Задача
Повысить конверсию за счёт динамической сортировки товаров по популярности
Использовали:
- Яндекс.Метрика / Отчёты по электронной коммерции / API отчётов
Период: октябрь — ноябрь 2016
Почему это важно
Поначалу мы расставляли карточки товаров вручную. Нам казалось, что мы можем угадать вкусы наших клиентов — и они будут чаще просматривать и покупать те модели, которые мы поставим на самые заметные места.
Когда мы подключили веб-аналитику и решили проверить эффективность такого метода сортировки, оказалось, что он не работал. Люди чаще просматривали не те товары, которые мы размещали на первых страницах, а модели в глубине каталога.
Значит, мы могли недополучать конверсий. Посетители, которые не проходили дальше первой страницы, просто не имели возможности увидеть — и купить — популярные модели на следующих страницах. Нужно было менять подход к расстановке товаров.
Шаг 1: Сравнение трафика у товаров на разных позициях
Распределение трафика по товарным предложениям
Чтобы понять, эффективна ли ручная расстановка товаров, мы сравнили два соседних предложения на первой странице одного из разделов с помощью Карты кликов в Метрике.
Несмотря на то, что товары стояли рядом, их трафик сильно отличался: у первой модели было больше 200 кликов в месяц, а у второй — всего 18.*
* Расположение товаров фиксировалось на месяц.
Если бы мы часто меняли расстановку предложений в «плитке», понадобился бы более сложный отчёт, а не стандартная Карта кликов.
Распределение трафика по страницам
Мы решили проверить, какая доля посетителей просматривает этот раздел каталога дальше первой страницы — а значит, может заметить более популярные товары.
Даже до второй страницы добиралось меньше половины посетителей раздела. А до конца раздела доходили только 3% посетителей.
Вывод: товары расставлены неэффективно
Мы предположили, что недополучаем конверсий — потому что самые «кликабельные» предложения оказываются запрятанными вглубь каталога, куда добираются не все посетители.
Чтобы это исправить, мы решили расставлять товары исходя из того, насколько они на самом деле популярны.
Шаг 2: Настройка автоматической сортировки по популярности
Откуда брать данные для сортировки — из CMS или из Метрики?
В нашей CMS была предусмотрена сортировка по популярности, но работала она слишком просто: чем больше кликов было по карточке товара, чем выше он бы показывался. Значит, один и тот же посетитель мог нечаянно «накрутить» клики для какой-то одной модели.
Мы решили попробовать сортировать товары так: чем больше уникальных посетителей просматривали товар, тем выше он показывается. А для такой сортировки нужны были данные веб-аналитики.
Передаём данные из Метрики в CMS
Передаём данные из Метрики в CMS
Для запроса к API Метрики мы использовали пресет top_products, сортировку по количеству посетителей, просмотревших товар, и временной промежуток в две недели.
Чтобы CMS могла обработать ответ API, мы написали специальный модуль. Место товара на сайте соответствовало расположению записи в ответе: если товар шёл в массиве седьмым, то и в каталоге он выводился на седьмом месте.
Дорабатываем динамическую сортировку
Так мы автоматизировали сортировку товаров в соответствии с реальным поведением посетителей — а не с нашими предположениями о том, какие товары могут понравиться нашим клиентам.
Чуть позже мы усовершенствовали решение: добавили повышающие коэффициенты для товаров, которые посетители добавили в корзину и заказали. Так что теперь лучшие места достаются тем моделям, которые не только часто просматривают, но и часто покупают.