Как рекомендации помогли «Гуд Мебель» сохранить конверсию при увеличении трафика. Рост выручки на 30%

С увеличением объёма трафика обычно падает конверсия в покупку: люди чаще приходят в интернет-магазин, но бизнес от этого больше не зарабатывает. SEO-оптимизация товарной базы помогает улучшить эффективность алгоритмов рекомендаций в интернет-магазине, обеспечивая больше данных, лучшее понимание контента и пользовательскую навигацию.

В кейсе рассказываем, как увеличить конверсию с помощью персонализации рекомендаций и SEO-оптимизации.

О партнёре

«Гуд Мебель» — российский интернет-магазин мебели, работающий с 2008 года. Два офлайн-магазина в Москве, один — во Владимире, но есть доставка по всей России. Компания продаёт мебель партнёров и собственного производства. За всё время существования больше 600 000 клиентов.

Задача — увеличить трафик и сохранить конверсию

Основные продажи «Гуд Мебели» приходятся на органический трафик, который до событий кейса составлял 57 000 посещений в месяц. Чтобы повысить количество целевых лидов, поставили задачу Retail Rocket Group увеличить объём трафика.

Каких результатов достигли

1. Объём трафика вырос в 2 раза;
2. Выручка магазина увеличилась на 30%;
3. Доля заказов через блоки рекомендаций составила 25%.

Решение — оптимизировать SEO

Для увеличения трафика подключили SEO-специалистов, которые провели комплексную работу над сайтом для улучшения его ранжирования в поисковых системах.

Переработали блоки перелинковок в каталогах. Поставили популярные теги, настроили индексацию выпадашек групп по условиям количества ссылок на листинге, что помогло поисковым системам индексировать сайт более эффективно, а также улучшило пользовательский опыт.

Наполнили фильтры и наполнили карточки товаров. Добавили новые фильтры, изменили логику наследования фильтров, дополнили описания товарных карточек. Теперь покупатели быстрее находят нужные им товары, что привело к увеличению конверсии. 

Теперь диваны можно отсортировать по длине, типу механизма трансформации, стилю, наличию бельевого ящика, типу обивки и другим параметрам

Доступность, цена и другие атрибуты товаров интернет-магазина могут отличаться в зависимости от региона, склада и торговой точки. Существуют магазины с тысячами складов, атрибуты товаров в которых отличаются. Для каждого склада могут быть свои рекомендации за счёт различного поведения покупателей и различных атрибутов товаров, в первую очередь доступности. Системе рекомендаций необходимо правильно учитывать эти атрибуты в зависимости от региона покупателя.

Статья: «Необходимые свойства качественных рекомендаций в e-commerce»

Фильтры до SEO-оптимизации учитывали только ценовой диапазон и категорию товара. После — учитывают все возможные атрибуты товаров

Устранили различия между мобильной и десктопной версиями. Устранение различий помогло обеспечить единое визуальное восприятие интернет-магазина на всех устройствах. Пользователям стало легче ориентироваться, а команде интернет-магазина теперь не нужно тратить дополнительные ресурсы на поддержку двух версий сайта.

Чтобы приобрести товар, 90% людей в среднем переключаются между тремя устройствами. Для покупателей это удобно, а бизнесу создает трудности. Он не понимает — это один посетитель или разные? Данные дублируются, статистика становится некорректной. Непонятно, к какому источнику трафика и покупателю «относить» покупку. В итоге подбирать рекомендации и управлять рекламой становится сложнее. 

Статья «Как Retail Rocket решил проблему кросс-девайсных рекомендаций»

Cross Device Visitor (CDV) — это система, которая умеет определять одного и того же посетителя с разных устройств. Зная, что это один человек, магазин точнее рекомендует товары на сайте, в приложении, массовых и триггерных рассылках и не переспамливает посетителя. CDV максимально полезен магазинам с большим количеством трафика, товаров и заказов с разных устройств.

Автоматизировали контентную часть. Теперь многие изменения в шаблонах корректируются на всех уровнях сайта сразу, всё встаёт в нужный падеж и число. SEO-специалистам, контент-менеджерам и разработчикам стало работать значительно проще.

Оптимизация SEO помогает собирать более точные данные о посетителях интернет-магазина. Например, анализ ключевых слов, которые приводят пользователей на сайт, может помочь понять их предпочтения и интересы. Эти данные могут быть использованы для создания более точных профилей пользователей. 

Станислав Богданкевич

  Founder bogdankevich.com

Как рекомендации сохранили конверсию в покупку

Через три месяца после старта работ по SEO-оптимизации на сайте «Гуд мебели» было запущено 8 алгоритмов рекомендаций: на главной странице, в категориях, корзине, на карточках товаров и странице 404. Работа SEO-специалистов помогла оптимизировать товарную базу магазина, наполнить её дополнительными атрибутами и данными о контексте использования. 

Через месяц после запуска доля заказов через блоки рекомендаций составила 25% от общего количества заказов интернет-магазина, а доля выручки — 20%. Через 6 месяцев после SEO-оптимизации и запуска алгоритмов рекомендаций выручка интернет-магазина увеличилась на 30%.

Как наполнить рекомендации полезной информацией

Если рекомендации на сайте работают не так эффективно, как хотелось бы, стоит подумать об оптимизации процессов получения данных, на основе которых рекомендации смогут эффективно работать.

Главное — правильно и наиболее подробно заполнить характеристики товаров. Большое облако характеристик позволяет покрывать поисковые запросы и давать наиболее релевантные рекомендации в соответствующем блоке.

Например, если человек ищет белый плюшевый диван, то ему скорее всего понравятся белые плюшевые кресла. Если у кресел нет свойства «плюшевые», то в блоке рекомендаций будет нечего показывать.