Как увеличить продажи интернет магазина
Зачастую у интернет магазинов есть товары «паровозы» и полные аутсайдеры, которые лежат в каталоге по несколько лет и практически не продаются. Мы бы хотели рассказать о том как простыми способами избежать этого без расширения функционала cms сайта.
Луки, подборки, рекомендации
Функционал большинства CMS предоставляет владельцам выбор товаров которые покупают после выбранного. Этот «модуль» появился очень давно и наверное из за этого им не особо кто пользуется, максимум сделают что нибудь автоматически, товары из той же категории например.
Такую учесть получили карты кликов и скроллинга в системах аналитики. Раньше было много гайдов, статей о том как извлечь из этого выгоду. После того как Яндекс реализовал их бесплатно в Метрике информации о них стало меньше и теперь о них почти не думают, судя по логике — бесплатный сыр только в мышеловке).
Все просто, но трудоемко
Возьмем крупный ecommerce проект H&M по ссылке женский «топ»
Мы видим целый лук, а не только сам товар, покупателю намного проще принять решение купить товары ниже, чем если бы он выбирал из сотен похожих в в этих категориях.
Если выбрать юбку мы увидим, что купить и с ней.
Смысл?
Для многих людей принять решение о покупке товара, особенно одежды не так то просто, вы помогаете в этом и показываете конечный результат. Все же хотят видеть как все будет в итоге?
Если вы воспользуйтесь уже упомянутыми здесь средствами Яндекс Метрики, «вебвизором» , то вы сможете увидеть как пользователи щелкают на страницы каталога, иногда нажимают на товары, смотрят его и возвращаются в каталог. Если пользователь купил себе что то и хочет взять другой товар, что бы дополнить предыдущую покупку, то он опять возвратится на страницы каталога.
Тем самым вы забираете время покупателя, он может уйти на другой сайт, с меньшим количеством товара или более узкой специализацией чем у вас.
Подборки помогут оптимизировать спрос на товары, выявить и исключить из закупки и производства аутсайдеров(товар).
Как сделать в оптовом, мелкооптовом магазине, b2b?
Все точно так же, ели вы работаете в b2b, это не гарантирует 100% понимание покупателя, что ему нужно, он так же ищет что понравится ему и его покупателям ориентируясь на свои вкусы.
Подборки помогут оптимизировать спрос на товары, выявить и исключить из закупки и производства аутсайдеров(товар).
Полностью автоматизировать можно?
Системы автоматизации в большинстве своем построены на bigData, тоесть на предпочтениях пользователей которые ранее что то покупали. Мы не видели достойных примеров именно этой реализации, зачастую рекомендации получаются как товары из этой же категории с редкими «примесями» вообще чего то левого.
Но вот полуавтоматические варианты вполне могут удовлетворить клиента, к примеру если у товара указать характеристики для фильтра и показывать по ним подходящие, то выходит вполне неплохо, вот среди их можно использовать bigData.
Пример:
Выбираете телефон, вам рекомендуют чехлы к нему по фильтру размера и модели.
Выбирая материнскую плату для компьютера вы видите процессор с тем же сокетом и потреблением энергии, подходящую оперативную память.
Ну и что?
Задайтесь вопросом проще выбрать из 100 товаров или из 5 которые подходят вам?
Пройдитесь по крупнейшим интернет магазинам России и у большинства все именно так.
