Сервис доставки еды Chocofood: увеличили продажи на 10% и получили готовый рекламный инструмент с помощью продуктовой аналитики Amplitude
Сегодня рынок доставки еды считают одной из наиболее перспективных отраслей в мире. Высокий уровень конкуренции и борьба за аудиторию дают мощный стимул для непрерывного роста и развития игроков рынка.
Увеличить конверсию в покупку и улучшить пользовательский опыт — одни из главных задач, которые можно решить с помощью продуктовой аналитики. Такие задачи стояли и у Chocofood — крупнейшего сервиса по доставке еды в Казахстане.
В 2022 году компания обратилась в Adventum, чтобы настроить систему аналитики Amplitude для поиска узких мест в воронке, увеличения продаж и улучшения пользовательского опыта. В этой статье расскажем сразу о двух кейсах совместной работы Chocofood и Amplitude, поделимся результатами и неожиданными инсайтами:
Увеличить конверсию в покупку и улучшить пользовательский опыт — одни из главных задач, которые можно решить с помощью продуктовой аналитики. Такие задачи стояли и у Chocofood — крупнейшего сервиса по доставке еды в Казахстане.
В 2022 году компания обратилась в Adventum, чтобы настроить систему аналитики Amplitude для поиска узких мест в воронке, увеличения продаж и улучшения пользовательского опыта. В этой статье расскажем сразу о двух кейсах совместной работы Chocofood и Amplitude, поделимся результатами и неожиданными инсайтами:
Клиент
Chocofood — крупнейший сервис доставки еды в Казахстане. В сервисе можно найти заведения, ознакомиться с меню и отзывами, оформить заказ на доставку и местонахождение курьера.
Как в Chocofood оптимизировали поисковую выдачу
Оптимизировать поиск для снижения расходов, контролировать поисковую выдачу и вести глубокую аналитику — ключевые задачи, над которыми работали команды Chocofood и Adventum с помощью Amplitude. Эта потребность возникла, когда продуктовая команда Chocofood начала анализировать работу сервиса Algolia, которым пользовалась ранее.
Algolia — система поиска, которая позволяет интегрировать поисковую выдачу на сайте или в мобильном приложении, а также предоставляет возможность настроить и анализировать пользовательские метрики.
В продуктовой команде Chocofood заметили, что чаще всего поиск в приложении выдавал некорректный результат на запрос пользователя. Понять, почему такое происходит, и исправить ситуацию с помощью имеющегося функционала не удавалось. Поэтому стало очевидно, что нужен поиск, адаптированный под специфику сервиса, и глубокий мониторинг метрик активности пользователей.
Команда приступила к масштабному проекту по созданию собственного поиска и его оптимизации. Работали в несколько этапов:
Algolia — система поиска, которая позволяет интегрировать поисковую выдачу на сайте или в мобильном приложении, а также предоставляет возможность настроить и анализировать пользовательские метрики.
В продуктовой команде Chocofood заметили, что чаще всего поиск в приложении выдавал некорректный результат на запрос пользователя. Понять, почему такое происходит, и исправить ситуацию с помощью имеющегося функционала не удавалось. Поэтому стало очевидно, что нужен поиск, адаптированный под специфику сервиса, и глубокий мониторинг метрик активности пользователей.
Команда приступила к масштабному проекту по созданию собственного поиска и его оптимизации. Работали в несколько этапов:
1
Запустили собственный поиск и разметили его событиями пользователей.
2
Провели глубокую аналитику и нашли причины некорректных результатов поиска, снижающие конверсию в покупку.
3
Сравнили показатели до и после появления собственного поиска.
Этап 1 — запуск собственного поиска и первые результаты внедрения продуктовой аналитики
Команде Chocofood было важно не только запустить собственную поисковую выдачу, но и контролировать аналитику пользовательских действий. Это должно было помочь на основании полученных данных строить гипотезы для оптимизации товарной линейки, представления блюд и заведений.
Как только в Chocofood разработали собственное решение поисковой выдачи, следующим шагом с помощью Amplitude разметили страницу событиями пользователей.
