Возможности для мерчандайзинга товаров 👚

Мерчандайзинг - одна из моих любимых тем в сфере CRO & Персонализации. Кто сможет сочетать мерчандайзинг и работу алгоритмов движка, тот и выиграет.

Хорошая подборка от Dynamic Yield на тему возможностей мерчандайзинга.

Подробно про A/A тесты от CXL (самой авторитетной образовательной компании в сфере CRO).

https://cxl-com.cdn.ampproject.org/c/s/cxl.com/blog/aa-testing-waste-time/amp/

Всем привет!

Новости к концу года🎙

Моими фокусными площадками для последующих постов на тему CRO и Персонализации становятся LinkedIn и Medium, поэтому здесь писать скорее всего я не буду.

📝 Советую подписаться на эти каналы, основной язык - английский.

LinkedIn
Medium

📝 В свою очередь, на русском языке по нашей тематике я рекомендую читать:

Hard Client и Hard Client Daily от Стаса
Модель атрибуции от Саши

Есть большое количество каналов аналитиков и продактов, но это все не то)

💡 А если вам интересно в целом меня читать, то продолжаю вести свой Telegram-канал Технологии и Люди.

До встречи!

Всем привет !

Почти два года здесь не было новых постов. Я теперь занимаюсь другими проектами (можно почитать в канале Технологии и люди)

А этот канал ждал своего визионера и драйвера.

И дождался 😎

С этого дня я передаю канал энтузиасту сферы CRO, персонализации и экспериментирования - Андрею Андрееву.

Мы давно знакомы, много обсуждали экспертные темы, и я хорошо знаю, сколько исследований и планов у него есть по развитию этой индустрии.

Уверена, что под его лидерством канал получит развитие 👏

Андрей скоро расскажет о себе подробнее 🤩

📈 Как убедить руководство масштабировать A/B-тесты

Если ваш CMO или директор по eCommerce сомневается, стоит ли увеличивать число экспериментов и инвестиции, можно показать ценность тестирования через простую математику.

🔑 Шаг 1. Минимально обнаружимый эффект (MDE)

MDE = 4σ / √n
Это минимальный эффект, который мы можем уверенно зафиксировать.
См. подробнее

🔑 Шаг 2. Компаунд-эффект

Каждый успешный тест накапливает результат:
Uplift % = (1 + (MDE – haircut)) ^ (N × W) – 1

где N — число экспериментов, W — win rate, haircut — поправка на «winner’s curse». Подробнее здесь
⚡ Формула выверена вместе с Роном Кохави.

📊 Пример
• Метрика: ARPU
• MDE = 3%
• 100 тестов в год
• Win rate = 10%
• Haircut = 13%

👉 Прирост без поправки: +34.4%
👉 С поправкой: +29.4%

💡 Вывод
Даже при 10% win rate можно получить около +30% прироста за год.

Этот подход помог мне защитить инвестиции в программу тестирования и убедить руководство в её ценности.

👉 Вы можете подставить свои данные и рассчитать uplift для вашей компании в этом калькуляторе:
Google Sheets калькулятор

Когда запустили тест, чтобы понять, какая механика лучше работает в промоакциях, но в процессе что-то пошло не так 😁

🚀 ЖИВОЙ РАЗБОР САЙТА от экспертов 🎯

Завтра ребята из Oddit устроят живой и безжалостный разбор сайтов. Никакой теории — только практика и рабочие фишки!

Как это будет?
Можно прислать свой сайт (я прислал наш 😁) или лендинги. Они выберут несколько и прямо в эфире покажут:

✅ Что работает идеально
✅ Что можно и нужно улучшить
✅ Как именно это исправить

📅 Дата: 27 августа (среда)
🕐 Время: 20:00 по МСК

Что вы получите от эфира:
🔹 Чек-лист по усилению вашего сайта (если выберут конечно)
🔹 Готовую формулу сайта, который продает
🔹 Личную консультацию от топовых экспертов по CRO и UX

🔗 Ссылка на регистрацию

🛒 Всё больше покупателей чувствуют, что сайты ими манипулируют.

