E-commerce. Маркетплейсы
Крупные мировые ритейлеры
Маркетинг и экономика торговли
10 августа 2016, 00:07 1880 просмотров

«Яндекс» поможет ЦУМу больше продавать онлайн

Структура «Яндекса» Yandex Data Factory (YDF) разработала для онлайн-магазина ЦУМа систему персональных рекомендаций товаров для покупателей, сообщил «Ведомостям» представитель «Яндекса» и подтвердил представитель ЦУМа.

Система анализирует обезличенные данные о поведении пользователей на сайте ЦУМа и позволяет показывать каждому именно те товары, которые он с наибольшей вероятностью купит, утверждает представитель «Яндекса». «Одной из сложностей построения рекомендательной системы стало значительно меньшее количество данных, чем могут предоставить ритейлеры массового сегмента», – отметил он.

ЦУМ входит в группу Mercury, одного из главных в России продавцов люксовых товаров (дистрибутор Armani, Balenciaga, Brioni, Chopard, Rolex, Dolce & Gabbana и др.).

Система анализирует обезличенные данные о поведении пользователей на сайте ЦУМа

Контракт с ЦУМом заключен в апреле 2016 г. после тендера, рассказал представитель «Яндекса». По его словам, число добавленных пользователем товаров по системе рекомендаций, разработанной «Яндексом», оказалось на треть больше, чем у второго участника тендера (стороны отказались назвать его), а средний чек – выше на 7 проц.

Средний чек, как правило, увеличивается с помощью апсейла (в зависимости от состава покупательской корзины система предлагает дополнительные недорогие относительно остальных покупок в корзине вещи, например косметику), а не персональных рекомендаций, отмечает генеральный директор Aizel.ru Юлиана Гордон. Персональные рекомендации в первую очередь помогают повысить конверсию, говорит она. Увеличить с помощью рекомендаций средний чек в сегментах люкс и премиум крайне сложно, добавляет Гордон: «Вряд ли вы купите довольно дорогой товар лишь потому, что вам его рекомендуют».

Есть опыт

YandexDataFactory, по собственным данным, разрабатывает системы рекомендаций и для других компаний, в основном интернет-торговцев, хотя работает и с другими отраслями. Например, в июле ее сервис был внедрен на Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК). ММК рассчитывает экономить за счет этой технологии более 275 млн руб. ежегодно, рассказывали тогда представители обеих компаний.

Подобные разработки систем персональных рекомендаций есть, например, у Google и RetailRocket (его использует Aizel.ru), напоминает Гордон. «Недостаток большинства из них в том, что они ничего не знают о человеке лично. Если информация о массовом поведении пользователей по каким-то причинам искажена, рекомендации могут быть не вполне релевантными, продолжает она. – Например, когда кто-то зашел в раздел бренда Missoni, а затем почему-то зашел в раздел с помадами, то система будет рекомендовать покупателю одежды Missoni помаду. И мы, как интернет-магазин, не можем управлять этим». Поэтому система, которая позволяла бы работать с более персонализированными рекомендациями, была бы онлайн-ритейлеру очень интересна, отмечает Гордон.

Даже несмотря на эти недостатки, системы рекомендаций обеспечивают в среднем около 10 проц покупок, по оценке гендиректора Aizel.ru.

Средний чек в онлайн-магазине ЦУМа в 2015 г. – около 42 000 руб

По словам представителя «Яндекса», его система рекомендаций анализирует как общие данные, так и данные каждого пользователя отдельно – историю покупок, просмотров и других действий на сайте. Все они обезличенные, подчеркивает представитель разработчика.

Средний чек в онлайн-магазине ЦУМа в 2015 г., по оценке партнера DataInsight Федора Вирина, – около 42 000 руб., общий оборот интернет-магазина – около 800 млн руб. По показателю оборота он немного не дотянул до топ-100 крупнейших онлайн-ритейлеров в России, составляемый DataInsight и Ruward (у сотого по обороту ритейлера в рейтинге выручка – 810 млн руб.).

В целом выручка ЦУМа за прошлый год выросла на 6,6 проц, а общая выручка (с учетом арендаторов) превысила 500 млн евро, говорил ранее «Коммерсанту» генеральный менеджер ЦУМа Александр Павлов. «Если раньше онлайн был, можно сказать, комплементарным, то сейчас мы понимаем, что он может быть большим, успешным, прибыльным <...> По итогам 2015 г. продажи онлайн выросли в 2,5 раза. Мы рассчитываем, что в 2016 г. они снова удвоятся», – прогнозировал он. Долю онлайн-продаж от выручки ЦУМа Павлов тогда оценивал в 7 проц.

