Как Эксмо увеличили кликабельность в 2 раза

Артур Харитонов
Время чтения: 2 мин

Как подтолкнуть клиента к покупке, когда он сам не знает, чего хочет? Показать персональные рекомендации с товарами, которые ему точно понравятся. Меня зовут Максим, я руководитель отдела машинного обучения в enKod, расскажу, как мы сравнили эффективность блока бестселлеров на сайте с нашими персональными рекомендациями.

О клиенте

Эксмо — крупное книжное издательство в России. Новые детективы Несбе, кулинарные сборники Джейми Оливера или книги блогеров-миллионников — всё издается здесь. В 2019 году Эксмо выпустили 114 миллионов экземпляров книг. Это очень много — стопка всех экземпляров изданных Эксмо за год будет в 5 раз выше высоты, на которой находится МКС.

Что такое персональные рекомендации?

Это индивидуальные подборки товаров, которые составляются на основе действий пользователя на сайте. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение посетителей и, в соответствии с этим, рекомендуют товары. Они помогают сэкономить время на поиске нужного товара. Такие блоки можно размещать на страницах сайта, в email-рассылках, а также во всплывающих окнах и мобильных приложениях.

Бестселлеры vs персоналки

На главной странице Эксмо есть блок «Хиты продаж», в который попадают главные бестселлеры сайта. Его средняя конверсия из показа в клик составляет 0,5%.

Наш клиент хотел увеличить кликабельность этого блока минимум на 40% (с 0,5 до 0,7%). Для этого он решил воспользовался нашими персональными рекомендациями и провести сравнение двух блоков. В рамках теста, в одно и тоже время часть пользователей видела блок с бестселлерами, а другая часть — блок с персональными рекомендациями.

Результаты

Чтобы определить победителя с абсолютным приростом конверсии в 0,2% требовалось 19525 показов каждой версии блока.

Персональные рекомендации победили — пользователи кликали по ним в два раза чаще, чем по самым популярным книгам.

А теперь к цифрам:

Бестселлеры: количество показов 15095, кликов 91 (0,6% кликов, доверительный интервал 0,5% — 0,7%);

Персональные рекомендации: количество показов 13698, кликов 170 (1,2% кликов, доверительный интервал 1,1% — 1,4%)

Вывод и дальнейшие планы

В этом блоке пользователи предпочли видеть персональные предложения, а не бестселлеры. Мы с клиентом продолжим тестировать рекомендации в других разделах сайта, искать их оптимальные сочетания. Увеличение конверсии этого блока — первый шаг на пути к увеличению конверсии всего сайта при помощи товарных и персональных рекомендаций. Мы не будем останавливаться на сайте. В наших планах внедрение рекомендаций в другие каналы, например, в е-mail рассылки.

Другие наши статьи

Приветственная цепочка писем (welcome-цепочка) — базовый сценарий email-маркетинга, который есть практически в любом бизнесе после регистрации нового пользователя на сайте или в приложении. В кейсе показали, как она устроена на платформе для изучения иностранных языков Lingualeo.

Когда компания перерастает возможности простого сервиса для рассылок — начинаются сложности: сегменты строятся с ошибками, данных о поведении клиентов не хватает для роста. Так случилось с сервисом доставки пирогов «Любовь Пирогова». В результате компания перешла с ESP на CDP, подключила трекинг, настроила брошенные корзины и RFM-анализ. Как прошёл переход и что изменилось — в кейсе.

Когда польский сервис GetResponse ушел из России, «Детские деревни SOS» потеряли один из основных каналов связи с благотворителями — email. В enKod они смогли легко перенести все данные, настроить коммуникации заново. В кейсе рассказываем, как после этого организация вернула «спящих» благотворителей и повысила долю пожертвований через email до 36%.