Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Главное Свежее   Проекты
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
327 5 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Зачем мы сделали Hucksterbot 2.0

Привет, друзья! Сегодня я хочу рассказать о нашей главной ошибке за прошедший год, которая сподвигла нас изменить принцип работы сервиса и запустить в октябре этого года версию продукта 2.0.

HucksterBot – сервис, который показывает определенным посетителям сайта индивидуальные предложения купить товары со скидкой. Главное отличие от традиционных механизмов распродаж и стандартных модулей CMS-систем в том, что скидки показываются персонально, в зависимости от поведения пользователя на сайте. При таком подходе прибыль интернет-магазина не снижается, а увеличивается.

Раньше помимо установки JS-кода на сайт (стандартный шаг для SaaS-сервисов), чтобы запустить сервис, представителю интернет-магазина в личном кабинете необходимо было создать сегменты посетителей и установить скидки на определенные категории и товары. Для настройки сегментов можно было выбрать регионы, каналы и источники трафика, устройства (ПК или мобильные):

b_58257b15f38a5.jpg

Пользователям каждого сегмента показывался специальный виджет с предложением купить просмотренные ранее товары со скидкой. Таким образом, скидки можно было предложить посетителям из определенных регионов, мобильным пользователям (что повышало в несколько раз конверсию и продажи в интернет-магазинах, сайты которых не были адаптированы для мобильных устройств), или, например, людям, пришедшим по рекламным каналам.

Данный подход подразумевал, что маркетологи или владельцы 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 оборота и валовой прибыли. Это было большой ошибкой.

На деле далеко не все смогли (или захотели) разобраться с продуктом и нам приходилось делать это вместе с ними, помогать пользователям настраивать сервис. Да, в итоге сервис начинал работать эффективно, мы с клиентами делали истории успеха с отличными результатами, но о масштабировании с таким подходом приходилось только мечтать. Мы тратили слишком много времени на аналитику и внедрение.

Стало очевидным, что у нас 2 пути для развития: первый – поднимать цены, уходить в Enterprise-продажи, фактически становясь внедренцами дорогого продукта для крупных интернет-магазинов с индивидуальными «допиливаниями» и аккаунтингом, второй – значительно упростить продукт, не снижая его эффективность. Мы выбрали второй вариант, но для его реализации нужно было решить две большие задачи:

  1. Автоматизировать сложные настройки (чтобы даже домохозяйка смогла запустить сервис).
  2. Сделать прозрачными и понятными результаты работы сервиса, чтобы каждый клиент мог в любой время зайти в личный кабинет и найти ответ на вопрос «что я потеряю, если отключу виджет HucksterBot?».

b_58259f7ec622c.jpg

Как мы решили эти задачи?

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.

Работа сервиса начинается с того, что он собирает и анализирует 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.

После релиза версии 2.0 количество пользователей, которые самостоятельно настроили и внедрили сервис увеличилось на 100%. Нас беспокоил только один вопрос.

Остался ли сервис эффективным?

Мы решили проверить эффективность нового подхода при работе сервиса с интернет-магазином Snail.ru, принадлежащим одной из крупнейших в России розничных сетей 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.

Результаты теста

b_58257b16a102d.jpg

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 0,8%.

b_58257b1753923.jpg

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%).

b_58257b18174f8.jpg

«Мы запустили новую версию HucksterBot 2.0. 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.

Таким образом, если вы запускаете b2b-стартап и мечтаете о массовом рынке, продукт должен быть максимально простым и автоматизированным, таким, чтобы его внедрение не требовало каких-то специальных знаний. Кроме того, важно доказывать его эффективность реальными цифрами и графиками, расчетом ROI, а не пустыми обещаниями.

+6
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Подбираем рекоммендации...
Комментарии
Первые Новые Популярные
SPARK
Помогаем стартапам 24х7
Михаил Великий
Статья уже была на других ресурсах, потому мы не можем сделать анонс в сообществах Спарка и предложить материал для vc.ru.
Ответить
ADZY
Ассистент для ведения рекламных компаний
Дмитрий Кубитский
>использование сервиса персонализации скидок позволяет повысить общую конверсию сайта

хехех, конечно продажи будут выше когда есть скидка, предположу что если вообще всем давать скидку без всякой персонализации и вашего сервиса, конверсия будет ЕЩЕ ВЫШЕ.
Ответить
ПланФакт
Сервис управленческого и финансового учета для малого бизнеса
Евгений Васюк
Дмитрий,

> Главное отличие от традиционных механизмов распродаж и стандартных модулей CMS-систем в том, что скидки показываются персонально, в зависимости от поведения пользователя на сайте. При таком подходе прибыль интернет-магазина не снижается, а увеличивается.

> 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%).
Ответить
ADZY
Ассистент для ведения рекламных компаний
Дмитрий Кубитский
не вижу указания пользы именно от персонализации такой скидки.
грубо говоря если бы сервис показывал скидки не персонализированно, а вобще всем подрят (ну например через 5 минут прибывания на сайте, или по схожему простому правилу), то вы утверждаете что тогда бы оборот был ниже?????
сразу скажу такое утверждение сомнительно, и вы обьективно не продемострировали пользу вашей персонализации, по сравнению с другим методом предоставления скидки, а сравнили только "есть скидка/нет скидки" - при этом повышение продаж записали каким-то образом на "персонализацию" скидки, а не просто на её наличие.
вобщем анализ притянутый за уши. . .
Ответить
ПланФакт
Сервис управленческого и финансового учета для малого бизнеса
Евгений Васюк
Дмитрий, про оборот мы такого не утверждаем, понятно, что любые скидки поднимают оборот. Но стандартные механизмы и скидки на "все подряд" снижают валовую прибыль, это логично. Именно поэтому мы говорим в первую очередь о поднятии валовой прибыль с помощью нашего сервиса (продавать те товары, которые плохо продаются, показывать скидки тем пользователям, которые с высокой долей вероятности не купят товар без скидки).

Посмотрите наш старый кейс с этим интернет-магазином - http://blog.hucksterbot.ru/istoriya-snail-ru/

Там более подробно описано, как сначала магазин активно использовал дисконтную систему, акции и распродажи, купоны со скидками в Email-рассылках и CPA-сетях, затем внедрил наш сервис.

В итоге средняя скидка стала меньше, оборот и (главное) валовая прибыль выросли.
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать