Каждый товар, будь то бытовая электроника, детская одежда или товары для животных, имеет свою специфику продаж. Так, например, большинство клиентов зоомагазинов обычно делятся на два соперничающих лагеря — любители кошек и любители собак. Попробуйте предложить «собачнику» кошачий корм — гарантированно получите бурю возмущения. Для онлайн-ритейла это значит: нужно очень внимательно относиться к тому, как работают механизмы товарных рекомендаций у вас в магазине.
Сегодня мы расскажем о прогрессивной персонализации и о том, как она позитивно влияет на качество товарных рекомендаций в вашем онлайн-магазине товаров для животных.
Почему для этого сегмента так важно качество товарных рекомендаций?
Причина 1. Непохожесть
В этом сегменте практически все товары предназначены строго для конкретного типа животного. Начиная с сухих кормов и витаминов, заканчивая мисками и игрушками. Причем дело не ограничивается только типом животного. На выбор покупателя влияет и порода — крупным собакам подходит одно, средним другое, миниатюрным третье.
Причина 2. Привычки
Со временем привычки вырабатываются у питомца и его хозяина. Животное привыкает к одному и тому же виду корма, хозяин проникается доверием к торговой марке и покупает только ее, регулярно.
Если товарные рекомендации на сайте будут нарушать сформировавшиеся привычки — вероятнее всего, такие рекомендации не будут восприняты покупателем. Его образ мыслей: «мне, как обычно, упаковку корма на 5 кг. от Natural Balance. Что вы рекомендуете, Pedigree? Нет, не нужно».
Причина 3. Любовь
Конечно же, на самом деле это причина номер один. Хозяева любят своих питомцев и ни за что не хотели бы им навредить. Поэтому они читают все эти книги, сидят на форумах, обсуждают своих подопечных на совместных прогулках.
У животных много особенностей — например, котятам или кормящим кошкам нужен особый корм и витамины. Животным с заболеваниями нужно также и особенное питание. К выбору в таком случае покупатель подходит особо тщательно.
Когда приходят холода, владельцы маленьких короткошерстных собак покупают для них теплую одежду. И владельцы домашних животных считают абсолютно нормальным баловать своих любимчиков на праздники — например, покупают особые лакомства в день рождения.
Таким образом, когда владелец питомца выбирает товары в онлайн-магазине, он обращает внимание на следующее:
- Тип животного. Владельцу тарантула не нужен корм для рыб, любителю кошек — витамины для собак.
- Порода и размер животного. Ротвейлер потребляет больше корма, чем чихуахуа. У каждой породы есть свои «слабые места» — а значит, каждой нужны особые витамины.
- Возраст животного. Владельцу 12-летней кошки не будут полезны рекомендации «купите корм для котят» — у стареющих питомцев совсем другой рацион и другие потребности.
- Бренд продукции. Владельцы домашних животных со временем вырабатывают привычку покупать только конкретную марку — вместе с тем привычка появляется и у самого питомца.
- Регулярность покупок. Самый покупаемый товар для животных — сухие корма (по данным на 2016-ый, продажи кормов для собак и кошек в США составили суммарно около 13 миллиардов долларов). Особенность корма как товара в том, что он приобретается с определенной периодичностью — а значит, в идеальном сценарии, магазин должен напоминать клиенту о необходимости скорой покупки.
Прогрессивная персонализация позволяет использовать всю эту информацию, чтобы обеспечить покупателям наилучший опыт (а магазину — высокие продажи).
В чем проявляется прогрессивная персонализация
В каталоге каждого магазина есть основные и рекомендованные товары, это уже привычное дело. Отличие между обычными рекомендациями и прогрессивной персонализацией состоит в том, что вторые учитывают все перечисленные выше параметры. Кроме того, такие рекомендации требуют сбора данных с посетителя — рекомендательная система анализирует его поведение, делает выводы о питомце и его характеристиках. А затем предлагает посетителю именно те товары, которые подойдут его животному.
Прогрессивную персонализацию используют многие успешные магазины, приведем несколько примеров.
У магазина Zooplus есть блок с рекомендованными товарами на главной странице. Наверняка, такой есть и у вашего магазина. Когда посетитель приходит на сайт впервые, он видит подборку популярных товаров для всех типов и пород — здесь есть и собаки, и кошки:
Однако уже после пары кликов в каталоге прогрессивная персонализация делает выводы о посетителе и его потребностях. Например, клиент положил в корзину товар для кошек — это явный сигнал, что у него есть кошка и товары для собак ему не интересны.
Теперь посмотрите как изменилась главная страница:
Все рекомендованные товары превратились корма для кошек. Таким образом вместо сочетания 2 полезных рекомендации + 2 бесполезных, магазин использует 4 полезных рекомендации. Это повышает шансы продажи из этого блока в 2 раза!
Как мы помним, вид животного — это не единственное, что оказывает влияние на покупку. Еще один важный параметр — порода и размер питомца. В онлайн-магазине Chewy, если посетитель интересуется кормами для малых пород, то и в блоке рекомендаций он увидит подходящие его питомцу товары:
Каждый из рекомендованных товаров подходит не только по виду животного, но и по его породе:
Возраст и здоровье животного — это то, что определяет покупку в сегменте зоотоваров. Поэтому прогрессивная персонализация анализирует поведение посетителя и делает выводы о его питомце. Этот заменитель молока предназначен для котят и кормящих либо беременных кошек — очень ценная информация для магазина (если, конечно, он собирается ее использовать):
Если посетитель изучает такой специфический товар, это значит, что у него либо есть кошка, которая скоро принесет потомство, либо маленькие котята.
