Как магазинам детских товаров использовать прогрессивную персонализацию

Что общего у интернет-мемов, хитов поп-музыки и детских товаров?

Правильно, они все теряют актуальность за месяц-другой. Причем детские товары, пожалуй, в этом смысле переплюнут остальных кандидатов.

Возраст ребенка предопределяет всё, что вы ему покупаете. Будь то одежда, игрушки, еда или что-то еще. Поначалу вообще кажется, что стоит вам заснуть — и проснувшись вы обнаружите совершенно другого ребенка. Раз — и ему уже малы вчерашние ползунки. Два — и с кубиками играть неинтересно, подавай свежую коллекцию Monster High. Три — и кажется, кому-то пора покупать рюкзак, форму и учебники.

Дети и рекомендации

Любой магазин стремится продавать больше — именно по этой причине современный онлайн-ритейл так много внимания уделяет товарной персонализации. Рекомендованные товары есть на сайте, в рассылках, даже в поиске. А вот насколько эти рекомендации точно бьют в цель — уже второй вопрос. Чтобы на него ответить, нужно понять, учитывают ли эти рекомендации факторы, влияющие на покупку. А вот и они.

Главным фактором, влияющим на решение посетителя «покупать или не покупать» в 50% случаев будет именно возраст ребенка (или детей). Еще примерно 30% — это пол ребенка. Как ни крути, а солдатики — это чаще про мальчиков, а кукольные домики — про девочек. И оставшиеся 20% — разные малозначимые факторы, вроде любимых брендов и регулярности покупок.

Про возраст стоит даже написать подробнее:

    • Существуют группы товаров, необходимые ребенку только с определенного возраста (например, школьные принадлежности).
    • Есть группы товаров, необходимые ребенку до определенного возраста (коляска, соска, подгузники и т.д.).
    • Возраст предопределяет многие другие параметры детей: например, размер одежды и обуви.
    • Развивающие игры и игрушки выпускаются с возрастной рекомендацией — родители будут учитывать ее при покупке.
  • Ребенок меняется буквально каждый месяц — его возраст просто необходимо учитывать.

Итого — у нас есть ряд важных факторов. Персонализация, которая опирается на эти факторы, называется прогрессивной персонализацией.

Но сначала рассмотрим, как работает товарная персонализация (не прогрессивная) в большинстве магазинов.

Неправильная персонализация

Распространенная ошибка магазинов — товарные рекомендации не принимают во внимание выбранный возраст. Так магазин The Children’s Place игнорирует выбранный возраст в товарных рекомендациях, взгляните на карточку товара с отмеченным возрастным интервалом — в данном случае «6-9 месяцев».

Все мы знаем, что в первые месяцы и даже годы жизни физиология детей стремительно меняется, организм растет — и то, что подходит трехмесячному ребенку, не подойдет шестимесячному. И если посетитель выбрал конкретный размер — это однозначный сигнал: он ищет одежду для ребенка указанного возраста.

А вот что увидит покупатель в блоке «рекомендовано» у себя в корзине:

При детальном рассмотрении оказывается, что у рекомендованных товаров не всегда есть нужные посетителю размеры:

Иными словами, такие товарные рекомендации просто занимают место и имеют для данного посетителя нулевую полезность. А значит, они не приведут к покупке.

Еще один пример — в магазине игрушек Mattel товарные рекомендации принимают во внимание любимую серию, но не учитывают пол ребенка.

В рекомендованных товарах к популярным куклам Monster High (в подавляющем большинстве случаев их покупают девочкам) посетитель увидит другие товары из той же серии и — неожиданно — набор игрушечных автомобилей Hot Wheels. Последний явно больше предназначен для мальчиков.

Персонализированные товарные рекомендации справляются со своей ролью не лучшим образом — да, они построены на анализе поведения других посетителей. Но чаще всего им недостает главного — учитывать особенности конкретно этого посетителя.

Покупатели, которые ожидали увидеть совсем не то, что подсовывает им Big Data.

Прогрессивная персонализация

Теперь пример того, какими должны быть персонализированные товарные рекомендации в магазинах детских товаров и что они должны учитывать.

Магазин Fishpond не специализируется на игрушках, однако имеет довольно обширный выбор игрушек для детей разного возраста. Насколько товарные рекомендации принимают во внимание возраст ребенка:

Этот набор известной серии Lego Duplo рекомендован для детей 2-5 лет. В товарных рекомендациях магазина представлены товары строго для того же возрастного интервала — и это пример правильной персонализации:

Каждый из рекомендованных товаров относится к категории «для детей от 2 до 4 лет», то есть входит в возрастной интервал основного выбранного товара. Такие рекомендации сработают.

Наконец, у детских товаров есть еще одна особенность — фактически это подгруппа товаров, на которую распространяются правила, справедливые для других категорий. Например, в сегментах детской одежды, косметических средств, продуктов питания работают те же факторы, что и во «взрослых» аналогах. Это также нужно учитывать магазинам детских товарах.

Как считать

Правило прогрессивной персонализации: детские товары имеют особенность — размеры напрямую зависят от возраста ребенка. В то же время часть товаров чаще покупается родителями для девочек, часть для мальчиков. Товарные рекомендации должны принимать во внимание пол и возраст ребенка.

Пол и возраст ребенка посетителя удобно определять в совокупности. Первый шаг, как и в других расчетах — маркировка всех товаров в вашем каталоге по гендерной и возрастной принадлежности.

Пол Возраст
Товар 1 мужской 1
Товар 2 мужской 3
Товар 3 женский 3
Товар 4 мужской 1
Товар 5 женский 3
Товар 6 женский 3
Товар 7 женский 3
Товар 8 мужской 1


После чего магазин анализирует просмотры — группирует их и присваивает баллы согласно числу просмотренных товаров, относящихся к этой группе (1 балл = 1 просмотр). Вероятность вычисляется как процент от суммарного числа баллов по всем группам.

Пол Возраст Баллы Вероятность
мужской 1 3 37.50%
мужской 3 1 12.50%
женский 3 4 50.00%


В данном примере нет абсолютного лидера по вероятности — это часто означает, что у посетителя двое детей разного пола и возраста. Исходя из данных таблицы — годовалый мальчик и трехлетняя девочка.

Основываясь на такой гипотезе, магазин может с высокой долей попадания рекомендовать данному посетителю товары для обоих детей — и такие персонализированные рекомендации будут эффективны.

Заключение

С товарными рекомендациями в магазинах детских товаров всё просто и сложно одновременно. Сложно потому, что обычная персонализация часто не работает — товары нужны строго для конкретного пола и возраста. Трехмесячному не подойдут товары для полугодовалого ребенка, будь то одежда или игрушки. И тогда персонализация на основе Big Data и сложных расчетов дает осечку.

А с другой стороны всё просто — стоит начать использовать данные об особенностях каждого покупателя, и всё становится на свои места. Попробуйте решение REES46 для магазинов детских товаров, если нет желания внедрять прогрессивную персонализацию своими силами.

Антикризисное предложение

Получите бесплатный доступ ко всем сервисам

Оставьте ваш номер телефона — менеджер позвонит и проконсультирует по подключению

Акция действует для клиентов, зарегистрированных после 1 апреля 2020.  Положение об акции