Case Study Foxtrot: +16% sprzedaży akcesoriów przy tym samym ruchu

Sukces biznesu w dużej mierze zależy od jakości komunikacji z klientami. Obecnie istnieje wiele narzędzi pozwalających śledzić wszelkie zmiany w zachowaniu użytkowników. A co z przewidywaniem przyszłych zakupów i tworzeniem spersonalizowanych ofert produktowych na podstawie danych?

W tym studium przypadku wyjaśnimy, jak jeden z czołowych ukraińskich sprzedawców elektroniki zwiększył sprzedaż akcesoriów o 16% dzięki spersonalizowanym rekomendacjom.

O projekcie

Foxtrot to jeden z największych sklepów detalicznych z elektroniką i sprzętem gospodarstwa domowego na Ukrainie. Sieć handlowa jest częścią Euronics, największego stowarzyszenia zakupowego elektroniki i AGD, które obejmuje 37 krajów, w tym większość państw europejskich, Kazachstan, Zjednoczone Emiraty Arabskie, Egipt i inne.

Foxtrot jest reprezentowany przez 164 sklepy w 90 miastach Ukrainy oraz online (średnia liczba użytkowników na stronie w ciągu 6 miesięcy wynosi 5,58 miliona).

Program lojalnościowy FoxFan ma ponad 11,5 miliona klientów, a 92% zakupów dokonywanych jest z użyciem karty sieciowej. Sekret sukcesu marki to personalizacja: wszyscy uczestnicy programu lojalnościowego otrzymują odpowiednie oferty, bonusy oraz możliwość zakupu produktu w specjalnej cenie (w zależności od etapu lejka sprzedażowego i możliwej zniżki na interesujący ich przedmiot).

Foxtrot i Yespo współpracują od ponad 7 lat, w tym czasie wspólnie:

• wprowadziliśmy kampanie emailowe;
• połączyliśmy komunikację omnichannel, korzystając z pop-upów, SMS-ów, Viber i powiadomień push;

• skonfigurowaliśmy 25 omnichannelowych procesów roboczych i 80 wyzwalaczy.

Sprzedawca nadal optymalizuje procesy marketingowe i poprawia komunikację z docelową grupą odbiorców.

Zadanie

W biznesie elektroniki marże podstawowej kategorii produktów są niskie. Dlatego głównym zadaniem dla Foxtrot była zwiększenie sprzedaży dodatkowych i powiązanych produktów.

Dlatego zdecydowali się wdrożyć rekomendacje produktowe na stronie, aby zwiększyć:

• liczbę konwersji i działań celowych na stronie;
• liczbę kupionych produktów na zamówienie;
• sprzedaż akcesoriów i produktów z kategorii krzyżowych.

Rozwiązanie

„Pomimo posiadania działu IT, który może wdrożyć dowolną funkcjonalność, zdecydowaliśmy się na współpracę z Yespo. W niektórych przypadkach nie jest rozsądne poświęcanie czasu i wysiłku na działania programistyczne, jeśli na rynku istnieje gotowe rozwiązanie, które można zacząć używać od razu. Dodatkowo Yespo nieustannie ulepsza swój produkt, a my możemy korzystać z najbardziej zaawansowanych narzędzi.”  — Eugen Kreczetowicz, Kierownik CRM w Foxtrot

Rekomendacje produktów w Yespo powstają dzięki synergii sztucznej inteligencji i ekspertów ds. nauki o danych. Sieć neuronowa potrafi przewidzieć, jakie produkty Twoi konsumenci kupią z 60% dokładnością. Aby zapewnić, że rekomendacje będą trafne, proces ten jest kontrolowany przez analityka, który ustawia i dalej trenuje system.

Nie ma uniwersalnego algorytmu: niektóre podejścia do rekomendacji produktów są bardziej efektywne dla sprzedawcy elektroniki, a inne są bardziej efektywne dla internetowego sklepu odzieżowego. Dlatego naukowiec danych, razem z kierownikiem projektu oraz klientem, określa kategorie wymagające szczególnej uwagi na podstawie potrzeb konkretnej firmy.

Jak to działa

Rekomendacje generowane są przez sieć neuronową na podstawie:

• historycznych zachowań dużej grupy kupujących;
• informacji o produktach i ich charakterystykach.

