Зачем мы сделали Hucksterbot 2.0 и какие результаты это принесло?

Привет, друзья. Сегодня я расскажу, как мы реализовали новый подход к скидкам в E-commerce и какие результаты это принесло на практике.

 

Как вы знаете, HucksterBot – это сервис, который показывает определенным посетителям сайта индивидуальные предложения купить товары со скидкой. Главное отличие от традиционных механизмов распродаж и стандартных модулей CMS-систем в том, что скидки показываются персонально, в зависимости от поведения пользователя на сайте. При таком подходе прибыль интернет-магазина не снижается, а увеличивается.

 

Раньше помимо установки JS-кода на сайт (стандартный шаг для SaaS-сервисов), чтобы запустить сервис, представителю интернет-магазина в личном кабинете необходимо было создать сегменты посетителей и установить скидки на определенные категории и товары. Для настройки сегментов можно было выбрать регионы, каналы и источники трафика, устройства (ПК или мобильные):

image

Пользователям каждого сегмента показывался специальный виджет с предложением купить просмотренные ранее товары со скидкой. Таким образом, скидки можно было предложить посетителям из определенных регионов, мобильным пользователям (что повышало в несколько раз конверсию и продажи в интернет-магазинах, сайты которых не были адаптированы для мобильных устройств), или, например, людям, пришедшим по рекламным каналам.

 

Данный подход подразумевал, что маркетологи или владельцы интернет-магазинов хорошо разбираются в вопросах повышения конверсии, могут правильно интерпретировать данные Google Analytics и Яндекс.метрики, выбрать и настроить несколько низкоконверсионных сегментов трафика и самостоятельно добиться максимального эффекта в виде повышения оборота и валовой прибыли. Это было нашей большой ошибкой.

 

На деле далеко не все смогли разобраться с продуктом и нам приходилось делать это вместе с пользователями, помогать настраивать сервис. В итоге сервис начинал работать эффективно, мы делали истории успеха с отличными результатами, но о масштабировании с таким подходом приходилось только мечтать. Мы тратили слишком много времени на аналитику и внедрение.

Стало очевидным, что у нас 2 пути для развития: первый – поднимать цены, уходить в Enterprise-продажи, фактически становясь внедренцами дорогого продукта для крупных интернет-магазинов с индивидуальными «допиливаниями» и аккаунтингом, второй – значительно упростить продукт, не снижая его эффективность. Мы выбрали второй вариант, но для его реализации нужно было решить две большие задачи:

 

1. Автоматизировать сложные настройки (чтобы даже домохозяйка смогла запустить сервис).

2. Сделать прозрачными и понятными результаты работы сервиса, чтобы каждый клиент мог в любой время зайти в личный кабинет и найти ответ на вопрос «что я потеряю, если отключу виджет HucksterBot?».

Как мы решили эти задачи?

1. Автоматизация и принцип Парето.

Теперь для настройки виджета необходимо указывать только размер скидок и при необходимости ограничить показы в регионах, все остальное настраивается автоматически. Система отслеживает события, когда пользователь кладет товар в корзину и проводит анализ конверсии по каждому товару, учитывая каналы трафика.

 

В показе скидок используется принцип Парето: автоматически выбирается 20% товаров, которые дают 80% заявок, скидки для них не показываются. Таким образом, сервис не работает с товарами, которые магазин и так успешно продает, а увеличивает продажи только по тем позициям, которые совсем не продаются или продаются намного хуже ТОПовых.

 

2. Прозрачность работы.

Работа сервиса начинается с того, что он собирает и анализирует данные на основную часть трафика интернет-магазина, показывая виджет по указанным скидкам лишь небольшой доле посетителей без какой-либо дифференциации. После сбора и автоматического анализа данных (от 1-й до 2-х недель) сервис начинает работать в режиме непрерывного теста: 20% случайно выбранных посетителей интернет-магазина не увидят виджет со скидкой ни при каких обстоятельствах, на остальные 80% будут распространяться заданные правила показа персональных скидок. Тем самым в личном кабинете всегда можно увидеть, как сильно отличается конверсия чистого сегмента (20%) от сегмента с работающим сервисом HucksterBot.

 

После релиза версии 2.0 количество пользователей, которые самостоятельно настроили и внедрили сервис увеличилось на 100%. Нас беспокоил только один вопрос.

Остался ли сервис эффективным?

image002Мы решили проверить эффективность нового подхода при работе сервиса с интернет-магазином Snail.ru, принадлежащим одной из крупнейших в России розничных сетей по продаже садово-парковой техники «Садовые машины».

Согласно правилу Парето система автоматически отобрала 20% товаров, которые являются самыми продаваемыми, на них действие сервиса не распространялось. Для остальных 80% товаров работали персонализированные скидки, размер которых был установлен сотрудниками магазина.

Далее начался A/B-тест, который достиг максимальной статистической значимости в течение 2 недель. 20% случайных посетителей интернет-магазина не видели виджет HucksterBot ни при каких обстоятельствах, остальные 80% могли его увидеть при определенном поведении на сайте.

 

Результаты теста

 

image

Общая конверсия сайта при внедрении HucksterBot 2.0 (заказы через корзину + виджет) составила 1,9%. Конверсия сайта в заказы без виджета (по данным A/B – теста, а также по данным Google Analytics, когда сервис не был подключен к интернет-магазину) составляет 0,8%.

 

 

Таким образом, использование сервиса персонализации скидок позволяет повысить общую конверсию сайта в 2,4 раза. Анализ продаж магазина показал, что при использовании сервиса HucksterBot оборот магазина увеличился ровно в 2 раза (на 100%), а валовая прибыль в 1,4 раза (на 40%).

 

image

 

Эксперимент №2

 

Руководство интернет-магазина решило провести свой небольшой эксперимент – отключить показ виджета на 1 день (в понедельник, 19 сентября) и посмотреть, как изменятся показатели сайта.

 

На графике показано сравнение транзакций за два разных понедельника. Оранжевая линия – виджет HucksterBot включен (12 сентября), синяя – виджет отключен (19 сентября):

 

image005

После включения виджета показатели вернулись на прежний уровень. Синяя линия – виджет работает (3 октября, понедельник):

 

image006

«Мы запустили новую версию HucksterBot 2.0. Если раньше нам приходилось постоянно экспериментировать с разными сегментами, корректировать настройки, чтобы добиваться максимального эффекта, теперь сервис делает это автоматически. Это очень удобно»

Степан Мальцев, менеджер проекта Snail.ru.

Автор: Евгений Васюк

директор по маркетингу HucksterBot

Зачем мы сделали Hucksterbot 2.0 и какие результаты это принесло?: 2 комментария

  1. Тестирование и сравнение в таком виде абсолютно некорректно. Графики ни о чем.
    Не сервис персонализации повысил конверсию в 2.4 раза, а СКИДКИ.
    Со скидками и дурак без всякого сервиса повысит конверсию во сколько угодно раз, вопрос только в размере скидок :(
    Единственная фраза которая тут реально имеет какое то отношение к эффективности это «валовая прибыль в 1,4 раза (на 40%)»
    Но тут БОЛЬШОЙ вопрос что и как считали ?

    1. Андрей, очевидно, что скидки повышают конверсию в любой своей реализации, но обычные механизмы как правило приводят к падению валовой прибыли.

      Мы говорим именно про новый подход, который вместе с ростом конверсии и оборота дает рост валовой прибыли.

      В подсчете динамики валовой прибыли за месяц использования сервиса представители магазина учитывали предыдущий месяц (LFL), также изменение прибыли за данные периоды год назад.

Добавить комментарий

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