Современная эпоха цифровой технологии и интернет-торговли приводит к повышенному спросу на эффективные методы сортировки товаров на веб-платформах. В данной статье рассмотрим разработку инновационного механизма сортировки товаров на основе механики покупок в популярном российском интернет-магазине 169.ru.
Пример реализации сайта от KUKOYAKA.PRO
Сортировка товаров на сайтах является ключевым аспектом для успешного онлайн-бизнеса. Клиенты желают быстро найти нужный товар и иметь возможность просматривать релевантные варианты.
Существующие методы сортировки, такие как сортировка по цене, популярности или новизне, не всегда обеспечивают оптимальный выбор пользователей, особенно когда у них нет конкретных предпочтений.
Пример механизма ранжировия товаров
Для решения этой проблемы мы предлагаем внедрить инновационный механизм сортировки на основе механики покупок. Основной задачей этого механизма является предоставление пользователям наиболее релевантных вариантов товаров на основе их поведения, предпочтений и предыдущих покупок.
Преимущества инновационного механизма сортировки товаров на основе механики покупок:
1. Повышение пользовательского опыта
Разработанный механизм позволяет предлагать клиентам более релевантные варианты товаров, что повышает их удовлетворенность покупками на платформе 169.ru
Карта кликов от KUKOYAKA.PRO
2. Увеличение конверсии
Предоставление наиболее подходящих вариантов товаров может увеличить вероятность совершения пользователем покупки, что в свою очередь приводит к повышению конверсии и доходности для 169.ru.
Улучшение количества конверсий после внедрения
3. Повышение лояльности клиентов
Когда платформа предлагает пользователю то, что ему действительно интересно, это способствует формированию положительного впечатления о магазине. Клиенты становятся более лояльными, что способствует повторным покупкам и рекомендациям магазина друзьям и знакомым.
Пример сбора данных, используя карту кликов
4. Улучшение управления ассортиментом
Анализ данных о поведении и предпочтениях клиентов позволяет получить ценную информацию о том, какие товары пользуются популярностью и спросом, а какие могут быть исключены из ассортимента. Это помогает оптимизировать управление ассортиментом и предлагать наиболее востребованные товары.
В заключение, разработка инновационного механизма сортировки товаров на основе механики покупок может значительно улучшить пользовательский опыт, повысить конверсию и лояльность клиентов на платформе 169.ru. Этот подход является перспективным для интернет-торговли и может быть применен и на других площадках для оптимизации сортировки товаров.
1. Сбор данных
Первым шагом необходимо собрать данные о поведении пользователей на сайте 169.ru. Это может включать в себя информацию о просмотренных страницах, добавленных в корзину товарах, предпочтениях пользователя и других факторах.
Прежде всего, важно понять общие паттерны поведения покупателей. Это включает в себя изучение того, какие категории товаров наиболее часто просматриваются и покупаются.
Анализируя взаимосвязь между просмотренными и купленными товарами, можно выявить скрытые предпочтения и интересы пользователей.
Пример вебвизора
Далее анализируется, какие конкретные характеристики товаров привлекают пользователей. Это может включать в себя такие факторы, как ценовой диапазон, бренды, отзывы и другие атрибуты, которые могут влиять на решение о покупке.
Пример запросов
Также важно рассмотреть, как различные демографические группы взаимодействуют с сайтом.
Понимание того, как возраст, пол, географическое положение и другие демографические факторы влияют на поведение покупателя, поможет в создании более персонализированных и эффективных рекомендаций.
Пример визитов по ГЕО
Анализ процесса поиска и использования фильтров позволяет оптимизировать эти инструменты, делая их более интуитивно понятными и полезными для пользователей. Понимание того, как пользователи ищут и фильтруют товары, дает важные подсказки о том, какие аспекты ассортимента наиболее важны для них.