W Yespo można skonfigurować następujące typy algorytmów:

Foxtrot ma osobiste rekomendacje w następujących blokach:

• strona główna: „Polecane akcesoria do ostatniego zakupu”, „Specjalnie dla Ciebie”;

• strony kategorii: „Może Cię zainteresować”;

• karty produktów: “Kupione z tym produktem”, “Wybrane na podstawie Twoich zapytań”, “Klienci, którzy oglądali ten produkt, są również zainteresowani”;

• koszyk: “Do tego produktu możesz potrzebować”

Do ich tworzenia, sieć neuronowa bierze pod uwagę: 

• historię zachowań użytkownika na stronie;
• koszt produktów;
• kategorię produktu i powiązane kategorie;
• dodatkowe warunki od klienta.

Szczegóły Rekomendacji Produktów na Stronie Foxtrot

Asortyment sklepu obejmuje ponad 10 000 akcesoriów – tylko sztuczna inteligencja może poradzić sobie z taką ilością danych. Jednakże, ponieważ struktura danych różnych produktów nie zawsze jest taka sama, może to sprawiać trudności AI i zmniejszać dokładność rekomendacji. Dlatego specjaliści od danych powinni wyjaśnić systemowi, jak polecać odpowiednie produkty. Przyjrzyjmy się przykładom kilku kategorii na stronie Foxtrot:

• Uchwyty do telewizorów – aby wybrać odpowiedni uchwyt ścienny, należy wziąć pod uwagę wagę telewizora oraz standard, taki jak VESA. Czasami dane na kartach produktów mogą być niekompletne (w specyfikacjach niektórych telewizorów waga jest podana z podstawą, podczas gdy w innych – bez niej). W takich przypadkach używa się algorytmu ML do wyczyszczenia tych danych i wyboru uchwytów dla wszystkich telewizorów.

Naukowiec zajmujący się danymi dodatkowo uczy algorytm i wskazuje wagę jako kluczową cechę zarówno dla telewizora, jak i uchwytu. Gdy te informacje są zapisane, AI rekomenduje odpowiednie uchwyty.

Dzięki tej regulacji algorytmu, sprzedaż uchwytów do telewizorów wzrosła o 6%.

• Tunery TV i dekodery – telewizory mogą być wyposażone w tuner TV lub nie. Ta cecha wpływa na formowanie grup powiązanych pozycji. Tak więc, dla telewizorów bez tej funkcji, mogą być polecane tunery, ponieważ zazwyczaj są one oglądane i kupowane w jednym zamówieniu. W przypadku odtwarzaczy multimedialnych rekomendacje działają podobnie: są one istotne dla tych modeli, które nie posiadają Smart TV.

• Akcesoria do telefonów komórkowych. Ich specyfika polega na tym, że muszą one dokładnie odpowiadać konkretnemu modelowi telefonu. Jednakże, ponieważ w tej kategorii jest wiele ofert (etui, kable USB, karty pamięci, uchwyty itp.), istnieje możliwość popełnienia błędu. Aby go wykluczyć, specjalista sprawdza rekomendacje algorytmu i usuwa niekompatybilne. Aby AI mogła we właściwy sposób wybierać powiązane produkty, muszą się zgadzać marka, nazwa modelu i akcesorium.

W samym tylko kwietniu 2021 roku rekomendacje przyniosły +16% do sprzedaży akcesoriów.

• Duże urządzenia. Z reguły kupujący wybierają sprzęt AGD w tym samym kolorze i marki. Właściwie rekomendowane produkty w kategorii sprzętu AGD mogą generować znaczne dochody, ponieważ średnia wartość transakcji jest wyższa w porównaniu do innych kategorii. Aby stworzyć odpowiednie bloki rekomendacji, specjalista ds. danych wskazuje sieci neuronowej, że marka jest kluczową cechą. Im mniej innych marek zostanie uwzględnionych w rekomendacjach dla konkretnego produktu, tym wyższa będzie sprzedaż produktów powiązanych.

Aby stworzyć najlepsze rekomendacje, konieczne jest jednoczesne zaangażowanie wysiłków sieci neuronowej, zespołu projektowego i samego biznesu. Na przykład stworzenie tak złożonego bloku jak “Taniej razem” przebiega tak: AI oblicza prawdopodobieństwo zakupu i tworzy zestawy → po stronie klienta sprawdzana jest zgodność kategorii, usuwane są te nieodpowiednie + obliczany jest koszt zestawu (z uwzględnieniem marży i rabatu).