Поэтому прогрессивная персонализация товарных рекомендаций выглядит таким образом (использован пример из магазина Pet Smart):
Всё это примеры прогрессивной персонализации — в идеале, именно такой она должна быть повсеместно. Особенно там, где выбор товара — деликатный процесс, требующий индивидуального подхода.
А что будет, если не использовать прогрессивную персонализацию?
Магазины товаров для животных иногда игнорируют базовые правила составления товарных рекомендаций — в результате те получаются совершенно бесполезными для покупателя и магазина.
На этой странице магазина Pet Shop USA вы видите упаковку корма для маленьких птиц. Здесь же находится блок рекомендаций «также вам может понравиться»:
Магазин избрал для себя наиболее простую тактику: он выводит в разделе товарных рекомендаций товары, на которые сейчас есть большие скидки. Однако все предназначены для собак — поэтому целый блок товарных рекомендаций абсолютно бесполезен для владельца птиц, который и просматривает данную страницу.
Как считать
Прогрессивную персонализацию отличает то, что она имеет очень простые и прозрачные схемы расчета. Фактически вы можете сделать товарную персонализацию в своем магазине прогрессивной — для этого нужно следовать правилу.
Правило прогрессивной персонализации: владельцы домашних животных всегда покупают товары для своего типа питомца, и практически всегда — для породы своего питомца. Менее влиятельные, но тоже важные параметры при выборе товаров в этом сегменте — размеры питомца, возраст и бренд Товарные рекомендации должны советовать ту продукцию, которая подходит посетителю по этим параметрам.
Для начала запишите исходные данные в таблицу (для простоты мы ограничились только двумя типами животных и тремя породами):
Тип | Порода | |
Товар 1 | собака | мопс |
Товар 2 | собака | мопс |
Товар 3 | собака | терьер |
Товар 4 | кошка | бобтейл |
Товар 5 | кошка | бобтейл |
Товар 6 | собака | терьер |
Товар 7 | собака | мопс |
Товар 8 | собака | мопс |
Следующий шаг — магазин отслеживает просмотры посетителя и делает выводы о вероятности того, что он является владельцем того или иного животного. В сегменте зоотоваров также присутствует вероятность того, что просмотр был случайным — например, посетитель кликнул на рекламный баннер с выгодным предложением, а потом вдруг увидел, что этот товар не подходит его питомцу.
Итак, магазин определяет вероятность того, какой питомец у посетителя:
Тип | Порода | Баллы | Вероятность |
собака | мопс | 4 | 50% |
собака | терьер | 2 | 25% |
кошка | бобтейл | 2 | 25% |
Уже на основании просмотра 8 товаров магазин с прогрессивной персонализацией может сделать ценные для себя выводы: с 50% вероятностью перед ним посетитель, который заинтересован в покупке товаров для собаки породы мопс.
Соответственно, эти товары стоит выводить в блоках рекомендаций с наибольшей частотой.
Когда посетитель совершит больше действий на сайте — будет уточняться и вероятность. Например, одна покупка говорит о посетителе больше, чем 5 просмотров — ведь просмотры могут быть случайными, а вот покупка всегда делается осознанно и целенаправленно.
Если посетитель совершает и другие действия на сайте: добавляет товар в корзину, совершает покупки, то механика расчетов немного меняется. Мы в REES46 Technologies занимаемся исследованиями в области персонализированных товарных рекомендаций более 7 лет и экспериментально вывели следующее отношение:
Вес просмотра | 1 |
Вес корзины | 5 |
Вес покупки | 10 |
Соответственно, если посетитель посмотрел 8 товаров для кошек, а потом купил корм для собак — то «побеждают» собаки. Рекомендательная система делает себе «отметку» о том, что у этого посетителя, вероятнее всего, собака — и добавляет подходящие товары в блоки рекомендаций.
Если измерять не только тип животного, но и, например, породу, то таблица с расчетами будет выглядеть так:
Тип | Порода | Просмотр | Корзина | Покупка | Всего | Вероятность |
собака | мопс | 4 | 0 | 0 | 4 | 17% |
собака | терьер | 2 | 0 | 10 | 12 | 52% |
кошка | бобтейл | 2 | 5 | 0 | 7 | 31% |
Рекомендательная система сделает вывод: у посетителя крупная собака породы терьер — и будет рекомендовать товары, подходящие для этой породы.
Аналогично рассчитывается любой другой параметр: например, возраст питомца, наличие заболеваний или лояльность хозяина к определенному производителю корма.
Заключение
Товары для животных — специфичный сегмент, где на выбор покупателя влияют такие параметры, как вид и порода животного, возраст и заболевания, бренд продукции и многое другое.
Прогрессивная персонализация использует для расчетов простые схемы, что, однако, не делает ее менее эффективной. Товарные рекомендации, работающие с использованием технологии прогрессивной персонализации, способны обучаться буквально за несколько кликов посетителя — то есть уже спустя пару минут клиент увидит только те товары, которые ему подходят.
Товарные рекомендации с прогрессивной персонализацией обеспечивают онлайн-магазину рост продаж в среднем на 24% — согласитесь, такой результат стоит того, чтобы внедрить технологию.