CRO & Personalization – Telegram
CRO & Personalization
726 subscribers
353 photos
21 videos
51 files
288 links
A/B-тестирование, персонализация и рост: опыт, инструменты и подходы, которые помогают принимать решения на основе данных.
📩 Контакты: Андрей Андреев
Telegram — @and_and
LinkedIn — linkedin.com/in/and-andreev
Download Telegram
Полезные CRO-фреймворки. Принятие решений по итогам экспериментов

Продолжаем рубрику #фреймворки

Топ-3 фреймворка от агентства Speero:

📐 Набор стратегических ключевых метрик программы экспериментирования.

Скачать в PDF
Открыть в Figma

📐 Чек-лист по внедрению изменений в продукт, если вы получили положительный результат теста.

Скачать в PDF
Открыть в Figma

📐 Алгоритм принятия решений на основе разных результатов теста.

Скачать в PDF
Открыть в Figma
4👍4
Все чаще видим публикации и обсуждения на тему товарных рейтингов и отзывов. Тут писали про AI в отзывах.

А вот и очередная новость от e-commerce гиганта Zalando. Они вообще убрали отзывы и оставили только опросник на тему полезности информации от товаре.

Причиной этого называют рост фейковых отзывов, а уж с ChatGPT и подавно.
Интересные #аб_тесты от блогера Mr. Beast (если вдруг не слышали про такого, то на данный момент это самый известный блогер в мире).

Он решил протестировать обложку для своих видео на YouTube с закрытым ртом против открытого. Тестов было несколько.

Итог🔵 Закрытый рот победил во всех вариантах, время просмотра роликов с этой вариацией увеличилось.

Выводы делаем сами)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Blemishing effect

Как трансформация нашей исторической рубрики #азбука_персонализации будем публиковать интересные на наш взгляд #термины.

Blemishing effect (рус. порочный эффект) - это склонность потребителей лучше воспринимать положительную информацию, когда она сопровождается хотя бы небольшой негативной информацией.

Например, на карточке товара на Amazon подсвечивается как самый позитивный отзыв, так и критический.

В исследовании, проведенном двумя профессорами из Стенфорда, людей разделили на 2 группы для демонстрации пары обуви:
- Первой группе показали только позитивные аспекты.
- Второй группе показали позитивные аспекты и один небольшой негативный.

В результате вторая группа проявила на 20% больший интерес к покупке.

При использовании этого эффекта важно учесть следующее:


Начните с позитивных оценок. Таким образом, при виде последующих негативных отзывов, клиенты будут искать оправдание в предыдущих позитивных отзывах и, в итоге, еще больше захотят купить товар.

Убедитесь, что негативные отзывы не портят общую картину:
- Они не должны быть слишком плохими (не менее 3 звезд).
- Они не должны критиковать основной функционал вашего товара. Например, ресторан с хорошей едой, но без парковки, может иметь право на жизнь, но вот в обратном случае уже нет.

Этот эффект применим для товаров импульсивной покупки (до 100$) или товаров с ограничением по времени покупки.

📎 Подробнее тут
👍3
Среди самых быстрорастущих AI-навыков в профилях в LinkedIn присутствует рекомендательные системы🔥
🔥5
10 механик от Amazon, чтобы вы купили то, что вам не нужно

Amazon бесспорно является "королем" работы с конверсией. Ранее мы уже делились книгой про персонализацию Amazon от Dynamic Yield.

