Что общего у интернет-мемов, хитов поп-музыки и детских товаров?

Правильно, они все теряют актуальность за месяц-другой. Причем детские товары, пожалуй, в этом смысле переплюнут остальных кандидатов.

Возраст ребенка предопределяет всё, что вы ему покупаете. Будь то одежда, игрушки, еда или что-то еще. Поначалу вообще кажется, что стоит вам заснуть — и проснувшись вы обнаружите совершенно другого ребенка. Раз — и ему уже малы вчерашние ползунки. Два — и с кубиками играть неинтересно, подавай свежую коллекцию Monster High. Три — и кажется, кому-то пора покупать рюкзак, форму и учебники.

Дети и рекомендации

Любой магазин стремится продавать больше — именно по этой причине современный онлайн-ритейл так много внимания уделяет товарной персонализации. Рекомендованные товары есть на сайте, в рассылках, даже в поиске. А вот насколько эти рекомендации точно бьют в цель — уже второй вопрос. Чтобы на него ответить, нужно понять, учитывают ли эти рекомендации факторы, влияющие на покупку. А вот и они.

Главным фактором, влияющим на решение посетителя «покупать или не покупать» в 50% случаев будет именно возраст ребенка (или детей). Еще примерно 30% — это пол ребенка. Как ни крути, а солдатики — это чаще про мальчиков, а кукольные домики — про девочек. И оставшиеся 20% — разные малозначимые факторы, вроде любимых брендов и регулярности покупок.

Про возраст стоит даже написать подробнее:

• • Существуют группы товаров, необходимые ребенку только с определенного возраста (например, школьные принадлежности).

• • Есть группы товаров, необходимые ребенку до определенного возраста (коляска, соска, подгузники и т.д.).

• • Возраст предопределяет многие другие параметры детей: например, размер одежды и обуви.

• • Развивающие игры и игрушки выпускаются с возрастной рекомендацией — родители будут учитывать ее при покупке.

• Ребенок меняется буквально каждый месяц — его возраст просто необходимо учитывать.

Итого — у нас есть ряд важных факторов. Персонализация, которая опирается на эти факторы, называется прогрессивной персонализацией.

Но сначала рассмотрим, как работает товарная персонализация (не прогрессивная) в большинстве магазинов.

Неправильна персонализация

Распространенная ошибка магазинов — товарные рекомендации не принимают во внимание выбранный возраст. Так магазин The Children’s Place игнорирует выбранный возраст в товарных рекомендациях, взгляните на карточку товара с отмеченным возрастным интервалом — в данном случае «6-9 месяцев».

Все мы знаем, что в первые месяцы и даже годы жизни физиология детей стремительно меняется, организм растет — и то, что подходит трехмесячному ребенку, не подойдет шестимесячному. И если посетитель выбрал конкретный размер — это однозначный сигнал: он ищет одежду для ребенка указанного возраста.

А вот что увидит покупатель в блоке «рекомендовано» у себя в корзине:

При детальном рассмотрении оказывается, что у рекомендованных товаров не всегда есть нужные посетителю размеры:

Иными словами, такие товарные рекомендации просто занимают место и имеют для данного посетителя нулевую полезность. А значит, они не приведут к покупке.

Еще один пример — в магазине игрушек Mattel товарные рекомендации принимают во внимание любимую серию, но не учитывают пол ребенка.

В рекомендованных товарах к популярным куклам Monster High (в подавляющем большинстве случаев их покупают девочкам) посетитель увидит другие товары из той же серии и — неожиданно — набор игрушечных автомобилей Hot Wheels. Последний явно больше предназначен для мальчиков.

Персонализированные товарные рекомендации справляются со своей ролью не лучшим образом — да, они построены на анализе поведения других посетителей. Но чаще всего им недостает главного — учитывать особенности конкретно этого посетителя.

Покупатели, которые ожидали увидеть совсем не то, что подсовывает им Big Data.

Прогрессивная персонализация

Теперь пример того, какими должны быть персонализированные товарные рекомендации в магазинах детских товаров и что они должны учитывать.

Магазин Fishpond не специализируется на игрушках, однако имеет довольно обширный выбор игрушек для детей разного возраста. Насколько товарные рекомендации принимают во внимание возраст ребенка:

Этот набор известной серии Lego Duplo рекомендован для детей 2-5 лет. В товарных рекомендациях магазина представлены товары строго для того же возрастного интервала — и это пример правильной персонализации:

Каждый из рекомендованных товаров относится к категории «для детей от 2 до 4 лет», то есть входит в возрастной интервал основного выбранного товара. Такие рекомендации сработают.

Наконец, у детских товаров есть еще одна особенность — фактически это подгруппа товаров, на которую распространяются правила, справедливые для других категорий. Например, в сегментах детской одежды, косметических средств, продуктов питания работают те же факторы, что и во «взрослых» аналогах. Это также нужно учитывать магазинам детских товарах.

Как считать

Правило прогрессивной персонализации: детские товары имеют особенность — размеры напрямую зависят от возраста ребенка. В то же время часть товаров чаще покупается родителями для девочек, часть для мальчиков. Товарные рекомендации должны принимать во внимание пол и возраст ребенка.

Пол и возраст ребенка посетителя удобно определять в совокупности. Первый шаг, как и в других расчетах — маркировка всех товаров в вашем каталоге по гендерной и возрастной принадлежности.

После чего магазин анализирует просмотры — группирует их и присваивает баллы согласно числу просмотренных товаров, относящихся к этой группе (1 балл = 1 просмотр). Вероятность вычисляется как процент от суммарного числа баллов по всем группам.

В данном примере нет абсолютного лидера по вероятности — это часто означает, что у посетителя двое детей разного пола и возраста. Исходя из данных таблицы — годовалый мальчик и трехлетняя девочка.

Основываясь на такой гипотезе, магазин может с высокой долей попадания рекомендовать данному посетителю товары для обоих детей — и такие персонализированные рекомендации будут эффективны.

Заключение

С товарными рекомендациями в магазинах детских товаров всё просто и сложно одновременно. Сложно потому, что обычная персонализация часто не работает — товары нужны строго для конкретного пола и возраста. Трехмесячному не подойдут товары для полугодовалого ребенка, будь то одежда или игрушки. И тогда персонализация на основе Big Data и сложных расчетов дает осечку.

А с другой стороны всё просто — стоит начать использовать данные об особенностях каждого покупателя, и всё становится на свои места. Попробуйте решение REES46 для магазинов детских товаров, если нет желания внедрять прогрессивную персонализацию своими силами.