История клиента
31 мая 2021

Крупнейшая сеть музыкальных магазинов «Музторг» запустила на сайте продуктовые рекомендации: от идеи до запуска

  • КлиентМузторг
  • Масштаб50 магазинов в офлайне и более 1 миллиона покупателей в базе
  • ИТСайт на базе самописной системы, бэкофис — «1С»
  • ЗадачиПерсонализировать продуктовые рекомендации на сайте с учетом продаж в офлайне и онлайне
  • УчастникиЗаместитель директора по digital-маркетингу, менеджер по партнерским программам «Музторга», менеджер Mindbox
  • Срок2 месяца
  • Результат8 блоков для сайта с персонализированными продуктовыми рекомендациями на основе данных по продажам в онлайне и офлайне
  • ROI 326%
  • ФишкиРекомендации на сайте выглядят как советы бывалого музыканта за счет совмещения экспертизы человека и алгоритмов машинного обучения

Крупнейшая сеть музыкальных магазинов в России, самый популярный музыкальный интернет-магазин в рунете

Андрей Гуляев

Андрей Гуляев, заместитель директора по digital-маркетингу «Музторга»

За два месяца «Музторг» запустил на сайте восемь блоков продуктовых рекомендаций. Каждый блок — это уникальная подборка на основе поведения и интересов покупателя.

Рекомендации учитывают полный контекст: историю покупок клиента в онлайне и офлайне, популярность продуктов в интернет-магазине и рознице, популярные сочетания продуктов. Алгоритмы машинного обучения используют историю продаж сети «Музторг» за последний год.

Результаты запуска рекомендаций

ROI 326%

Для расчета взяли показатели с июля 2020 по январь 2021 включительно. Данные по выручке продуктовых рекомендаций получили из Google Analytics по атрибуции last click. Формула:

ROI

ROI от Mindbox составляет 326%. Каждый рубль, вложенный в модуль продуктовых рекомендаций на сайте, приносит 3,26 рубля.

ROI от модуля продуктовых рекомендаций Mindbox составляет 326%. Каждый рубль, вложенный в модуль продуктовых рекомендаций на сайте, приносит 3,26 рубля.

Продукт Mindbox
Персонализация сайтов

мнение клиента

Для чего всё затевалось. Нуждались в гибкой ручной настройке рекомендаций товаров с учетом оформленных заказов, отдельно по каждому покупателю. Достоинства Mindbox, на которые обратили внимание:

  • точечная настройка рекомендаций, в том числе для новых продуктов;
  • легкий и понятный API для интеграции;
  • удобная и гибкая программа лояльности, совместимая с сервисом рекомендаций;
  • возможность интегрировать рекомендации везде: в нашу CRM, в колл-центр и на кассах.

Какая случилась польза. Сократили расходы, отказавшись от узкопрофильного подрядчика по продуктовым рекомендациям. Учитывая затраченные ресурсы на интеграцию с Mindbox, «Музторг» остался в плюсе.

За счет гибкой настройки продуктовых рекомендаций и глубокого сегментирования удалось сформировать личную экокапсулу для каждого покупателя. В дальнейшем планируется доработать рекомендации комплектов, сопутствующих продуктов и услуг, а также полностью перевести программу лояльности в Mindbox.

Что понравилось:

  • Решение вопросов ASAP 24/7 во время запуска новых рекомендаций.
  • Профессиональность и вовлеченность как менеджера проекта, так и других специалистов в работу.
  • Готовность Mindbox дорабатывать продукт: принимаются меры для закрытия «дыр». Сейчас ждем реализации удобной настройки ассоциаций для рекомендаций продуктов «один ко многим», например «односторонние рекомендации одинаковых струн к определенным гитарам».

Что не понравилось:

  • Твердая ценовая политика после запуска. Хочется нарастающей скидки для удержания старых и преданных клиентов.
Андрей Гуляев

Андрей Гуляев, заместитель директора по digital-маркетингу «Музторга»

вебинар
30 сен 18:00
Для чего нужна CDP: полезный маркетинг на основе данных
Руслан Касумов
Консультант по внедрению
30 сен
18:00
Зарегистрируйтесь, чтобы не пропустить. Мы пришлём напоминание и ссылку на запись.
Регистрируясь, вы соглашаетесь на передачу данных.

Процесс запуска рекомендаций

Чтобы запустить продуктовые рекомендации:

  1. Составили список нужных блоков продуктовых рекомендаций.
  2. Сверстали продуктовые блоки.
  3. Внедрили продуктовые рекомендации на сайт.
  4. Уточнили выдачу продуктов с учетом экспертизы маркетологов «Музторга».
  5. За один день отловили баги в рекомендациях.
  6. Дали клиентам максимально полезные продуктовые рекомендации.

Составили список нужных блоков продуктовых рекомендаций

Первый шаг — определить, какие блоки продуктовых рекомендаций и где будут отображаться на сайте. Поскольку продуктовые рекомендации на сайте уже были, важно было заменить существующие блоки.

