Přejít k obsahu  Přejít k hlavnímu menu

Firemní weblog poradenské společnosti H1.cz

Zobrazit všechny články
Zpět

Výsledky A/B testu „doporučovacího“ nástroje pro e-shopy překvapily: nejprodávanější zboží neprodává

Znáte ten vtip, jak prodavač utrží 380 tisíc od chlapíka, kterému nejprve prodal rybářský háček?

„… a pak jsem zákazníka přesvědčil, že by si mohl vzít ještě i nějaký vlasec a nabídnul jsem vhodný prut. Dal jsem se s ním do řeči, zeptal jsem se, kde bude rybařit. Povídal, že na mysu 20 mil na sever. Tak jsem mu prodal ještě pořádnou větrovku, nepromokavé kalhoty a gumáky, protože tam dost fouká. Přesvědčil jsem ho, že na pobřeží neberou, tak jsme šli vybrat motorový člun. Pak jsem se ho zeptal, co má za aut: vylezlo z něj, že dost malé, člun by na něm nemohl odvézt. Tak jsem mu prodal ještě přívěs.“
„A tohle všechno jste prodal člověku, který si přišel koupit jediný háček na ryby!?“
„Ne. On původně přišel koupit vložky pro svoji ženu. Tak jsem mu navrhnul, že když si teda o víkendu neužije, že by si mohl zajít aspoň na ryby…“

Odborně se tomu říká cross-sell a úplně stejně by se měl chovat také správný e-shop – komunikovat se zákazníkem, předvídat jeho preference a doporučovat mu k nákupu to nejrelevantněj­ší zboží.

Cross-sellingových metod a prvků, které můžete použít na svém webu, je celá řada a já bych se chtěl věnovat jednomu konkrétnímu – doporučování dalších produktů po vložení zboží do košíku. Některé e-shopy to neřeší vůbec, u jiných se setkáváme s různě sofistikovanou formou nabídky v takzvaném mezikošíku.

Mezikošík 

Mezikošík – informuje zákazníka o tom, že úspěšně vložil zboží do košíku, a nabízí mu další produkty.

Úroveň doporučování může být různorodá:

  • Úplným základem je nabídka bestsellerů, tedy nejprodávanějšího zboží e-shopu. Logika tam jistá je – když se to zboží nejvíce prodává, je tu pravděpodobnost, že zaujme i dalšího zákazníka. Bohužel se občas stává, že v doporučení je zobrazeno i zboží, které si uživatel právě do košíku přihodil. Při nákupu pračky je doporučeno vložit do košíku druhou. Zákazník si ťuká na čelo, šance k navýšení objednávky je promarněna.
  • Sofistikovanější systémy doporučují produkty, které s tím vloženým nějak souvisí. Když kupujete stolní lampu, pravděpodobně uvítáte nabídku vhodné žárovky a třeba prodlužovačky. Když kupujete boty, možná rádi přihodíte do košíku i leštidlo, impregnaci nebo ortopedickou vložku, na kterou byste si bez doporučení ani nevzpomněli.

Doporučujte mazaně

Provozovatelům webů radíme doporučovat v mezikošíku produkty chytře. Jenže! Doporučující vztahy mezi jednotlivými produkty či kategoriemi bude nutné buď řídit ručně (což je při tisících položek v e-shopu pracné a časově náročné), nebo se do administrace bude muset doprogramovat nějaká chytristika, a to bude stát majlant, nemluvě o nutnosti vymyslet celé vztahové algoritmy.

Existuje ještě jedno řešení, a to využít personalizační nástroje třetích stran. Tedy systémy, které už někdo naprogramoval, stále je vylepšuje a poskytuje k nim podporu. Říkáte si možná, že stejně se nevyhnete té ruční práci, kterou je naučení systému, aby doporučoval zboží tak, jako mazaný prodavač z úvodu.

A co to zkusit ještě jinak? Proč bychom měli v systému ručně nastavovat vztahy mezi jednotlivými produkty a kategoriemi, když se je chytrý systém může naučit sám, z analýzy chování návštěvníků a zákazníků? Nabídneme systému například historii prodejů za dva tři roky zpátky, on si to přechroustá a hned bude vědět, že když už si někdo do košíku vložil bundu, velmi často si také ještě přikoupil rukavice a čepici. A hodně chytrý systém dokonce nabídne pěkně ladící barvy a vezme v potaz i volbu pánská/dámská nebo senzitivitu zákazníka na slevy. I po nakrmení vstupními daty se systém dále učí, protože nabídka zboží i chování zákazníků se může v čase měnit.

