Pospeševanje prodaje z različnimi seznami izdelkov v spletnih trgovinah

Objavljeno v četrtek, 4. junij 2015 v kategoriji Digitalni marketing. Članek za 6 min branja • Piše:

Boštjan Hozjan

Ena od najpogostejših funkcionalnosti tipične spletne trgovine, ki jo lahko opazimo v današnjem času, je prikaz sorodnih in komplementarnih izdelkov. Omenjeni seznami se najpogosteje kažejo ob prikazu posameznega izdelka, njihov namen pa je ponavadi predvsem pospeševanje prodaje. Pa je posledica prikaza teh seznamov res večji obseg prodaje? V večini primerov da, vendar redkokdaj toliko večji, kot bi v resnici lahko bil.

Da so ti seznami pomembni, kaže statistika (povzeta po podatkih enega od Forresterjevih analitikov), ki pravi, da je delež spletnih nakupov, za katere so odgovorni cross-sell in up-sell seznami, kar 10–30 %.

V nadaljevanju bom izhajal iz dveh splošno prevladujočih predpostavk (po izkušnjah sodeč tudi veljavnih):

  1. večina kadrov, odgovornih za spletno prodajo, misli, da so na njihovih spletnih straneh seznami sorodnih in komplementarnih izdelkov že implementirani na optimalen način,
  2. pogosto kadri, odgovorni za spletno prodajo, mislijo, da je implementacija teh seznamov zelo kompleksna.

 

Preden se spustim v podrobnejšo razlago optimizacije seznamov, naj še razložim, kaj razumem kot sorodni izdelek in kaj kot komplementarni izdelek. Sorodni izdelek je izdelek enakega tipa, a v drugačni različici (velikost, barva, cenovni razred, … ) – v tem primeru so pomembni faktorji, na podlagi katerih se odločamo za nakup tega tipa izdelka. Komplementarni izdelek je izdelek, ki nekako dopolnjuje prvi izdelek (npr. kitara – ojačevalec za kitaro) oz. ga lahko smatramo kot njegov dodatek.

 

Seznam sorodnih izdelkov

Najbolj pogosta napaka pri prikazu seznama sorodnih izdelkov je ta, da ga v spletnih trgovinah pravzaprav niti ni. Pa še takrat, ko se nam prikaže, ponavadi nima prave vsebine oz. ne vsebuje pravih izdelkov. Glede na prej omenjene statistične podatke velja, da lahko spletna trgovina, ki ne uporablja seznama sorodnih izdelkov, izgublja kar 10–30 % prihodkov. Kar je seveda precej – če obrnemo številke, to pomeni, da bi lahko bili prihodki višji kar za 11–43 %, kar je skoraj polovica obstoječih prihodkov!

 

Primer predstavitve izdelka brez kakršnih koli dodatnih seznamov.

Druga pogosta napaka je ta, da je seznam prikazan, ampak ne vsebuje sorodnih, temveč komplementarne izdelke. Verjetno se boste strinjali, da v trenutku, ko si uporabnik ogleduje določen izdelek (beri: je na podstrani s predstavitvijo izdelka), ni primerno, da ga »motimo« s komplementarnimi izdelki, kar je prepogosta praksa. Veliko bolj primerno je, da mu ponudimo sorodne izdelke, tako da uporabnik res najde izdelek istega tipa, a s takšnimi karakteristikami, ki so mu čim bolj pisane na kožo.

 

Primer predstavitve izdelka s seznamom komplementarnih namesto sorodnih izdelkov v fazi iskanja specifičnega tipa izdelka.

 

Primer predstavitve izdelka s pravilnim seznamom sorodnih izdelkov s podobnimi karakteristikami.

Kljub vsemu vsake toliko časa vidimo seznam komplementarnih izdelkov na predstavitvi posameznih izdelkov, ki pa odgovarja trenutku, v katerem je trenutno uporabnik v svojem procesu odločanja. Hkrati ponavadi trgovec na ta način še poveča prihodke. Se vam svita, kakšen je ta seznam? Gre za možnost sestavljanja kompletov, kar je vedno pogostejša praksa tudi v slovenskih spletnih trgovinah. Ob sestavljanju kompletov trgovci ponudijo tudi dodatne popuste, kar je za uporabnika le še en razlog več, da izvede dražji nakup.