Интересная подборка простых и эффективных механика от Amazon, которые стимулируют продажи того, что вам и не нужно было😄:

🔸 Функция подписки на товар всегда по умолчанию включена на карточке товара.
🔸 При попытке отменить подписку Prime вы видите сообщение с конкретной суммой, которую вы уже сэкономили благодаря подписке.
🔸 На карточке товара размер скидки выделен более крупным шрифтом, чем сама цена.
🔸 Старая цена зачеркнута и написана маленьким шрифтом, а цена со скидкой выделена крупным шрифтом.
🔸 Визуализация корзины с добавленным товаром на карточке товара, чтобы вы сразу видели свою корзину.
🔸 Использование мелких шрифтов, особенно для цены, чтобы она не привлекала ваше внимание.
🔸 Выделение цены со скидкой и других бонусов красным шрифтом, что моментально привлекает внимание.
🔸 Размещение рядом с ценой других бесплатных предложений (например, 'Купить в нашем бесплатном приложении'), что психологически создает ощущение многократной выгоды.
🔸 Добавление негативного отзыва рядом с положительным на карточке товара.
🔸 Использование разного формата полок в листинге: вертикальные и горизонтальные.

📎 Источник с картинками всех механик

#amazon
👍4
Decoy effect

Продолжаем делится интересным в рубрике #термины.

Decoy effect (рус. эффект приманки) - это способ влияния на выбор пользователя путем добавления дополнительной опции продукта или услуги, чтобы подчеркнуть выгодность целевого предложения.

Эффект приманки широко используется в маркетинге с целью увеличения продаж, и его эффективность измеряется путем сравнения частоты выбора между двумя вариантами, когда добавляется третий вариант, который асимметрично доминирует.

Как это работает?
Рассмотрим пример от журнала Economist. Видео с этим кейсом.

Покупателям предлагаются три варианта подписки:

- Целевой вариант для бизнеса: печатная + цифровая версия за 125$.
- Приманка: только печатная версия за 125$.
- Конкурентный вариант: только цифровая версия за 59$.

По результатам опросов получаем следующий выбор:
- только цифровая = 16%,
- только печатная = 0%,
- печатная + цифровая = 84%.

Убираем приманку и получаем следующие результаты:
- только цифровая = 68%,
- печатная + цифровая = 32%.

Разница поражает!
Очевидно, что приманка заставляет потенциальных клиентов выбирать самый дорогой целевой для бизнеса вариант.

Как использовать эффект приманки:

Выберите три уровня предложения для ваших услуг или продукта.
Создайте приманку (она должна быть лучше конкурентного дешевого варианта, но хуже вашего целевого предложения).
Визуально выделите целевое предложение, разместив его в центре, а слева и справа разместите конкурентный и приманочный варианты.

📎 Подробнее про эффект приманки тут
👍5🔥31
Создание идеальной карточки товара (PDP)

Учитывая, что для e-commerce карточка товара является новой главной страницей, мы всегда уделяем ей особое внимание в оптимизации конверсии.

Полезный материал от команды платформы BigCommerce о том, что должна включать в себя идеальная карточка товара:

🔹 Персонализация.
🔹 Онлайн-чат (поддержка).
🔹 Подробная информация о товаре, включая описание, фотографии и видео, конфигуратор (если применимо), цену и доступность, отзывы и рейтинги, сравнение, гарантии и правила обмена и возврата, а также раздел FAQ.
🔹 Изображения высокого качества.
🔹 Предложения по цене (акции, скидки, бесплатная доставка, гарантия цены и другое).
🔹 SEO-оптимизация.
🔹 Преимущества доставки (доставка в тот же день, премиум упаковка, международная доставка и др).
🔹 Часто задаваемые вопросы (FAQ).
🔹 Виджет с похожими товарами.

📎 В статье также есть 6 примеров карточек товаров от лидеров рынка

#ecommerce
👍5
Персонализация, CRO, A/B тестирование и SEO

Всегда существует борьба между нашими направлениями и SEO, поэтому решили поделиться подборкой неплохих статей на тему взаимодействия этих направлений.

📎 Польза персонализации для SEO от платформы Sitecore
📎 Как проводить A/B тесты без ущерба для SEO от AB Tasty
📎 Влияние персонализации на SEO (кейсы) от Dynamic Yield
📎 Влияет ли A/B тестирование негативно на SEO от ресурса seoClarity
🔥4👍1
Полезные CRO-фреймворки. Создаем культуру экспериментирования

Последние фреймворки от CRO-агентства Speero в нашей рубрике #фреймворки посвящены одной из наших любимых тем - внедрение культуры экспериментирования в компанию.

