Retailrocket.ru представил новую модель атрибуции и алгоритм, которые помогают интернет-магазинам зарабатывать больше. Объясняем, как это работает и почему стоит внедрить уже сейчас.
Что изменилось?
В системе аналитики Retail Rocket появилась новая модель атрибуции заказов — «по последнему клику». Она учитывает весь заказ целиком, а не только товары, с которыми покупатель взаимодействовал через блок рекомендаций. Это важно для бизнеса, потому что помогает оценить реальный вклад рекомендаций в доход, даже если товар, на который изначально кликнул пользователь, не был куплен.
Раньше система фиксировала только товары, которые пользователь добавил в корзину через блок рекомендаций. Если человек кликнул по предложенному товару, но в итоге купил другие позиции, эти покупки не учитывались. В результате эффект рекомендаций казался ниже, чем он есть на самом деле.
Теперь всё иначе. Если пользователь увидел товар в блоке рекомендаций, заинтересовался, кликнул, но купил другие товары — в отчёте отразится весь заказ.
Примеры:
- Покупатель зашёл в интернет-магазин электроники. В блоке рекомендаций на главной странице он увидел чехол для смартфона, кликнул на товар, но ушёл с сайта, не оформив покупку. Через несколько часов вернулся и купил защитное стекло, наушники и кабель для зарядки. В новой системе вся сумма заказа будет засчитана в статистику рекомендаций.
- В интернет-магазине одежды посетитель увидел предложенные в блоке рекомендаций кроссовки, перешёл по ссылке, но в итоге выбрал и купил куртку и футболку. Полная сумма покупки отразится в новой модели атрибуции.
Такой подход позволяет точнее измерять влияние рекомендаций на выручку. Покупатель мог не купить предложенный товар, но рекомендация всё равно сыграла роль в процессе принятия решения. Теперь это влияние можно фиксировать и учитывать в аналитике, что делает отчёты более прозрачными и честными.
Зачем это нужно?
- Объективная оценка эффективности рекомендаций. Теперь можно считать вклад рекомендаций в общую выручку точнее и наравне с другими маркетинговыми инструментами.
- Прозрачные данные. Показывает реальную ценность персональных рекомендаций, включая товары, которые пользователь купил после взаимодействия с рекомендацией.
- Рост прибыли. Сравнение с другими каналами становится проще — рекомендации приносят больше пользы, чем кажется на первый взгляд.
Новый алгоритм «Товары прикассовой зоны»
Второе обновление — алгоритм, который увеличивает количество импульсных покупок на этапе оформления заказа. Работает как полка с шоколадками и жвачками у кассы в офлайн-магазине.
Как это работает:
Когда покупатель оформляет заказ, система предлагает товары, которые можно добавить в корзину за один клик. Предложения подбираются автоматически — алгоритм анализирует поведение покупателя в текущей сессии.
Например, покупатель заказывает смартфон — алгоритм предлагает чехол или защитное стекло.
В корзине книга — предлагаются закладки, блокноты или тематические товары.
Почему это выгодно?
- Рост среднего чека. Покупатель видит дополнительные товары перед оплатой и чаще их добавляет.
- Дополнительные продажи без увеличения трафика. Доход растёт за счёт уже привлечённых клиентов.
- Быстрое внедрение. Работает сразу после подключения без сложных настроек.
Что это даёт вашему бизнесу?
- Прозрачные метрики. Новая атрибуция показывает реальный вклад рекомендаций в выручку.
- Рост дохода. Импульсные покупки и полный учёт заказов увеличивают прибыль.
- Простота внедрения. Обновления уже доступны в системе Retail Rocket.