Primer prikaza komplementarnih izdelkov, a šele po dodajanju prejšnjega izdelka v košarico.

Sezname sorodnih izdelkov lahko enačimo s cross-sell ponudbo, saj gre za to, da z njimi uporabniku na koncu pomagamo najti izdelek, ki je podoben tistemu na začetku, ampak je zanj najprimernejši. Hkrati na ta način povečamo svoje prihodke, saj uporabniku ponudimo večjo izbiro in tako povečamo verjetnost nakupa.

Seznam komplementarnih izdelkov

Glede na dozdajšnjo vsebino zapisa se lahko takoj vprašamo: zakaj pa potem obstajajo seznami komplementarnih izdelkov, so sploh uporabni in na kakšen način?

Kot sem omenil že prej, je en način uporabe ta, da uporabniku ponudimo sestavljanje kompletov. Ampak tako ogled posameznega izdelka kot tudi sestavljanje kompleta se dogajata še v fazi, preden uporabnik izdelek doda v košarico. Kdaj torej prikazati pravi seznam komplementarnih izdelkov?

Najboljša praksa je ta, da omenjeni seznam prikažemo takoj po tem, ko uporabnik prejšnji izdelek doda v košarico. Zakaj? Ker je z »nakupom« prejšnjega izdelka že zaključil oz. se je že odločil, da ga bo kupil. Uporaba takšne rešitve sicer pomeni, da moramo kot lastniki spletne trgovine poskrbeti še za implementacijo dodatnega koraka v spletni trgovini (najpogostejša praksa pri dodajanju izdelka v košarico je samo animacija na strani, ki poveča število izdelkov v košarici, redko pa vidimo zahvalno stran s seznamom komplementarnih izdelkov), ampak če želimo prodati še kakšen izdelek, je ta korak potreben. Druga možnost implementacije takšnega seznama je ta, da ga pokažemo takoj po zaključku nakupa.

Primer prikaza komplementarnih izdelkov, a šele po dodajanju prejšnjega izdelka v košarico.

Sezname komplementarnih izdelkov lahko enačimo z up-sell ponudbo. Z njimi namreč spodbujamo dodatne nakupe in na ta način povečujemo obseg prodaje.

Algoritmi za generiranje seznamov izdelkov

V manjši spletni trgovini se da izdelke (ne glede na tip relacije »soroden«/»komplementaren«) med seboj povezovati ročno, ampak tak način zelo hitro postane neuporaben. Algoritem, ki zna sam poskrbeti za generiranje seznamov, je lahko precej preprost (ponavadi pri sorodnih izdelkih):

    • uporaba manjšega števila vhodnih parametrov,

    • za določanje tipa relacije »soroden« je npr. dovolj podatek o kategoriji izdelka,

    • za izbor prikazanih izdelkov uporabimo parametre, kot so npr. ocena, marža in število prodanih kosov.

Lahko pa je tudi bolj kompleksen (ponavadi pri komplementarnih izdelkih):

      • uporaba večjega števila vhodnih parametrov,

      • za določanje tipa relacije »komplementaren« potrebujemo npr. podatke o komplementarnih kategorijah izdelkov, podatke o prejšnjih nakupih (sistem se lahko »nauči«, kateri izdelki se pogosto prodajajo skupaj, pa niso sorodni), podatke o kompletih izdelkov,

      • za izbor prikazanih izdelkov uporabimo parametre, kot so ocena, cena, marža, zaloga in dobavni rok.

Algoritem, kakršen koli že je, lahko nadgradimo še z upoštevanjem drugih pomembnih podatkov – personalizirani podatki. S tem ne mislim osebnih podatkov, ampak osebne preference posameznega uporabnika (katere kategorije izdelkov si najraje ogleduje, katere izdelke najraje kupuje, kaj je že kupil v preteklosti ipd.). Personalizacija je zelo obsežna tema, zato naj na tem mestu samo povzamem: če je naša spletna trgovina narejena tako, da si sproti »zapomni« uporabnikove preference in »se nauči«, kakšne so želje uporabnika, hkrati pa te podatke upošteva pri generiranju seznamov, bodo ti seznami prav gotovo bližje optimalnim, kot če teh podatkov ne bi upoštevali. Posledično na ta način dosežemo višjo povprečno vrednost nakupa, višjo stopnjo konverzije in seveda višje prihodke.

