Как заставить скидки работать на повышение валовой прибыли?

Алексей Солонков и Никита Цуканов, основатели сервиса HucksterBot, рассказали о том, почему им пришлось поменять концепцию работы продукта, и какие результаты принес новый подход к скидкам на примере внедрения одним из крупнейших магазинов садово-парковой техники в России.

С 2015 года сервис работал по следующему принципу: представителю интернет-магазина в личном кабинете предлагалось создавать и редактировать сегменты посетителей сайта, которым должен показываться специальный виджет с предложением купить просмотренный ранее товар дешевле. Для настройки сегментов можно было выбрать регионы для показа скидок, каналы и источники трафика, устройства (ПК или мобильные) и ряд других параметров:

Данный подход подразумевал, что владельцы и маркетологи интернет-магазинов хорошо разбираются в вопросах повышения конверсии, могут правильно интерпретировать данные Google Analytics и Яндекс.метрики, выбрать и настроить несколько низкоконверсионных сегментов трафика и самостоятельно добиться максимального эффекта в виде повышения конверсии, оборота и валовой прибыли.

Это было нашей ошибкой. На деле далеко не все пользователи смогли разобраться с настройками и нам приходилось делать это вместе с ними. Да, сервис работал очень эффективно, мы с клиентами делали истории успеха с потрясающими результатами, одну из них даже публиковали на E-pepper. Но о масштабировании с таким подходом приходилось только мечтать, ведь мы делаем сервис для массового использования, а идти в сторону Enterprise и сложных внедрений нам не очень хотелось. Мы поняли, что нужно значительно упростить продукт, не снижая его эффективность.

Перед нами четко нарисовались две главные задачи:

1. Автоматизировать сложные настройки.
2. Сделать прозрачными и понятными результаты работы сервиса.

В новом релизе мы сильно упростили продукт и при этом повысили прозрачность работы сервиса, чтобы каждый клиент мог ответить на вопрос: "А что будет, если отключить виджет HucksterBot?".

1. Автоматизация и принцип Парето. 

Теперь для настройки виджета необходимо указывать только размер скидок и при необходимости ограничить показы в регионах, все остальное настраивается автоматически. Система отслеживает события, когда пользователь кладет товар в корзину и проводит анализ конверсии по каждому товару, учитывая каналы трафика.

В показе скидок используется принцип Парето: автоматически выбирается 20% товаров, которые дают 80% заявок, скидки для них не показываются. Таким образом, сервис не работает с товарами, которые магазин и так успешно продает, а увеличивает продажи только по тем позициям, которые совсем не продаются или продаются намного хуже ТОПовых. 

2. Прозрачность работы. 

Старт работы сервиса начинается с того, что он собирает данные на основную часть трафика интернет-магазина, показывая виджет по указанным скидкам лишь небольшой доле посетителей без какой-либо дифференциации. После сбора и автоматического анализа данных (от 1-й до 2-х недель) сервис начинает работать в режиме непрерывного теста: 20% случайно выбранных посетителей интернет-магазина не увидят виджет со скидкой ни при каких обстоятельствах, на остальные 80% будут распространяться заданные правила показа персональных скидок. Тем самым в личном кабинете всегда можно увидеть, как сильно отличается конверсия чистого сегмента (20%) от сегмента с работающим сервисом HucksterBot.

Результаты (на примере внедрения магазином Snail.ru)

Мы решили проверить эффективность нового подхода при работе сервиса с интернет-магазином Snail.ru, принадлежащим крупной розничной сети по продаже садово-парковой техники «Садовые машины».

Согласно правилу Парето система автоматически отобрала 20% товаров, которые являются самыми продаваемыми, на них действие сервиса не распространялось. Для остальных 80% товаров работали персонализированные скидки, размер которых был установлен сотрудниками магазина.

Далее начался A/B-тест, который достиг максимальной статистической значимости в течение 2 недель. 20% случайных посетителей интернет-магазина не видели виджет HucksterBot ни при каких обстоятельствах, остальные 80% могли его увидеть при определенном поведении на сайте.

Общая конверсия сайта при внедрении HucksterBot 2.0 (заказы через корзину + виджет) составила 1,9%.

Конверсия сайта в заказы без виджета (по данным A/B – теста, а также по данным Google Analytics, когда сервис не был подключен к интернет-магазину) составляет в среднем 0,8%.

Таким образом, использование сервиса персонализации скидок позволяет повысить общую конверсию сайта в 2,4 раза.

Анализ продаж магазина показал, что при использовании сервиса HucksterBot оборот магазина увеличился ровно в 2 раза (на 100%), а валовая прибыль в 1,4 раза (на 40%).

Что будет, если отключить виджет на сутки?

Руководство интернет-магазина решило провести свой небольшой эксперимент – отключить показ виджета на одни сутки (в понедельник, 19 сентября) и посмотреть, как изменятся показатели сайта.

На графике показано сравнение транзакций за два разных понедельника. Оранжевая линия – виджет HucksterBot включен (12 сентября), синяя – виджет отключен (19 сентября):

«С июля мы запустили новую версию HucksterBot. Если раньше нам приходилось постоянно экспериментировать с разными сегментами, корректировать настройки, чтобы добиваться максимального эффекта, теперь сервис делает это автоматически. Это очень удобно»

Степан Мальцев, менеджер проекта Snail.ru.

***

HucksterBot.ru – сервис, который показывает персональные предложения со скидкой посетителям сайта, в зависимости от их поведения. Его главная задача – продавать те товары, которые плохо продаются, не теряя (как при обычных распродажах), а увеличивая валовую прибыль. В октябре 2016 года состоялся релиз новой версии продукта 2.0.

Опубликовано на правах рекламы