A webáruházak marketing költéseinek legnagyobb része az oldalra beérkező látogatókra irányul, a látogatók megszerzéséhez pedig számos hirdetési platform és szolgáltatás nyújt segítséget. Ugyanakkor célunk az is, hogy a látogatók minél könnyebben felfedezzék az online boltunk kínálatát és a számukra releváns termékeket, csökkentve a lemorzsolódási arányukat.
Cikkünkben az ajánlórendszerek által biztosított technológiát, és a rá jellemző teljesítménymutatókat mutatjuk be, amelyek segítenek a vásárlók megtartásában és a webáruházak bevételeinek növelésében.
Az ajánlórendszerek automatizált módon segítik az új és visszatérő látogatókat a számukra releváns termékek megtalálásában, ezáltal növelve a konverziós arányt, pozitívan hatva a felhasználói élményre.
Egy, a hatékonyságát jól mutató metrika az 1.000 megjelenített ajánláson (impression) keresztül érkező bevétel összege, mely a lekattintott, majd 24 órán belül megvásárolt termékek összegének és a megjelenített 1.000 ajánlások számának a hányadosa.
Az alábbiakban három Unas webáruház példáján keresztül mutatjuk be a Yuspify ajánlórendszer segítségével elérhető eredményeket.
Átkattintási arány és ajánláson keresztüli bevétel
Az intelligens ajánlórendszerek működésére jellemző, hogy az idő múlásával egyre nagyobb hatékonysággal állítják össze az algoritmusok a termékkapcsolatokat. Kezdetben a termékattribútumok hasonlóságára súlyozva (cím, kategória, ár, stb.) állnak össze az adott pillanatban legrelevánsabb ajánlatok.
Több felhasználói és vásárlási adattal a rendszer azonban képes tanulni és feltérképezni az adott webáruház forgalmát és a felhasználók szokásait, ezáltal személyreszabni az ajánlásokat.
Rendszerint erre a “betanulási időszakra” 14-30 napos próbaidőszakot biztosítanak a Yuspify-hoz is hasonló szoftver szolgáltatások, mely idő alatt megfelelő mennyiségű oldalmegtekintés és vásárlási adat gyűlik össze, amihez előnyt jelent, ha az adott webáruháznak már stablil látogatószáma van (havi legalább 20-50.000 oldalmegtekintés).
gyogyexpressz.com kosároldali ajánlódoboz
Erre a folyamatra jó példa, a gyogyexpressz.com, akik 2019 februárjában implementálták a megoldást az oldalukon. Az első hónap alatt a termékoldali ajánlódobozra 4,63%-os átkattintási aránnyal klikkeltek a felhasználók, az innen érkezett bevétel pedig a webáruház teljes havi forgalmának a 4.15%-át adta ki.
4 hónap elteltével (lásd: 1. ábra), havonta fokozatosan növekedett a CTR (click-through-rate), júniusra elérve a 200%-os javulást a kezdetekhez képest, így a 9.2%-os átkattintási aránnyal teljesítő termékoldali ajánlódoboz a havi összbevétel 10.45%-át termeli.
gyogyexpressz.com CTR számának havi változása
Mindeközben a kosároldali (együtt vásárolt termékek) ajánlások esetén szintén több, mint 1%-kal nőtt az átkattintási arány (4%-ra), az ezen keresztül érkező bevétel pedig 72%-kal növekedett a február óta eltelt időszak alatt.
Megtérülési ráta – ROI
A websale.hu, otthon, kert és szabadidős termékeket forgalmazó Unas webáruház termék és kosároldalain helyezte el az ajánlórendszert, amin keresztül a havi forgalmának a 10%-át realizálja.
Az így kapott költségek és bevételek aránya a következőket eredményezte:
- alapcsomagjukban 1.000 megjelenített ajánlás 270 Ft költséget jelent
- az 1.000 ajánlásból származó bevételük 66.500 Ft
- az egy eladásra jutó költséghányad tehát az eladott termék bruttó árának 0.4%-a
websale.hu termékoldali ajánlódoboz
Felhasználói elkötelezettség növelése
A Venture Beat kutatása szerint az Y-generáció 77%-a már egyenesen elvárja, hogy személyreszabott tartalom és élmény köszöntse őket a weben. Nem lehet ez alól kivétel a vásárlási folyamat sem, ahol a perszonalizált ajánlások nagyban növelik a felhasználók elkötelezettségét.
Trendmaker.hu célja 2016-ban az ajánlórendszer bevezetésével az volt, hogy növeljék a bevételeiket és a felhasználói elkötelezettséget oldalukon releváns termékajánlásokkal.
A vásárlók viselkedésére, és konvertibilitására is jótékony hatást észleltek az ajánlórendszer bevezetésével, azok a felhasználók akik ajánlásra kattintottak:
- konverziós értékük 60%-kal magasabb volt azoknál a felhasználóknál, akik nem kattintottak ajánlásokra
- 113%-kal több oldalt tekintettek meg, egy látogatás során
Kezdeti lépések
A perszonalizáció és a felhasználói élmény javításának konkrét, anyagi hozzáadott értéke egy ilyen megoldás finomhangolt működéséhez szükséges próbaidőszak teljesítménye alapján ítélhető meg. Ezáltal tisztán látszik, hogy az adott bolt számára pontosan mekkora extra értéket teremt egy ajánlórendszer.
UnasShop rendszerből könnyedén, az admin felületről pár kattintással összeköthető a létrehozott Yuspify fiók a webáruházzal, beépített termékkatalógus megosztással.
A 15 napos Yuspify próbaidőszak indításáért kattints ide.