Пример улучшения отказов после работы с сортировкой
Особое внимание уделяется анализу отказов от покупки. Исследование причин, по которым пользователи покидают сайт или корзину без покупки, может предоставить ценные данные для оптимизации процесса покупки и улучшения пользовательского опыта.
2. Анализ данных
После сбора данных следует проанализировать их, чтобы выявить основные паттерны и тенденции в поведении пользователей.
Пример анализа метрики после реализации
Поделимся целями, на основании которых происходит анализ данных механизма ранжирования проекта 169.ru
- История просмотров: страницы, которые пользователи просматривают, поможет понять их интересы и предпочтения.
- Действия с товаром: Данные о добавлении товаров в корзину.
- Пользовательские предпочтения: Анализ поисковых запросов, что ищут пользователи.
- Время и активность: Отслеживание времени, проведенного на сайте, и активности на различных страницах.
- Обратная связь: Сбор отзывов о товарах и общей удовлетворенности покупателей.
- Повторные покупки: Данные о пользователях, которые возвращаются для повторных покупок.
3. Ранжирование товаров
Далее необходимо разработать алгоритм ранжирования товаров на основе основных конверсионных метрик. Этот алгоритм будет учитывать предпочтения пользователей и релевантность товаров для каждого конкретного клиента.
Пример работы над формулой ранжирования на основе данных
В качестве примера, вот как могут быть распределены веса для различных паттернов поведения пользователей в Excel-таблице, которые будут использоваться для ранжирования товаров на сайте:
- Заказ
Вес 5. Это означает, что фактические покупки имеют значительное влияние на ранжирование.
- 1 клик
Вес 2. Быстрые действия, такие как однократное нажатие, имеют некоторое, но ограниченное влияние.
- Добавить в корзину
Вес 2. Добавление товара в корзину важно, но не так сильно влияет на ранжирование.
- Обращение в чат
Вес 8. Активное взаимодействие через чат считается важным показателем интереса пользователя.
- Просмотр страниц
Вес 3. Общее взаимодействие с контентом сайта имеет умеренное влияние.
- Отказы
Вес 2. Отказы от покупок вносят свой вклад, но не являются ключевым фактором.
- Повторная покупка
Вес 7. Лояльность и повторные покупки сильно влияют на ранжирование.
- Фотографии
Вес 10. Взаимодействие с фотографиями товаров является наиболее весомым фактором.
4. Тестирование и оптимизация
Разработанный механизм сортировки следует протестировать на базе данных реальных пользователей. В случае необходимости проводятся корректировки и оптимизация алгоритма с целью достижения наилучших результатов.
Пример работы механизма отладки
При внедрении нового механизма сортировки товаров на сайте 169.ru, для облегчения тестирования и оптимизации алгоритма, была разработана специальная функция отладки.
Эта функция активируется при вводе команды ?debug в поисковую строку вместе с доменом сайта. Это позволяет администраторам сайта и разработчикам непосредственно наблюдать, как алгоритм ранжирования применяется к различным товарам.
А ты понимаешь, сколько веса у твоего товара?
При использовании этой функции каждый товар на сайте отображает связанный с ним «вес», который определяется в соответствии с разработанным механизмом ранжирования.
Например, если пользователь ищет определенную категорию товаров, включение режима отладки покажет, как алгоритм оценивает и сортирует товары на основе различных факторов, таких как популярность, частота покупок, отзывы пользователей и другие ключевые параметры.
KUKOYAKA.PRO имеет вес на рынке маркетинга
Команда KUKOYAKA.PRO считает, что сортировка товаров – это ключевой параметр для продаж, подобный механизм особенно полезен.
Например, если товар с высоким рейтингом и большим количеством покупок получает более низкий вес по сравнению с ожидаемым, это может указывать на необходимость корректировки весовых коэффициентов в алгоритме. Аналогично, если товары, которые часто откладываются или игнорируются пользователями, получают высокий вес, это также может потребовать пересмотра алгоритма.