• 63% ощущают давление тактик eCommerce (и только 11% — нет)
• 43% чувствуют себя перегруженными на сайтах
• 83% используют промокоды, хотя готовы были купить и без них

Почему так? Компании чаще фокусируются на краткосрочных продажах и метриках, а не на LTV. Отсюда и хаки вместо устойчивого роста.

📑 Читайте полный отчёт от David Mannheim — автора книги по персонализации и CEO & основателя Made With Intent.

Я уже прошёл всю регистрацию, поэтому делюсь прямой ссылкой:
👉 The Intent Gap Report

А как у вас дела, например, с Retail Media? 😎

Как вы знаете, никакой рост организации невозможен без её обучения.

Джек Уэлч, председатель и генеральный директор General Electric, как-то сказал: «Способность организации учиться и быстро воплощать полученные знания в жизнь является абсолютным конкурентным преимуществом».

Экспериментирование — это в первую очередь обучение. Каждая гипотеза даёт нам знания, которые мы используем для улучшения продукта и роста.

В прошлом и в этом году я много учился — у экспертов, у книг. Спасибо вам за это 🙏
И я всё яснее понимаю: обучение важно не только для меня, но и для всей организации в целом.

Поэтому я стал приглашать экспертов, которые делились своим опытом с нашей командой. Постепенно это выросло в большой проект, и я решил сделать его открытым для всех, кто хочет расти и получать новые знания, чтобы применять их для роста своего бизнеса.

Кто уже выступил внутри METRO:

Виталий Черемисинов, СЕО и сооснователь EXPF — «Про А/Б тесты»

Анна Сенькова, Руководитель отдела роста Gravity Field — «Сегментация пользователей»

Дмитрий Некрасов, сооснователь jetmetrics.io — «Почему цифры растут, а продажи — нет»

Ждём в сентябре уже всех желающих (будет приглашение отдельным постом):

Альберт Яралиев, СЕО и сооснователь Gravity Field — «Геймификация как драйвер роста e-commerce»

✨ Если вы хотите тоже поделиться своей экспертизой — буду рад! Календарь уже занят до февраля 2026 включительно.
Формат: 1 час, онлайн. Пишите в личные сообщения.

Коллеги, также делюсь презентацией и записью с недавнего вебинара Дмитрия Некрасова. 🚀 Тема настолько прорывная, что Mixpanel уже внедрили Metrics Trees в своё обновление!

🔗 Смотрите сами: Mixpanel Metrics Trees
📑 Презентация Дмитрия с подробным разбором: ссылка
📢 Канал Дмитрия с аналитикой и разбором кейсов: @jetmetrics

Почему это важно:
Metrics Trees помогают связать ключевые метрики с их драйверами и факторами, находить узкие места и строить аналитику более системно.

❓Вопрос к вам: используете ли вы Metrics Trees в своей аналитике? Если да — как внедряете и на каких задачах?

#learnings

🚀 A/B тестирование поиска и рекомендаций: Искусство, наука и математика

Даже самые продвинутые AI-алгоритмы ранжирования не отменяют необходимость точечных экспериментов. Правильные A/B тесты в поиске, автодополнении, навигации и рекомендациях напрямую ведут к росту выручки.

Constructor - это платформа поиска и продукт-дискавери для интернет-магазинов, которая помогает таким брендам, как Sephora и Backcountry, увеличивать конверсию с помощью AI.

Они подготовили исчерпывающее руководство, в котором собрали весь их опыт проведения экспериментов:

🔹 Почему это критически важно?
🔹 Что именно тестировать мерчендайзерам и продуктологам?
🔹 Как проводить валидные тесты и правильно интерпретировать результаты?
🔹 Готовые идеи для тестов across Search, Autocomplete, Browse и Recommendations

Это must-read для любого, кто хочет принимать решения о UX на основе данных, а не догадок.

📖 Скачать полный гайд можно по ссылке
(я уже прошел всю регистрацию😎)

🚀 Результаты A/B-теста изменения текста на сборщике Email

Проверили, как новый текст влияет на кликабельность. Вот что получилось:

✅ Variation 1: +42% к кликам
✅ Variation 2: +30% к кликам

Оба варианта значительно обогнали контрольную группу.