Топ-2 фреймворка must-have для всех без исключения:

📐 Система регулярных встреч с командами в культуре экспериментирования: зачем, когда и какие вопросы на повестке.

Скачать в PDF
Открыть в Figma

📐 Внедрение культуры экспериментирования в компанию через три основных инструмента: обучение, вовлечение, обмен знаниями и опытом.

Скачать в PDF
Открыть в Figma
👍4
Интересно, конечно, что в России слово Optimization фокусируется на SEO, а в остальном мире - на CRO.
Товарные рекомендации в H&M

В рамках рубрики #товарные_рекомендации сегодня рассматриваем H&M, одного из лидеров массового сегмента одежды.

Как H&M использует товарные рекомендации на своем сайте (десктопная версия):

1️⃣ Главная страница.

2 основных виджета, расположенные между баннерами: первый виджет включает в себя категории товаров и, возможно, собран вручную, так как не изменяется на основе истории взаимодействия с сайтом. Второй виджет, расположенный внизу страницы, показывает новинки.

2️⃣ Карточка товара.

На карточке товара в основном есть 2 виджета, иногда 1.
Первый - "Соберите образ" или "Любимые товары", а второй - "Похожие товары" или "Покупают вместе".

Виджет с похожими товарами размещается в конце, что логично, поскольку стимулировать покупателя создать образ и увеличить чек приоритетнее, чем просто предлагать похожий товар.

Интересно, что на карточке нет виджета "Недавно просмотренные товары".

3️⃣ Страница корзины.

Есть виджет с персональными рекомендациями и здесь как раз появляются "Недавно просмотренные товары", при условии, что они еще не были добавлены в корзину.
Таким образом, компания напоминает о товарах, которые пользователь смотрел и может все-таки захочет купить.

ИНТЕРЕСНЫЙ ФАКТ.

В прошлом году H&M проводил конкурс на лучший алгоритм для товарных рекомендаций с призовым фондом в размере 50 000 $. Более 3500 участников приняли в нем участие!
👍4
40 ведущих экспертов говорят об экспериментировании

Ребята из международного сообщества Experiment Nation собрали материал с цитатами и мнениями ведущих специалистов по экспериментированию со всех уголков планеты.

Почему это стоит прочитать:

🔘 Понять, что сфера экспериментирования популярна во всем мире, и представители уже есть почти в каждой стране. Индустрия растет и развивается.

🔘 Разобраться, кто такой экспериментатор.

🔘 Получить ценные советы по созданию культуры экспериментирования внутри компании.

🔘 Ознакомиться с методами успешной интеграции программы экспериментирования.

📎 Ссылка на материал (eng)
👍5
Свежий квадрант движков для персонализации от Gartner 2023. Что интересного?

Мы решили собрать здесь квадранты за предыдущие годы, чтобы вы могли тоже заметить динамику, тренды и сделать свои выводы. Вот тут писали обзор на квадрант прошлого года.

Что видим мы:

1. Dynamic Yield - лидер уже 5 лет подряд.
2. Insider шустро скакнул в лидеры в 2021 и следует по пятам за Dynamic Yield последние 3 года.
3. Игроков в квадранте явно стало меньше, где-то причина - слияние, а где-то они выпали из рейтинга (выпасть могли из-за перехода в другую категорию, например, и тд).
4. За Dynamic Yield и Insider как и в прошлом году в лидерах следует группа гигантов: SAP, Salesforce и Adobe. К ним присоединился Sitecore, который раньше был в визионерах ниже.
5. Monetate и Algonomy так и остались в квадранте визионеров.

Откровенно говоря, квадрант выглядит как-то грустновато, есть вопрос доверия рейтингу и его актуальности. В следующем посте посмотрим на аналогичный рейтинг в G2 🔜

#тренды
👍4👏2