Vyplatí se to? Odpověděl nám A/B test

Přemýšleli jsme, jestli se investice do podobného systému vyplatí. Anebo jestli nebude fungovat stejně dobře to bezpracné klasické Nejprodávaněj­ší zboží.

Ideální metodou na ověření výkonu je A/B testování. Využili jsme nabídky na dvouměsíční bezplatný provoz personalizačního systému Persoo.cz a na webu Hanibal.cz, který prodává outdoorové vybavení, jsme celé dva měsíce testovali, měřili a porovnávali výkon.

Testované varianty:

A: původní varianta (bez mezikošíku a doporučování)

B: mezikošík, doporučovány jsou obecně nejpopulárnější produkty

C: mezikošík: doporučovány jsou produkty nejčastěji objednávané ve spojitosti s právě vloženým zbožím do košíku (systém vztahů zajišťuje Persoo.cz)

Zhruba měsíc jsme porovnávali výkon těchto tří variant. Poté jsme nejméně úspěšnou variantu vypnuli a pokračovali pouze duelem.

Sledovali jsme množství metrik, od základních jako je celkový obrat, průměrná hodnota objednávky či konverzní resp. transakční poměr, po vliv varianty na počet různých druhů zboží v košíku. Tady je přehled těch nejdůležitějších metrik po prvním měsíci A/B testu:

Přehled těch nejdůležitějších metrik

Jste překvapeni? My jsme byli. Nejpopulárnější a nejprodávanější zboží neprodávalo. Dokonce ta nabídka nejprodávanějšího „štvala“ zákazníky tak, že nám mnohem více nedokončovali objednávkový proces, než když se nedoporučovalo nic. Variantu jsme vypnuli a další měsíc ověřovali potenciální přínos investice do personalizačního systému Persoo.cz.

Persoo pracovalo se vstupními daty z pětileté prodejní historie, ale během dvou měsíců testu se toho systém evidentně ještě mnoho naučil a varianta stále svůj výkon vylepšovala. V průběhu dvou měsíců testu se oproti původní variantě bez doporučování zboží v mezikošíku zvýšil výkon webu s mezikošíkem Persoo takto:

Zvýšení mezikošíku

Jsou i pro vás chytré doporučovací systémy to pravé? Vyzkoušejte podobný A/B test – pomůže vám určit potenciál, který bude mít personalizované doporučování pro váš e-shop. Srovnáte si navýšení obratu s náklady na implementaci a provoz nástroje. A můžete se následně rozhodnout, jestli pro vás bude tím šikovným prodavačem a budete prodávat čluny k háčkům. Tedy k vložkám.

Máte zkušenosti s jinými doporučovacími a personalizačními systémy, než je Persoo? Napište nám do komentářů.

Chcete také svým zákazníkům ulehčit cestu ke konverzi? Podívejte se na naše A/B testování a napište nám: info@h1.cz.
  • Tomáš Oborný
    25. 06. 2014 / 17:23

    Článkem jste mě potěšili, protože se chystáme také testovat Persoo na našem eshopu www.amoresa.cz a doufám, že budeme mít podobné výsledky :)

    Podobnou službu nabízí gemius recommend.

  • Petr
    26. 06. 2014 / 14:56

    Já nevím, ale pro začátek není potřeba dělat žádné ruční vazby či vymýšlení algoritmů. Zákazníci je v podstatě vytvářejí sami. Stačí projet v databázi objednávky kde se daný produkt vyskytuje a z těchto objednávek vytáhnout další produkty. Záležení na velikosti eshopu a počtu objednávek, když tak přidat ještě nějaká doplňující pravidla pro vyfiltrovaní výsledků. Je to práce na pár hodin.

  • Michal Popelář
    27. 06. 2014 / 13:11

    A nebude to třeba tím, že z best sellers ty lidi už můžou mít něco nakoupeno nebo neodpovídají jejich charakteru? Jinak Persoo samozřejmě super nástroj.

    • Michal Mrskoč
      30. 06. 2014 / 15:38

      Určitě to důvodem být může. A právě v tu chvíli je plusem mít personalizační nástroj, který nabídně něco, co odpovídá jejich chrakteru a vypustí to, co si zakoupili v poslední době.

Autor na Google+: Michal Mrskoč
RSS feed komentářů k tomuto článku
RSS feed komentářů ke všem článkům



(nebude zveřejněn)



Položky označené * jsou povinné