GalinaUtesheva, FashionUnited

Поделиться публикацией:
Актуально
Где и как продавать мебель в 2024 году?
441
Как изменилось поведение покупателей, какова конъюнктура рынка и чего ожидать.
MosHome 2024: must have для тех, кто ищет новых партнеров по поставкам
976
Гид по международной выставке потребительских товаров для дома, сада, спорта и отдыха.
Как меняется мерчандайзинг: ключевые тренды 2024 года
302
Павел Прохоров, CEO компании Open Group, рассказал, что влияет на отрасль и как обеспечить эффективн...
Денис Аникин, бренд Alexander Bogdanov: «За год мы продали на 20% больше изделий, помогли открытия новых магазинов и продвижение»
844
Премиальный бренд одежды расширяет каналы продаж и ассортимент, переформатирует магазины, актив...
Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram , Vkontakte , Дзен чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Добавьте "Retail.ru" в свои источники в Яндекс.Новости
Загрузка
«Яндекс» поможет ЦУМу больше продавать онлайн

Структура «Яндекса» Yandex Data Factory (YDF) разработала для онлайн-магазина ЦУМа систему персональных рекомендаций товаров для покупателей, сообщил «Ведомостям» представитель «Яндекса» и подтвердил представитель ЦУМа.

Система анализирует обезличенные данные о поведении пользователей на сайте ЦУМа и позволяет показывать каждому именно те товары, которые он с наибольшей вероятностью купит, утверждает представитель «Яндекса». «Одной из сложностей построения рекомендательной системы стало значительно меньшее количество данных, чем могут предоставить ритейлеры массового сегмента», – отметил он.

ЦУМ входит в группу Mercury, одного из главных в России продавцов люксовых товаров (дистрибутор Armani, Balenciaga, Brioni, Chopard, Rolex, Dolce & Gabbana и др.).

Система анализирует обезличенные данные о поведении пользователей на сайте ЦУМа

Контракт с ЦУМом заключен в апреле 2016 г. после тендера, рассказал представитель «Яндекса». По его словам, число добавленных пользователем товаров по системе рекомендаций, разработанной «Яндексом», оказалось на треть больше, чем у второго участника тендера (стороны отказались назвать его), а средний чек – выше на 7 проц.

Средний чек, как правило, увеличивается с помощью апсейла (в зависимости от состава покупательской корзины система предлагает дополнительные недорогие относительно остальных покупок в корзине вещи, например косметику), а не персональных рекомендаций, отмечает генеральный директор Aizel.ru Юлиана Гордон. Персональные рекомендации в первую очередь помогают повысить конверсию, говорит она. Увеличить с помощью рекомендаций средний чек в сегментах люкс и премиум крайне сложно, добавляет Гордон: «Вряд ли вы купите довольно дорогой товар лишь потому, что вам его рекомендуют».

Есть опыт

YandexDataFactory, по собственным данным, разрабатывает системы рекомендаций и для других компаний, в основном интернет-торговцев, хотя работает и с другими отраслями. Например, в июле ее сервис был внедрен на Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК). ММК рассчитывает экономить за счет этой технологии более 275 млн руб. ежегодно, рассказывали тогда представители обеих компаний.

Подобные разработки систем персональных рекомендаций есть, например, у Google и RetailRocket (его использует Aizel.ru), напоминает Гордон. «Недостаток большинства из них в том, что они ничего не знают о человеке лично. Если информация о массовом поведении пользователей по каким-то причинам искажена, рекомендации могут быть не вполне релевантными, продолжает она. – Например, когда кто-то зашел в раздел бренда Missoni, а затем почему-то зашел в раздел с помадами, то система будет рекомендовать покупателю одежды Missoni помаду. И мы, как интернет-магазин, не можем управлять этим». Поэтому система, которая позволяла бы работать с более персонализированными рекомендациями, была бы онлайн-ритейлеру очень интересна, отмечает Гордон.

Даже несмотря на эти недостатки, системы рекомендаций обеспечивают в среднем около 10 проц покупок, по оценке гендиректора Aizel.ru.

Средний чек в онлайн-магазине ЦУМа в 2015 г. – около 42 000 руб

По словам представителя «Яндекса», его система рекомендаций анализирует как общие данные, так и данные каждого пользователя отдельно – историю покупок, просмотров и других действий на сайте. Все они обезличенные, подчеркивает представитель разработчика.

Средний чек в онлайн-магазине ЦУМа в 2015 г., по оценке партнера DataInsight Федора Вирина, – около 42 000 руб., общий оборот интернет-магазина – около 800 млн руб. По показателю оборота он немного не дотянул до топ-100 крупнейших онлайн-ритейлеров в России, составляемый DataInsight и Ruward (у сотого по обороту ритейлера в рейтинге выручка – 810 млн руб.).

В целом выручка ЦУМа за прошлый год выросла на 6,6 проц, а общая выручка (с учетом арендаторов) превысила 500 млн евро, говорил ранее «Коммерсанту» генеральный менеджер ЦУМа Александр Павлов. «Если раньше онлайн был, можно сказать, комплементарным, то сейчас мы понимаем, что он может быть большим, успешным, прибыльным <...> По итогам 2015 г. продажи онлайн выросли в 2,5 раза. Мы рассчитываем, что в 2016 г. они снова удвоятся», – прогнозировал он. Долю онлайн-продаж от выручки ЦУМа Павлов тогда оценивал в 7 проц.

GalinaUtesheva, FashionUnited

яндекс, цум, e-commerce«Яндекс» поможет ЦУМу больше продавать онлайн
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
Retail.ru https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/news/yandeks-pomozhet-tsumu-bolshe-prodavat-onlai-n/2016-08-09


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052