Основные действия, которые совершает пользователь в сервисе, отвечают на вопросы:
Команде Chocofood было важно не только запустить собственную поисковую выдачу, но и контролировать аналитику пользовательских действий. Это должно было помочь на основании полученных данных строить гипотезы для оптимизации товарной линейки, представления блюд и заведений.
Как только в Chocofood разработали собственное решение поисковой выдачи, следующим шагом с помощью Amplitude разметили страницу событиями пользователей.
Основные действия, которые совершает пользователь в сервисе, отвечают на вопросы:
Страница поиска с примером запроса в Chocofood
Сбор этих данных помогает продуктовой команде Chocofood строить отчеты в Amplitude и видеть, например, тренд каждого блюда — что чаще всего ищут пользователи, а на что спрос падает. Это помогает:
Например, отчет Segmentation позволяет отслеживать покупки в определенной категории блюд:
- выявить сезонность;
- мониторить тренды;
- настраивать выдачу блюд и заведений.
Например, отчет Segmentation позволяет отслеживать покупки в определенной категории блюд:
Отчет Segmentation в Amplitude, показывающий тренд по покупке определенных категорий блюд
По оранжевой линии видно, что одна из категорий фаст-фуда стремительно падает с декабря, а мясо, наоборот, растет. Это возможно отслеживать как в разрезе одного ресторана, так и в масштабе всей страны
Chocofood использует эти данные, чтобы:
Chocofood использует эти данные, чтобы:
- Рекомендовать пользователям заведения или блюда в выдаче, например, для увеличения спроса на блюда с ниспадающим трендом;
- Помогать партнерам с продажами — предлагать более конверсионный порядок меню, наиболее успешные категории, перспективные новые позиции, акции для увеличения продаж
- Разрабатывать маркетинговые компании, например, для увеличения лояльности пользователей и повышения конверсии в покупку.
Этап 2 — поиск причин неудачных поисковых запросов, снижающих конверсию в покупку
Неудачные запросы — когда пользователь вводит запрос в поиске, а выдача показывает нулевой результат. Это негативно отражается на опыте пользователя и снижает конверсию в покупку.
Чтобы найти причину неудачных поисковых запросов, команда Chocofood обратилась к отчету Event Segmentation в Amplitude. С его помощью можно посмотреть, сколько пользователей совершило конкретное событие в определенный промежуток времени.
Неудачные запросы — когда пользователь вводит запрос в поиске, а выдача показывает нулевой результат. Это негативно отражается на опыте пользователя и снижает конверсию в покупку.
Чтобы найти причину неудачных поисковых запросов, команда Chocofood обратилась к отчету Event Segmentation в Amplitude. С его помощью можно посмотреть, сколько пользователей совершило конкретное событие в определенный промежуток времени.
Пример команды для отчета Event Segmentation, чтобы найти группу неудачных запросов
Такой отчет выгружает все запросы пользователей, где поиск выдал 1 или 0 заведений, группирует их по тексту и выводит закономерности неудачных запросов.
Получилось, что с октября по декабрь 2022 года доля неудачных запросов в приложении Chocofood занимала в среднем 64%. Углубившись в данные с помощью отчета Segmentation, аналитики Chocofood определили основные причины неудачных поисковых запросов:
Получилось, что с октября по декабрь 2022 года доля неудачных запросов в приложении Chocofood занимала в среднем 64%. Углубившись в данные с помощью отчета Segmentation, аналитики Chocofood определили основные причины неудачных поисковых запросов:
1
Пользователи могут допускать опечатки или писать английские названия заведений на русском и наоборот;
2
Пользователи, которые ищут определенное блюдо, переходят в заведения, которые больше всего на слуху.
Причины найдены, но как их исправить?
Чтобы снизить долю неудачных запросов, сделать их более точными и успешными, команда Chocofood добавила «поиск по синонимам». Для этого:
1
Добавили функционал, позволяющий подбирать синонимы к неудачным запросам;
2
Обогатили поиск по заведениям различными вариантами написания, которые получилось вывести из отчета Segmentation.
Динамика изменения количества неудачных запросов
В итоге за 4 месяца удалось снизить долю неудачных запросов на 61%.
