fbpx

Rekomendacje zakupowe w sklepie internetowym

Dlaczego niektórzy konsumenci lubią kupować w małych sklepach osiedlowych, a nie korzystać z ogromnych hipermarketów? Zapewne dlatego, że oczekują indywidualnej i fachowej obsługi, a nawet doradztwa zaprzyjaźnionego sprzedawcy. Co więcej, część z tych klientów ma identyczne potrzeby w trakcie zakupów internetowych, gdzie bezpośredni kontakt ze sprzedawcą nie jest już tak oczywistą sprawą.

Warto więc zastanowić się, czy nie jest możliwe przeniesienie technik stosowanych w offline do online. Oczywiście nie mówię tutaj o wzbudzających irytację pytaniach sprzedawców nastawionych na nachalny cross-selling – sztukę tę do „perfekcji” opanowały McDonald’s czy chociażby sieć stacji paliw BP. Skupiam się raczej na wdrożeniu narzędzi umożliwiających przyjazne dla użytkowników podpowiedzi, a wręcz rekomendacje skłaniające ich do zakupu określonych produktów.

Cross-selling rządzi!

Zapewne pytając właścicieli sklepów internetowych, czym jest system rekomendacji, większość z nich skojarzy go z cross-sellingiem. I jest to bardzo trafny wybór, gdyż celem tego narzędzia jest przede wszystkim wzmocnienie sprzedaży. Czy to przez zwiększenie średniej wartości koszyka, czy chociażby czasu spędzonego na wyświetlaniu podstron. Zastosowanie tego mechanizmu jest znane – chyba wszystkie popularne platformy sklepowe posiadają w standardowej ofercie technologie go wspierające. Klienci również są do niego przyzwyczajeni, bo któż nie widział w trakcie internetowych zakupów powiązanych produktów i hasła „inni klienci kupili także…”.
Realizacja w praktyce tych mechanizmów zwykle jest bardzo prosta. Opierają się one na statystykach albo wręcz na ręcznym powiązaniu towarów (np. latarka > baterie > ładowarka > itd.). Oczywiście takie podejście ma swoje ograniczenia – cross-selling obejmuje wtedy dość wąski asortyment, a jego wdrożenie wymaga zwiększonego nakładu pracy po stronie osób zarządzających e-sklepem.

A gdyby tak wiedzieć coś więcej o swoich klientach?

Odpowiedzią na poruszane przeze mnie wcześniej tematy ograniczeń prostych mechanizmów cross-sellingu są zaawansowane systemy rekomendacji produktowych. Potrafią one w sposób całkowicie automatyczny gromadzić informacje o zachowaniach użytkowników w serwisie internetowym. Na podstawie zebranych danych możliwe jest poznanie potrzeb i preferencji zakupowych określonych grup klientów naszego e-sklepu. Można więc powiedzieć, że dzięki nim nawet duży sklep potrafi dopasować się do każdego indywidualnego klienta i zapewnić mu obsługę taką jak z osiedlowego warzywnika. Oczywiście w dobrym tego słowa znaczeniu.
Gdzie więc szukać takich systemów? Na polskim rynku wyróżnić można przynajmniej trzy najpopularniejsze: Gravity Reco, KogniTek RekoMe oraz Quartic. Co ciekawe, każdy z nich działa w identycznym modelu biznesowym. Dzięki sprzedaży w modelu SaaS (ang. Software as a Service) możliwe jest korzystanie z nich za stałą opłatą abonamentową. Nie bez znaczenia jest także łatwy, a co za tym idzie – szybki proces wdrożenia. Sprowadza się on do zainstalowania niezbędnego kodu na stronach sklepu bądź serwisu internetowego.

A czy to aby na pewno działa?

Wielokrotnie w swoich artykułach podkreślam znaczenie pomiaru efektywności wdrażanych narzędzi wspomagających e-commerce. Nie sztuką jest przecież inwestować w nowoczesne rozwiązania, nie wiedząc jednocześnie, czy zapewniają satysfakcjonujący zwrot z inwestycji. Jednym z często przywoływanych przeze mnie przykładów działania systemu rekomendacji jest sklep internetowy sieci Praktiker. Po uruchomieniu e-sklepu w marcu 2011 r. jego właściciele poszukiwali rozwiązań, które zagwarantują szybki i efektywny rozwój sklepu. Posiadając w ofercie ponad 45 000 produktów, brali pod uwagę narzędzia umożliwiające jak największą automatyzację, tak aby ograniczyć konieczność ręcznego powiązywania towarów w ramach cross-sellingu. Naszą odpowiedzią była propozycja testu systemu rekomendacji Quartic, należącego do Grupy Divante.
 
Podczas jednomiesięcznego testu umieściliśmy rekomendacje na stronie głównej, na karcie produktu i w pop-upie wyświetlającym się podczas dodawania produktów do koszyka. Nie mogło ich także zabraknąć bezpośrednio w obrębie samego koszyka. Aby przekonać się, czy to aby na pewno działa, zastosowaliśmy testy A/B. Połowa użytkowników widziała rekomendacje generowane przez Quartic, a pozostali odwiedzający napotkali standardowe rekomendacje, które wcześniej funkcjonowały w e-sklepie. Wyniki były bardzo satysfakcjonujące i przyniosły ponad 12-procentowy wzrost sprzedaży oraz 15-procentowy wzrost liczby kupujących.
Podobny test zastosowaliśmy także podczas wdrożenia systemu Quartic w serwisie ogłoszeniowym AutoTrader.pl. W początkowym etapie współpracy rekomendacje umieszczono na stronie głównej oraz na kartach ogłoszeń. Opatrzono je tytułami „Ogłoszenia dla Ciebie” lub „Rekomendacje dla Ciebie”. Wyniki? Grupa ogłoszeń z rekomendacjami zanotowała 8-procentowy wzrost odsłon, współczynnik odrzuceń spadł o 26%, a czas spędzony na ogłoszeniach rekomendowanych przez Quartic był większy o 41% niż średni czas odwiedzin na pozostałych podstronach.
 
Co prawda powyższe przykłady pokazują dużych klientów i mogą wydawać się mało przyjazne dla właścicieli mniejszych e-biznesów. Warto zdać sobie jednak sprawę, że systemy rekomendacji będą cieszyć się coraz większym zainteresowaniem. Już teraz na ich używanie decyduje się coraz większa rzesza także mniejszych sklepów internetowych. A o ich popularności świadczyć może chociażby fakt implementacji silnika rekomendacji dla klientów oprogramowania e-sklepów WellCommerce.pl. Jeszcze rok temu używanie tak zaawansowanych systemów za kilkadziesiąt złotych miesięcznego abonamentu było czymś nieprawdopodobnym.
 


Autorem artykułu jest Marcin Cichoń, Dyrektor Ideacto sp. z o.o.


Zostaw odpowiedź