Google Anayltics Ecommerce: Related Products

Algoritme za generiranje seznamov lahko razvijamo sami oz. s pomočjo svojega IT oddelka, lahko pa nam na pomoč priskoči tudi stric Google:) Pred kratkim je namreč lansiral novo funkcionalnost z imenom Sorodni izdelki (ang. Related Products). Kako stvar deluje?

Vhodni podatki, s katerimi operira Google pri iskanju sorodnih izdelkov, so podatki o preteklih transakcijah za zadnjih 30 dni. Pri tem preveri, kateri izdelki se najpogosteje prodajajo skupaj in izračuna njihove korelacijske faktorje. Na podlagi teh izračunov dobimo seznam sorodnih izdelkov. Izdelke s tega seznama lahko uporabimo za prikaz seznama izdelkov.

Rešitev, ki jo ponuja Google: podatki o transakcijah se zbirajo v Google Analyticsu. Ko želimo uporabniku prikazati seznam povezanih izdelkov, pošljemo na Googlov strežnik zahtevo po seznamu izdelkov, povezanih z izdelkom, ki ga je uporabnik pravkar dodal v košarico. Kot odgovor dobimo seznam povezanih izdelkov skupaj s korelacijskimi faktorji. Na podlagi teh faktorjev uporabniku prikažemo seznam povezanih izdelkov.

Kakšne so osnovne zahteve za uporabo opisane funkcionalnosti?

        • Na spletni strani mora biti vklopljen modul za e-trgovino in v Google Analytics se morajo pošiljati podatki, povezani z nakupi (funkcionalnost je omogočena tako za navadno Google Analytics kodo, kot za Universal Analytics kodo),

        • v nastavitvah znotraj Google Analyticsa za e-trgovino na nivoju posameznega prikaza (ang. view) mora biti vklopljena možnost Sorodni izdelki,

        • da lahko Google izračuna in vrne relevantne podatke, mora imeti nek minimalni vzorec vhodnih podatkov oz. neko minimalno število transakcij z minimalnim številom izdelkov (te številke zaenkrat niso splošno znane),

        • Google uporablja podatke za zadnjih 30 dni.

»Related products« omogočimo v nastavitvah za e-trgovino na nivoju posameznega prikaza (ang. view) na istem mestu, kjer vklopimo tudi spremljanje celotne statistike za e-trgovino.

Prednost Googlovega algoritma je ta, da lahko njegove rezultate uporabimo ne smo za generiranje seznamov, pač pa tudi za druge aktivnosti, kot npr. sestavljanje kompletov, remarketing in personalizirane email kampanje.

Ena od slabosti Googlovega algoritma je naslednja: sicer dobimo podatke o tem, kateri izdelki so med seboj sorodni, ampak kriterij za sorodnost v tem primeru ni enak kot tisti, ki sem ga omenjal na začetku (isti tip izdelka – druga različica), pač pa je samo upoštevanje izdelkov znotraj posameznih nakupov ter izračunanih korelacijskih faktorjev. Tako da v resnici ne dobimo seznama sorodnih izdelkov, ampak bolj seznam povezanih izdelkov. Verjamem, da bo Google v prihodnosti algoritem izboljšal in verjetno upošteval več vhodnih podatkov, tako da bodo rezultati še bolj relevantni.

Če seznama sorodnih/komplementarnih/povezanih izdelkov v vaši spletni trgovini še ne uporabljate, priporočam, da jih čim prej implementirate. Na katerih podstraneh in s kakšnim algoritmom, je stvar vaše prodajne strategije, dobrega poznavanja izdelkov, ki jih prodajate, in nenazadnje poznavanja uporabnikov oz. kupcev. V vsakem primeru lahko tudi Googlova rešitev predstavlja vsaj tisto prvo pomoč za začetek pospeševanja prodaje v spletni trgovini. Nekje je pač treba začeti. 😉

Še vedno tukaj?
Vprašanje? Zapišite ga v komentar spodaj, pa ga skupaj predebatiramo.

En odziv na “Pospeševanje prodaje z različnimi seznami izdelkov v spletnih trgovinah”

Dodaj odgovor