаров на основе просмотров с 91% достоверностью результата. Click rate в варианте с персональными рекомендациями оказался выше на 31%.

Результаты AB-теста персональные рекомендации vs популярные товары в разовой рассылке

Результаты AB-теста персональные рекомендации vs популярные товары в разовой рассылке

Тест персональных рекомендаций в автоматической кампании

После успешного теста в ручной разовой рассылке решили проверить ту же гипотезу в автоматической кампании. Одна половина клиентов получила персональные рекомендации, а другая — популярные товары на сайте. Этот тест мы провели с контрольной группой, чтобы проверить, приносит ли автоматическая кампания дополнительные заказы благодаря индивидуальному подбору товаров.

Определили получателей

Для теста выделили сегмент активных клиентов Shophair, такой же, как в ручной рассылке.

Подготовили рассылку

Автоматическая коммуникация отправляется еженедельно. Выделенный сегмент получателей рассылки поделили на две группы: А и B:

  • Группе А составили рассылку с персональными рекомендациями на основе машинного обучения.
  • Группа B получила рассылку с популярными товарами.

Результаты

В автоматической кампании гипотеза подтвердилась. Персональные рекомендации интереснее для клиентов, чем подборка популярных товаров на основе просмотров с 99% достоверностью результата. Click rate в варианте с персональными рекомендациями оказался выше на 53%.

Результаты AB-теста персональные рекомендации vs популярные товары в триггерной рассылке

Результаты AB-теста персональные рекомендации vs популярные товары в триггерной рассылке.

Результаты тестирований

Персональные рекомендации на основе машинного обучения оказались интереснее для клиентов. Использование персональных рекомендаций дает до 50% прироста показателей CTR.

Настроили персонализацию сайта с помощью PopMechanic

Модуль персонализации сайта потребовался для создания всплывающих окон — попапов. С помощью всплывающих окон можно собрать контактные данные пользователей, которые не регистрировались и не совершали заказ.

Варианты форм

После тестов на сайте осталось три формы, появляющихся в зависимости от действий клиента на сайте:

  • Отправка просмотренного списка косметики на почтовый ящик.
  • Персональное предложение при попытке покинуть сайт.
  • Подписка на закрытые распродажи.

Список косметики на почтовый ящик

Если клиент посмотрел больше шести товаров в пределах одной сессии, предлагаем ему отправить эти товары на почту, чтобы сохранить список просмотренной косметики.

Если клиент оставляет почтовый ящик, то высылаем ему письмо с просмотренным списком товаров

Если клиент оставляет почтовый ящик, то высылаем ему письмо с просмотренным списком товаров

Персональное предложение при попытке покинуть сайт

Если клиент посетил несколько страниц и уводит курсор, чтобы покинуть сайт, автоматически всплывает окно с предложением получить персональную скидку.

В письме выдаем промокод на скидку

В письме выдаем промокод на скидку 6% при оформлении заказа от 3000 рублей.

Подписка на закрытые распродажи

Если клиент посмотрел несколько страниц и длительное время находится на сайте, то всплывает окно с предложением подписаться на закрытые распродажи. На сайте Shophair еженедельно предлагаются специальные акции и бонусы, о которых можно узнать из email-рассылки.

Вместе с подпиской на закрытые распродажи отправляем небольшое персональное предложение

Вместе с подпиской на закрытые распродажи отправляем небольшое персональное предложение
Николай Куроедов
Николай Куроедов
Директор по маркетингу

Мнение директора по маркетингу Shophair

Используя инструменты Mindbox мы смогли сделать серьезный шаг вперед в персонализации наших рассылок. При этом мы нашли баланс между частотой отправки писем и потребностями клиента. Т.е. все наши действия направлены именно на помощь клиенту в принятии решения о покупке интересных ему товаров, чтобы он их не потерял в процессе анализа широкого ассортимента интернет-магазина Shophair.ru. Планируем и дальше развиваться в персональном интернет-маркетинге с помощью профессиональной команды Mindbox!

Команда Mindbox

Филипп Вольнов

Филипп Вольнов
Менеджер проекта

Игорь Калиновский

Игорь Калиновский
Ведущий аналитик

Подпишитесь на наш ежеквартальный дайджест новостей
Согласен на передачу данных и рекламную рассылку

Пожалуйста, оставьте информацию о вас

Свяжемся в течение
рабочего дня

Заявка на партнерство

Свяжемся в течение
рабочего дня

Обратная связь