6 подходов к товарным рекомендациям в ecommerce

Достаточно одного взгляда на сайт Amazon, 70% которого отведено под рекомендации товара, чтобы осознать их значимость для ecommerce. Опыт Amazon показывает, что онлайн-рекомендации продукции играют жизненно важную роль в привлечении аудитории потребителей к новым товарам и увеличении продаж.

По данным Monetate, рекомендации товаров на сайте способны увеличить доход до 300%, повысить конверсию на 150% и поднять среднюю стоимость заказа на 50%. Разумеется, эти цифры могут варьироваться в зависимости от исходных показателей и того, насколько широко распространены онлайн-рекомендации на сайте.

По словам Дэвида Моса (David Moth), автора данной статьи на Econsultancy, сегодня трудно интернет-магазин, который не пытался бы продать дополнительный товар. Однако методы, которые, стремясь к этой цели, используют онлайн-ретейлеры, разнятся.

Новая кнопка ASOS «Завершённый образ»

ASOS – один из лидеров в сфере инноваций и передового опыта – недавно внедрил новый метод рекомендации товаров на продуктовых страницах.

Как и многие другие коммерческие сайты, этот онлайн-ретейлер демонстрирует интересующий потребителя предмет одежды на гармонично одетой модели в идеально подобранном комплекте с другими вещами. Все товары, так удачно сочетающиеся по стилю и цвету с понравившейся вещью, разумеется, доступны на сайте ASOS.

Бренд всегда пытался продать дополнительную одежду, показывая, как она смотрится на живом человеке, в разделе «Закончите свой образ». Однако недавно ASOS добавил в этот раздел новый призыв к действию: «Купи готовый look!». Нововведение позволяет клиенту приобрести все товары с одного экрана.

Это действительно эффективный способ рекомендации товаров, поскольку он избавляет покупателя от необходимости лазить по всему сайту и самостоятельно составлять полный look.

Другие посетители также просматривают…

John Lewis использует инструмент рекомендаций, учитывающий одновременно то, что сам потребитель ищет на сайте, и опыт других покупателей, интересовавшихся теми же вещами, что и он.

Использование данного приёма позволило ретейлеру на 27,9% повысить продажи в Рождественские праздники 2011 г.

Как сообщил Econsultancy глава сервисов онлайн-доставки и обслуживания клиентов John Lewis Шон О'Коннор (Sean O’Connor), инструмент RichRelevance формирует предложение для конкретного потребителя на основе анализа массового шопинга и взаимоотношениями между продуктом и продуктовой категорией.

По мнению Дэвида Моса, учёт индивидуального опыта вкупе с «мудростью толпы» – это первооснова социального шопинга.

Онлайн-опросники

В то время как основная часть инструментов рекомендаций товаров располагается непосредственно на продуктовых страницах, некоторые ретейлеры занимают более проактивную позицию. Они используют специальные опросники, чтобы сначала выведать ключевые данные у самого пользователя, а затем уже на их основе сформировать наиболее релевантное товарное предложение. Добавление элемента персонализации в shopping experience способствует повышению уверенности потребителя в выборе товара, что в свою очередь может привести к увеличению конверсии.

Дэвид Мос приводит 3 примера сайтов, применяющих онлайн-опросники в качестве базы для составления рекомендаций товаров:

1) Burton

Burton использует инструмент Подбор сноуборда для формирования продуктовых предложений на основе витальных статистических данных потребителя, включая его рост, вес, уровень мастерства и предпочтения по скорости, гибкости и дизайну доски:

По результатам анкетирования каждому участнику предоставляется персонализированный рейтинг подходящих сноубордов, отражающий в процентах степень релевантности каждой доски.

В процессе дальнейшей персонализации опыта Burton объясняет причины вынесения конкретных рекомендаций, а также разницу между сноубордами разных стилей. Бренд даже показывает короткий видеоролик, чтобы проиллюстрировать особенности каждого дизайна досок.

2) SoJeans

Джинсовый ретейлер SoJeans также в 2012 г. запустил собственный опросник SoSelect:

Анкета для потребителей включает 5 вопросов: о росте, весе, телосложении, предпочтениях в типах обуви и в степени облегания джинсов.

Участник опроса получает наглядные рекомендации по выбору джинсов, которые соответствовали бы его стилю. Степень релевантности («Соответствие») продукции так же, как и в кейсе Burton, выражается в процентах:

3) Morrisons Wine Cellar

И наконец, третий пример креативного инструмента рекомендаций из этой серии – это уже упоминавшийся на Лайкни интерактивный видеоопросник от Morrisons Wine Cellar:

Потребителю необходимо ответить на каждый из 3-х вопросов ролика, чтобы перейти на следующий этап. В конце видеоопросника каждому участнику присваивается персональный профиль вкуса в цифрах и, наряду с товарными рекомендациями, выдаётся описание типов вин, которые, судя по ответам, должны ему понравиться.

Лидеры продаж конкретного бренда

Рекомендациями в виде подборки «Самые популярные товары» на сайте электронной коммерции сегодня уже никого не удивишь. Однако John Lewis даёт несколько иной поворот использованию таких блоков, демонстрируя в них лидеров продаж конкретного бренда.

Так, к примеру, если посетитель сайта смотрит рубашку Ben Sherman, то вверху экрана ему будет показываться подборка «Лидеры продаж Ben Sherman»:

Потребители часто проявляют лояльность к какому-то определённому бренду, и идея формирования рекомендаций на этой базе весьма логична и закономерна.

Покупки скопом от Amazon

Учитывая колоссальный успех Amazon в ecommerce, не стоит удивляться тому, что этот онлайн-ретейлер показывает отличный пример в сфере товарных предложений.

Страницы товаров на Amazon содержат блоки: «Что ещё покупают потребители после просмотра данного товара?» и «Часто покупают вместе». Однако главная опция Amazon основана на том же подходе, что и инструмент ASOS «Совершенный look» – предоставлении возможности клиентам добавить в корзину 3 продукта одним кликом:

Эффективность этого активного метода продуктовых рекомендаций заключается в том, что он мотивирует потребителей совершать импульсивные покупки на месте, вместо того чтобы гонять клиентов по всему сайту, заставляя просматривать другие товарные предложения.

Также стоит отметить, что Amazon не расслабляется даже после того, как клиент совершает покупку – на экране подтверждения заказа его взору представляются 5 различных категорий рекомендуемых товаров:

• «Продукция, имеющая отношение к той, которую Вы просматривали»,
• «Новое для Вас»,
• «Рекомендации на основе Вашего заказа»,
• «Что другие клиенты смотрят прямо сейчас»,
• «Самые популярные товары».

Опыт Amazon показывает, как простое изменение в копирайтинге может придать продуктовой рекомендации совсем другое звучание.

«Что происходит прямо сейчас?» на сайте Naked Wines

Функция рекомендаций Naked Wines похожа на инструмент Amazon «Что другие посетители просматривают прямо сейчас», однако более убедительна в силу своей адресности. Инструмент показывает имя конкретного потребителя, лайкнувшего или купившего товар.

Бизнес-модель Naked Wines формируется на базе сообщества любителей вина, которые используют сайт в равной степени и как дискуссионный форум, и как место для покупки вина.

Поскольку каждый клиент залогинен на сайте, зачастую через Facebook, товарные предложения вышеназванного инструмента здесь имеют больший вес. Клиент имеет возможность увидеть, кем реально сделана каждая рекомендация.

Это отличный пример добавления социального элемента в предложения товара. Такой подход гораздо более эффективен, чем показ анонимных рекомендаций и отзывов.

• Комментарии