Этап 3 — сравнение показателей конверсии, замер эффективности изменений
Продуктовой команде Chocofood было важно закрепить успех собственного поиска не только с точки зрения функциональных изменений, но и дизайна. За основные метрики эффективности взяли конверсии по трем этапам:
Продуктовой команде Chocofood было важно закрепить успех собственного поиска не только с точки зрения функциональных изменений, но и дизайна. За основные метрики эффективности взяли конверсии по трем этапам:
1
Переход из основного поиска к выбору заведения;
2
Из поиска в меню заведения;
3
Из меню заведения в заказ.
Старый и новый дизайны интерфейса поисковой выдачи
Чтобы посмотреть конверсии в рамках каждого этапа, в Amplitude выгрузили ретроданные по пользователям до введения нового поиска и свежую аналитику после изменений.
График показал, что основные метрики эффективности выросли благодаря оптимизации поиска и нового дизайна:
График показал, что основные метрики эффективности выросли благодаря оптимизации поиска и нового дизайна:
1
Переход из основного поиска к выбору заведения на 15%;
2
Из выбора заведения в меню на 12%;
3
Из меню заведения в заказ на 10%.
График сравнения старого и нового поиска по конверсиям
Учитывая масштабы рынка FoodTech, такая динамика в процентных пунктах уже дает хороший прирост по заказам и прибыли.
Назым Алтаева
Product Manager Chocofood
Общие результаты кейса
С помощью Amplitude продуктовой команде Chocofood удалось не только оптимизировать страницу поиска, но и:
С помощью Amplitude продуктовой команде Chocofood удалось не только оптимизировать страницу поиска, но и:
- Разметить все события пользователей, отследить негативный тренд по запросам и динамике продаж;
- Вовремя среагировать и разработать собственную поисковую систему внутри сайта и приложения;
- Снизить долю неудачных запросов на 61%;
- Увеличить конверсию в переход из основного поиска к выбору заведения на 15%;
- Увеличить конверсию из выбора заведения в меню на 12%;
- Увеличить конверсию из меню заведения в заказ на 10%. и улучшить пользовательский опыт.
Как в Chocofood настроили и запустили кросс-сейл
Кросс-сейл — предложение купить дополнительные товары к основному.
По данным Forbes, маркетплейс Amazon получает 35% своего дохода с кросс-сейла благодаря правильной механике показов товаров с учетом предпочтений клиентов.
Такой формат допродажи реализован в Chocofood, и раньше он выглядел так:
По данным Forbes, маркетплейс Amazon получает 35% своего дохода с кросс-сейла благодаря правильной механике показов товаров с учетом предпочтений клиентов.
Такой формат допродажи реализован в Chocofood, и раньше он выглядел так:
Кросс-сейл органично встроился в интерфейс
Но была проблема в логике выдачи: какое блюдо стоит показать конкретному пользователю, чтобы он захотел его купить.
Команда Chocofood проанализировала, как кросс-сейл реализован у других компаний. На основе этого выявили основные правила механики. Кросс-сейл должен быть:
Команда Chocofood проанализировала, как кросс-сейл реализован у других компаний. На основе этого выявили основные правила механики. Кросс-сейл должен быть:
1
Своевременным — когда пользователь положил товары в корзину, но еще не оформил заказ.
2
Недорогим — стоимость дополнительных товаров должна быть ниже суммы в корзине.
3
Ограниченным — максимум 5 товаров в подборке.
4
Релевантным — если человек заказывает бургер, то вероятнее всего ему захочется еще картошку фри и напиток, а не мороженое.
Первые три правила легко интегрировали в Chocofood, но возник вопрос: как понять, что релевантно запросам пользователей. Это важно, так как чем выше релевантность товара, тем выше вероятность, что его купят. А это в итоге повышает прибыль.
Зависимость продаж от релевантности товаров при кросс-сейле
Есть несколько инструментов, которые помогают определить релевантные товары для кросс-сейла:
1
Товарная матрица.
Подойдет для небольшого ассортимента. Когда комбинаций более 4000, и они постоянно пополняются, этот способ реализовать почти невозможно.
Подойдет для небольшого ассортимента. Когда комбинаций более 4000, и они постоянно пополняются, этот способ реализовать почти невозможно.