Но есть нюанс: 💰 На денежные метрики изменения не повлияли - статистической значимости нет.

Вывод: текст важен для вовлечения, но одного его недостаточно для роста доходов.

#абтестирование #эксперименты

Наш текущий ритм — это 8-9 запускаемых гипотез в месяц. Скорее всего, сейчас это наш предел. При этом суровая реальность такова, что успешными оказываются менее 10% из них.

Со временем количество одновременных тестов на проде исчисляется десятками. Рано или поздно возникает ключевой вопрос: а не мешают ли наши эксперименты друг другу? Мы достигаем точки, где риски пересечения тестов и их взаимного влияния становятся реальной проблемой, способной искажать результаты и принимать неверные решения (см. скриншот).

Существует три основные стратегии, чтобы масштабировать экспериментирование без потери точности:

1️⃣ Перекрывающиеся тесты (запускаем всё и сразу)

✅ Высокая скорость, много данных
❌ Риск взаимодействий, сложная интерпретация

2️⃣ Последовательные тесты (запускаем по очереди)

✅ Чистота результатов, никаких помех
❌ Очень медленно, меньше экспериментов

3️⃣ Изолированные тесты (делим аудиторию на сегменты)

✅ Идеальная чистота, простота анализа
❌ Нужна огромная аудитория, нет гибкости

А вот мнения ведущих специалистов в этой области:

- Ron Kochavi

Параллельное проведение A/B-тестов необходимо для масштабирования. Многие организации не решаются проводить эксперименты одновременно, опасаясь их взаимодействия, но эти опасения сильно преувеличены:

· Параллельное тестирование необходимо для масштабирования
· Серьёзные взаимодействия на практике встречаются редко
· Большинство опасений не имеют под собой оснований

В статье я привожу примеры антагонистического и синергетического взаимодействия, рассказываю, как их обнаружить, и почему ведущие компании безопасно проводят тысячи параллельных экспериментов.

- Timothy Chan (Statsig): сильные взаимодействия редки, поэтому overlapping-тесты — это мощный инструмент масштаба для таких компаний, как Facebook и Google. Подробнее

- Исследование Microsoft: интерференция в A/B-тестах встречается реже, чем принято думать. Подробнее

- Lukas Vermeer: предлагает системные методы дляdetection (обнаружения) взаимодействий, что критично в сложных средах. Подробнее

🌝 Бонус
Как запускать много тестов одновременно: избегание и обнаружение взаимодействий (How to run many tests at once: interaction avoidance & detection)
Офигенный митап от Лукаса Вермеера в Test & Learn Community

🎯 Какой оффер мотивирует кликнуть на баннер?

Мы протестировали несколько вариантов:

–500 ₽ (контроль)
Бесплатная доставка
–800 ₽
–20%
📊 Результаты по CTR:

–800 ₽: +61% (лучший результат)
–20%: почти без изменений
Бесплатная доставка: –19% (хуже контроля)
👉 Вывод: фиксированная денежная выгода воспринимается пользователями гораздо сильнее, чем бесплатная доставка или процентная скидка.

#абтестирование #эксперименты

📌 Персонализация в действии

Сегодня мало просто делать хороший продукт или удобный сайт. Клиенты ждут, что с ними будут общаться как с людьми, а не как с номерами в базе.

🔑 Факты из отчёта:

* 89% бизнес-лидеров считают персонализацию ключом к успеху.
* 84% покупателей важно чувствовать личное отношение.
* 76% чаще покупают при персонализированной коммуникации.

И это не просто теория.

* News UK увеличили подписки на 39%, оптимизировав paywall и рекомендации.
* Brooks Running снизили возвраты на 80% благодаря подсказкам по размеру обуви.
* New Era Cap выросли на +60% YoY в онлайн-продажах, сделав персонализацию центром digital-стратегии.
* Australian Red Cross увеличил доходы на 2800%, трансформировав донорский путь с персональными рекомендациями и автоматизацией.

📈 Вывод: персонализация - не "nice to have". Это стратегический приоритет, напрямую влияющий на доходы и лояльность.

❓А вы уже внедрили персонализацию или пока думаете?