Měření úspěchu doporučování produktů na e-shopu: Jak optimalizovat personalizaci nabídky

V digitální éře prodeje se personalizace stala klíčovým prvkem pro úspěšné online obchodování. Jedním z nejefektivnějších nástrojů pro personalizaci nabídky produktů na e-shopech jsou doporučení produktů. Nicméně, úspěšnost tohoto typu personalizace nelze pouze odhadovat intuitivně. K měření a optimalizaci účinnosti doporučování produktů je třeba využít různé metriky sledující výkonnost daného doporučování. Dobrat se k nim lze nejčastěji formou precizního měření a AB-testování. Zde však číhá celá řada úskalí, které si majitelé e-shopů zpočátku vůbec nepřipouští. 

Metriky 

Relevantní AB-test je prvním krokem k úspěchu. Když už ale testujete různé formy doporučování produktů, je třeba mít předem rozmyšlené, co je jeho účelem nebo dlouhodobým cílem. Chce prodejce zvýšit míru konverze či dosáhnout větších tržeb? Zvýšit průměrnou marži? Boostovat privátní značky? Toto vše se dá zcela objektivně a relevantně změřit, musí se ale vědět, jak na to. 

V první řadě je třeba mít na paměti, že některé metriky si můžou jít naproti, jiné se navzájem mohou kanibalizovat. V praxi to může vypadat následovně. 

Lze například současně zvýšit jak tržby e-shopu, tak průměrnou marži? Zní to jako sen každého obchodníka, realita je však zcela odlišná. Když totiž půjde prodejce po průměrné marži a do rekomendačních ploch začne tlačit produkty s tou nejvyšší marží, často půjde o doplňkové zboží nebo privátní brand, což má ale zase nižší absolutní cenu. Ve výsledku tedy lze dosáhnout třeba zvýšení průměrné marže o 10 %, ale tržby spadnou o 2 %. Chování zákazníků také může odhalit, že taková doporučení se jim vlastně “nelíbí” a obě metriky klesnou. 

V dalším případě mohou být rekomendační plochy umístěny např. na hlavní stránce a vespod detailu produktu. Po nasazení externího nástroje na tyto rekomendační plochy mohou někteří prodejci očekávat, že tržby díky “kouzlu” automaticky vyletí o 30 %, jelikož to dodavatel slibuje na svém webu. Tak jednoduché to ale není. Celková návštěvnost homepage a spodní části detailu produktů je třeba jen 20 % z celého webu. Pokud tedy chce e-shop zvednout tržby a být lepší než konkurence, bude třeba přidat více ploch, aby maximalizoval zásah co možná největšího počtu zákazníků, a ne jen té pětiny. 

Jaké jsou tedy relevantní metriky a co pro nás mohou znamenat, včetně jednotlivých úskalí? 

AB-testing 

Pokud e-shop ví, jaké metriky měřit a čeho chce ve výsledku dosáhnout, je čas vrhnout se na AB-testing.  

V obecné rovině je AB-testování základním nástrojem pro porovnání výsledků dvou nebo více variant doporučování. Může to vypadat například tak, že e-shop již disponuje základní funkcionalitou doporučování produktů, a chystá se jí porovnat s externím nástrojem, který nabízí vyšší výkonnost. V praxi se pak nástroje mohou lišit účinností různých algoritmů, parametrů nebo strategií doporučování. 

Princip je jednoduchý. Je třeba náhodně rozdělit návštěvníky e-shopu na dvě nebo více stejně velkých skupin (A, B, atd.), kdy každá skupina vidí jinou variantu doporučení produktů. Následně se porovná jejich chování vůči těmto variantám a zvoleným metrikám. Například kolik návštěvníků nakoupilo z každé skupiny, jak dlouho zůstali na stránce, nebo jakou hodnotu měl jejich průměrný nákupní košík. 

Co je však třeba mít na paměti a rozvedeme si dále? 

• Nelze relevantně testovat na malém vzorku dat. 

• Když se výsledky zdají moc dobré nebo špatné ve prospěch jedné z variant, je někde chyba! 

• Na výsledky se nejde dívat každý den, AB-testing je jako investování na burze. 

• To nejdůležitější: Pokud vážně e-shop chce vědět, co je (nej)lepší, bude to stát čas a (pravděpodobně) peníze.