Менеджер по партнерским программам «Музторга» Дмитрий Васин составил список продуктовых блоков для запуска:

  1. Похожие продукты в карточке продукта.
  2. Сопутствующие продукты в карточке товара.
  3. Популярные продукты на странице категории.
  4. Персональные рекомендации в поиске.
  5. Персональные рекомендации на странице 404.
  6. Персональные рекомендации в пустой корзине.
  7. Сопутствующие продукты во всплывающем окне про корзину.
  8. Сопутствующие продукты на странице корзины.
Блок «Сопутствующие продукты в карточке товара»
Блок «Сопутствующие продукты» в карточке товара
Всплывающее окно с продуктовыми рекомендациями
Всплывающее окно с продуктовыми рекомендациями к тому товару, который клиент добавил в корзину

Сверстали продуктовые блоки

Специалист Mindbox сверстал продуктовые блоки за пять дней. Продукты в рекомендациях добавляются в корзину, после добавления в корзину появляется попап с продуктом и рекомендациями сопутствующих продуктов внутри:

Сверстали продуктовые блоки

Внедрили продуктовые рекомендации на сайт

Маркетолог «Музторга» через интерфейс изменил верстку продуктовых рекомендаций, уточнил состав подборок, детализировал до конкретных категорий и продуктов. Чтобы рекомендации заработали, в нужные части сайта поставили коды типа:

<div data-popmechanic-embed="17888" data-popmechanic-argument="ID продукта в Mindbox"></div>
Верстку продуктовых рекомендаций можно поправить прямо через интерфейс
Верстку продуктовых рекомендаций можно поправить прямо через интерфейс
Часть параметров
Часть параметров, по которым ищем похожие продукты в алгоритме «Похожие продукты» — все в интерфейсе. USB, Master/Slave, материал, вес и многое другое

Уточнили выдачу продуктов с учетом экспертизы маркетологов «Музторга»

Состав продуктовых рекомендаций определяется алгоритмами, работающими на машинном обучении: алгоритму «скармливаются» данные по продажам из онлайна и офлайна, просмотры продуктов, добавления в корзину.

На основе полученных данных алгоритм «понимает», какой продукт какому клиенту и в какой момент советовать. «Музторг» хранит в CDP данные по продажам из офлайна и онлайна, поэтому машинное обучение получило точную картину покупательских привычек клиентов «Музторга».

И всё же даже большие данные могут ошибаться: если какие-то продукты покупают редко из-за «нишевости» или это новинка, по которой недостаточно данных. Поэтому на основе экспертизы менеджер по партнерским программам Дмитрий Васин из «Музторга» вместе с коллегами составил карту рекомендаций сопутствующих продуктов.

Правила подборок от экспертов «Музторга»
Правила подборок от экспертов «Музторга»

Это карта, по которой машинное обучение корректирует подборку продуктовых рекомендаций. По заданным правилам алгоритм выбирает самые подходящие продукты из возможных. Настройки задаются в интерфейсе:

Фрагмент меню
Фрагмент меню с ручным тюнингом рекомендаций

Для клиента на сайте это выглядит как логичные рекомендации, как будто их посоветовала не «машина», а музыкант с многолетним опытом. В период пандемии в выборку дополнили средствами индивидуальной гигиены: гелями для рук, салфетками и т. д. Получилась комбинация big data и человеческой экспертизы.

Три примера: карточка продукта и рекомендации к нему
Три примера: карточка продукта и рекомендации к нему
Три примера: карточка продукта и рекомендации к нему
Три примера: карточка продукта и рекомендации к нему

Еще в выдачу продуктовых рекомендаций добавили музыкальные курсы для соответствующих инструментов. В карточке гитары будут курсы начального уровня для гитаристов, в барабанах — для барабанщиков и т. д.

Курс «Гитара. Основы»
Курс «Гитара. Основы» рекомендуется в классических, бас-, акустических и других видах гитар

За один день отловили баги в рекомендациях

Большинство багов в продуктовой выдаче починили до релиза рекомендаций на клиентов. Например, в какой-то момент машинное обучение посчитало бас-гитары похожими на акустические.

После релиза остались ошибки, которые нельзя заметить без массового тестирования на множестве устройств. Например, на устройствах Apple в браузере Safari эффект размытия в движении выдавал такое:

Ошибки
Успели записать ошибку на видео

Чтобы сделать всё максимально оперативно, общались в Telegram о тех багах, которые нашли, а баг-репорты отправляли верстальщику Mindbox в Slack. Так за день получилось починить все ошибки:

На самом деле починили баг спустя час
На самом деле починили баг спустя час, но писать в полпервого ночи — дурной тон :-)

Дали клиентам «Музторга» максимально полезные продуктовые рекомендации

Спустя три месяца подготовительных работ клиенты получили продуктовые рекомендации на сайте, которые учитывают все продажи сети, личные предпочтения и полную историю покупок и улучшены с помощью экспертных знаний маркетологов «Музторга».

Итоговый внешний вид продуктовых рекомендаций на сайте
Итоговый внешний вид продуктовых рекомендаций на сайте

Как «Музторг» продолжит улучшать продуктовые рекомендации

Релиз новых продуктовых рекомендаций — только начало. В ближайшее время из продуктовых рекомендаций можно будет добавить продукт в список «Избранное», появится информация о рассрочке и действующих акциях.

Продуктовые рекомендации появятся и в других каналах общения с клиентом: интерфейсе колл-центра и на кассах. Уже сейчас они используются в триггерных email-рассылках.