Как магазин спортивных товаров «Кант» настраивает полезные товарные рекомендации на сайте

4 Сен ‘19

Кант«Кант» — магазин спортивных товаров для любителей активных видов отдыха. 600 тысяч клиентов в интернет-магазине, 20 магазинов в 6 городах России. Сайт на базе «Битрикс», бэкофис — на «1С».

«Кант» гибко настраивает алгоритмы сопутствующих, похожих и популярных товаров, предоставляя клиентам наиболее релевантные рекомендации. Поделимся деталями настройки. Мнение о результатах работы составили директор по электронной коммерции и CRM Анна Беловодская и маркетолог «Кант»

Ситуация

До перехода на товарные рекомендации Mindbox на сайте пользовались рекомендациями другого сервиса. Результаты оставляли желать лучшего: выдачу товарных рекомендаций нельзя было настраивать руками, поэтому к спортивному снаряжению советовалось не то, что действительно полезно предложить. Например, хотелось советовать к сноуборду — защитный шлем.

Перешли на рекомендации Mindbox из-за возможности управлять товарными рекомендациями через интерфейс и советовать лучшее для клиентов.

Анна БеловодскаяАнна Беловодская,
Director of Ecommerce and CRM в «КАНТ»

Мнение Кант

«Во многих категориях товаров масс-маркета возможно работать с товарными рекомендациями через технологии big data, пользуясь возможностям предиктивной аналитики. Но если мы говорим про профессиональных спортсменов и любителей спорта продвинутого уровня, то на первый план выходят технические характеристики товаров, сочетаемость, технологии. И здесь рекомендации из «черного ящика» , который представляют большинство существующих на рынке рекомендательных решений, уступают по качеству рекомендациям, настроенным с учетом экспертного знания товара.

Платформа Mindbox позволила настроить кросс-категорийные рекомендации самым оптимальным для нашего сегмента образом».

Как запускали товарные рекомендации на сайте

Всего на сайте «Кант» установлено 3 алгоритма товарных рекомендаций Mindbox:

  • Сопутствующие товары в карточке товара.
  • Похожие товары в карточке товара и в поисковой выдаче.
  • Хиты продаж на главной.

Расскажем подробнее про каждый из алгоритмов: как выглядит, что советует и как настроен.

Сопутствующие товары в карточке товара

Когда спортсмен покупает снаряжение, вместе с лыжами ему могут пригодиться лыжные ботинки, защитный шлем и теплые носки. Автоматический алгоритм не сможет учесть всех тонкостей спортивного снаряжения.

Сопутствующие товары из нужных категорий подобраны по производителю, сезону, полу, возрасту, ценовому диапазону. Детализация такого уровня позволяет подбирать самые качественные товарные рекомендации.

К хайкинг-ботинкам советуем палатку, походный рюкзак, швейцарский нож, налобный фонарь. Для беговых кроссовок — беговая куртка, солнцезащитные очки, кардиопередатчик.

Сопутствующие товары в карточке товара

В интерфейсе Mindbox задано ручное соответствие одной категории к другой, которое позволяет рекомендовать более точно, с учетом всех особенностей товаров.

Интерфейс Mindbox

Похожие товары в карточке товара

Советуем в карточке товара другие товары, которые похожи на тот, что смотрит клиент. Алгоритм учитывает коллекцию, сезон, тип модели, категорию, цену, пол, возраст и производителя.

Интерфейс Mindbox

Алгоритм похожих товаров для сайта учитывает 9 независимых свойств товара, положение в столбце означает приоритет параметра в определении похожих товаров.

Настройки алгоритма в Mindbox выглядят следующим образом:

Настройка похожих товаров
Настройки алгоритма похожих товаров для сайта

Хиты продаж на главной

На главной странице рекомендуем самые популярные товары на основе продаж на сайте. «Кант» использует Mindbox в качестве CDP, поэтому получаем информацию обо всех продажах интернет-магазина.

Хиты продаж

На основе полной истории продаж интернет-магазина алгоритм популярных товаров по продажам делает выборку из самых продаваемых товаров и выводит ее на главной. В интерфейсе настройки алгоритма хитов продаж можно даже наложить фильтр, какие продукты хочется выводить:

Интерфейс настройки алгоритма хитов продаж

Заключение и что дальше

Настроили и запустили три алгоритма товарных рекомендаций на сайте. Сейчас тестируем алгоритм похожих товаров в карточке товара относительно контрольной группы, чтобы достоверно измерить добавленную выручку от алгоритма.

Мнение маркетолога Кант

«Возлагали большие надежды на функционал товарных рекомендаций Майндбокс. И надежды оправдались! В нашем сегменте формировать подборки товаров спортивного снаряжения только на основе статистики недостаточно.

Важно учитывать: экспертные рекомендации, уровень подготовки и, как следствие, ценовой диапазон снаряжения. Отдельное спасибо команде Майндбокс за внимание к деталям и желание учесть и реализовать наши пожелания в функционале рекомендаций.

Планируем и дальше качественно улучшать и развивать это направление».

Маркетолог «КАНТ»

Материал подготовили

Елизавета Курочкина
Елизавета КурочкинаМенеджер проекта
Игорь Калиновский
Игорь КалиновскийProduct owner товарных рекомендаций
Филипп Вольнов
Филипп ВольновАвтор материала
Без долгосрочных обязательств и разовых платежей
Выделенный менеджер, безлимитные сообщения, SLA
Подпишитесь на наш ежеквартальный дайджест новостей

Пожалуйста, оставьте информацию о вас

Свяжемся в течение
рабочего дня

Заявка на партнерство

Свяжемся в течение
рабочего дня

Обратная связь

Мы используем файлы cookie
Отказаться от обработки данных