2
Машинное обучение.
Подойдет для площадок с товарами повседневного спроса. Для динамичного фуд-тех рынка, где происходят постоянные изменения, появляются сезонные новинки, этот способ дорогой и занимает много времени в реализации.
Подойдет для площадок с товарами повседневного спроса. Для динамичного фуд-тех рынка, где происходят постоянные изменения, появляются сезонные новинки, этот способ дорогой и занимает много времени в реализации.
3
Выдача в случайном порядке с учетом данных о статистике покупок в различных разрезах.
Оптимальный вариант с точки зрения его стоимости и скорости реализации. Его и решили использовать в Chocofood.
Оптимальный вариант с точки зрения его стоимости и скорости реализации. Его и решили использовать в Chocofood.
Команда Chocofood проанализировала конкурентов и реализовала рандомный подбор товаров. С помощью Amplitude разметили событиями страницу, чтобы отслеживать закономерности и эффективность изменений: что пользователь добавил в корзину и на какую сумму, что выбрал из предложенного в кросс-сейле.
Логика кросс-сейла в Chocofood
Спустя время продуктовые команды Chocofood и Amplitude собрали данные и провели глубокую аналитику в разрезах:
- что чаще всего добавляют из кросс-сейла;
- какие различия есть по городам;
- сколько позиций добавляют из кросс-сейла;
- какая глубина просмотра.
Благодаря внедрению продуктовой аналитики, команда Chocofood получила следующие данные:
1
Готовый ТОП позиций для кросс-сейл кампаний, независимо от того, что предлагают и в каком заведении.
2
Готовый список настроек/фильтров для внутренней настройки кросс-сейла:
- фильтр по городам;
- группы ресторанов (фаст-фуд, грузинская, сети);
- точечная настройка по каждому заведению;
- важные категории блюд (не «Наггетсы 6 шт», а «курочка на закуску»).
Благодаря полученным данным из Amplitude команда Chocofood:
- Оптимизировала функционал кросс-сейла, настраиваемый с помощью Amplitude и контролируемый собственными силами.Его главное преимущество — возможность создать персонализированную подборку товаров под каждый сегмент.
- Получила дополнительный рекламный инструмент, на котором можно зарабатывать.Клиенты чаще всего заказывают первые две позиции из кросс-сейла (от 70% кликов), поэтому теперь заведения и партнеры могут за дополнительную плату разместить свой товар на первые позиции.
Интересный инсайт из кросс-сейл кампании: команда Chocofood запустила кросс-сейл по всему Казахстану и, просматривая отчеты и графики в Amplitude, обнаружила, что чаще всего клиенты заказывали перчики халапеньо дополнительно к донеру.
Вывод: всем донерным предлагать этот товар для кросс-сейла.
Вывод: всем донерным предлагать этот товар для кросс-сейла.
Общие результаты кейсов Chocofood с Amplitude:
1
Разметили все события пользователей, что позволило отследить негативный тренд по запросам и динамике продаж, вовремя среагировать и разработать собственную поисковую систему внутри сайта и приложения.
2
Снизили долю неудачных запросов на 61%.
3
Увеличили конверсию в покупку на 10% и улучшили пользовательский опыт.
4
Оптимизировали кросс-сейл и получили дополнительный рекламный инструмент, на котором можно зарабатывать.
С помощью данных из Amplitude мы смогли собрать эффективно работающий инструмент, который дает нам впечатляющие результаты.
Назым Алтаева
Product Manager Chocofood
700+ аналитиков и продактов уже подписаны — присоединяйтесь!
Получайте полезные материалы по Amplitude и продуктовой аналитике прямо на почту.
Получите консультацию от агентства Adventum и попробуйте Аmplitude совершенно бесплатно!
Хотите внедрить продуктовую аналитику Amplitude?/
Нажимая «Отправить», вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.
Больше про продуктовую аналитику
Пошаговая инструкция: как отправить данные в Amplitude с помощью GTM (Google Tag Manager)
Подробнее
Инфографика: к чему приводят задержки в продуктовой аналитике
Система аналитики: сделать или купить? | 4 причины, почему готовое решение лучше