Obecnie, korzystając z automatyzacji w Foxtrot, wygenerowano ponad 500 000 zestawów we wszystkich kategoriach produktowych.

Podobnie tworzony jest blok “Kupione z tym produktem”. Sieć neuronowa analizuje informacje o poprzednich zamówieniach → identyfikuje nieoczywiste wzorce (na przykład jedno zamówienie może okresowo zawierać żelazko i zestaw szklanek, młot udarowy i ekspres do kawy, duży telewizor i grzejnik itp.) → buduje zestawy → rekomendacje są wyświetlane w kartach produktu.

Każdego dnia do strony dodawani są nowi dostawcy, asortyment tysięcy produktów jest aktualizowany, dlatego tworzenie takich zestawów jest możliwe tylko z pomocą sztucznej inteligencji.

Jeśli algorytm nie jest w stanie wybrać odpowiednich rekomendacji (na przykład z powodu braku niezbędnych cech produktów), wówczas na stronie Foxtrot nie jest udzielana żadna rekomendacja. Zamiast tego użytkownik jest proszony o samodzielne zapoznanie się z produktami z ogólnej kategorii. Detalista i Yespo wybrali tę strategię, ponieważ nieprawidłowe oferty mogą negatywnie wpłynąć na lojalność odbiorców.

Offline Zalecenia Produktowe

Foxtrot uzupełnił swoje podejście omnichannel do komunikacji z klientami o offline’owe rekomendacje.

Bloki z zestawami są wyświetlane w miejscach pracy dla operatorów call center i sprzedawców detalicznych. Pozwala to zmniejszyć obciążenie personelu i poprawić jakość obsługi. Teraz konsultanci nie muszą zapamiętywać całego asortymentu, który wynosi ponad 80 tysięcy produktów, aby szybko i dokładnie polecić odpowiednie przedmioty kupującemu.

Dodatkowo karty klientów są wzbogacane informacjami o offline’owych przeglądach. W tym celu konsultant zapisuje numer telefonu odwiedzającego → wprowadza obejrzane produkty jako zamówienie → następnie uruchamiany jest ciąg wyzwalania z porzuconym przeglądem.

Foxtrot zachęca odwiedzających do zostawienia swojego numeru telefonu offline w następujący sposób:

• oszczędność czasu klientów – mogą oni za pomocą linków w e-mailu odkryć cechy produktu, zamiast szukać produktów na stronie (podczas zakupu elektroniki decyzja zakupowa zajmuje więcej czasu i klienci powracają do opisu produktu więcej niż raz);
• możliwość uzyskania specjalnej ceny na produkt;
• wygoda i brak konieczności noszenia plastikowych kart.

Rezultaty

Skuteczność rekomendacji dla Foxtrot:

• +10% wzrost głębokości oglądania i zaangażowania na stronie;
• +5% wzrost konwersji;
• +16% wzrost sprzedaży akcesoriów. 

“Rekomendacje produktów to funkcjonalność, która pozwala Foxtrot oferować klientom produkty, które chcą kupić. Podoba nam się sposób, w jaki działają rekomendacje, oraz wyniki, które przynoszą. Wraz z Yespo, nieustannie je udoskonalamy. Realizacja wszystkich pomysłów odbywa się szybko i płynnie, bez potrzeby określania terminów. Zespół opisuje, co chcą zobaczyć, a specjaliści znajdują rozwiązania i pomagają w realizacji. W Yespo zawsze możemy liczyć na wysokiej jakości ekspertyzę i pomoc w ustawieniach.”  — Evgeniy Krechetovich, Kierownik CRM w Foxtrot

Wnioski

Nie tylko giganci detaliczni, tacy jak Foxtrot, mogą pozwolić sobie na połączenie rekomendacji produktów. Przez wiele lat testów i pracy z różnymi firmami, zespół Yespo zidentyfikował najlepsze algorytmy i zintegrował je z naszym systemem. Każdy marketer może samodzielnie skonfigurować rekomendacje na stronie, bez pomocy zewnętrznych programistów. Wyniki spersonalizowanych bloków są dostępne natychmiast po ich pojawieniu się na stronie, co pozwala określić najbardziej opłacalne rekomendacje. Jeśli masz jakiekolwiek pytania, wypełnij formularz, a wspólnie znajdziemy najlepsze rozwiązania dla Twojego biznesu!

Wniosek Specjalny Inline