Как Delivery Club с помощью Amplitude оптимизировали поиск
и на 18% увеличили конверсию в клик по ресторану
15 ноября 2021
Поиск — один из основных инструментов, который влияет на конверсию в заказ в сервисах доставки еды. Если пользователь ищет блюдо или конкретный ресторан в продукте, но не находит, то он, скорее всего, уйдет.
Чтобы конвертировать больше пользователей в покупку, продакт-менеджерам e-commerce сервисов важно работать над оптимизацией поисковой выдачи. В этом кейсе рассказываем, как в Delivery Club с помощью системы продуктовой аналитики Amplitude:
1. Проанализировали работу поисковой выдачи с помощью отчетов Amplitude — Event Segmentation и нашли в ней узкое место.
2. Выдвинули гипотезы по оптимизации поиска.
3. Запустили рекомендательную систему в поиске и добились результатов:
Чтобы конвертировать больше пользователей в покупку, продакт-менеджерам e-commerce сервисов важно работать над оптимизацией поисковой выдачи. В этом кейсе рассказываем, как в Delivery Club с помощью системы продуктовой аналитики Amplitude:
1. Проанализировали работу поисковой выдачи с помощью отчетов Amplitude — Event Segmentation и нашли в ней узкое место.
2. Выдвинули гипотезы по оптимизации поиска.
3. Запустили рекомендательную систему в поиске и добились результатов:
Клиент
Delivery Club — крупнейший сервис доставки еды и продуктов в России. Был запущен в 2009 году. Сервис работает не только на доставку еды из кафе и ресторанов, но также и на доставку продуктов питания, медикаментов, товаров для красоты, зоотоваров, гаджетов и товаров для дома и ремонта.
Как Delivery Club ищут точки роста с помощью Amplitude
Главной задачей Amplitude в Delivery Club является рост продукта и бизнеса на основе данных. В компании используют инструмент с двух сторон:
1. Как инструмент аналитики Amplitude позволяет всем командам в Delivery Club работать с продуктовыми данными и генерировать гипотезы.
2. Как источник продуктовых данных для глубокой аналитики Amplitude помогает аналитиками Delivery Club глубоко анализировать поведение пользователей в продукте с помощью SQL, Python и машинного обучения.
В этом кейсе рассказываем, как продуктовая команда Delivery Club с помощью простых графиков в отчете Event Segmentation из Amplitude изучила работу поиска и вырастила ключевые метрики бизнеса.
1. Как инструмент аналитики Amplitude позволяет всем командам в Delivery Club работать с продуктовыми данными и генерировать гипотезы.
2. Как источник продуктовых данных для глубокой аналитики Amplitude помогает аналитиками Delivery Club глубоко анализировать поведение пользователей в продукте с помощью SQL, Python и машинного обучения.
В этом кейсе рассказываем, как продуктовая команда Delivery Club с помощью простых графиков в отчете Event Segmentation из Amplitude изучила работу поиска и вырастила ключевые метрики бизнеса.
Отчет Amplitude: Event Segmentation
Event Segmentation — один из основных отчетов Amplitude. С помощью Event Segmentation можно:
1. Измерить самые часто совершаемые пользователями события за выбранный период времени.
2. Определить количество уникальных пользователей, совершающих конкретное событие в продукте.
3. Проанализировать характеристики пользователей, которые совершают определенные события.
Далее рассмотрим на примере, как отчет использовался в Delivery Club.
Кейс Delivery Club по оптимизации поисковой выдачи
Поиск — одна из основных фичей продукта Delivery Club. Когда продуктовая команда начала анализировать его работу, выяснилось, что чаще всего при запросе поиск выдает пользователю нулевой результат.
Работа по поиску проблемного места и превращения его в точку роста велась в 3 шага:
1. Предпроектная аналитика: анализ поиска и неожиданное узкое место
2. Оценка масштабности
3. Эксперимент и отслеживание результатов.
Шаг 1 — анализ поиска и неожиданное узкое место
Delivery Club построили воронки по результатам поисковой выдачи и увидели, что в поиск переходит около 20% всех пользователей сервиса.
Работа по поиску проблемного места и превращения его в точку роста велась в 3 шага:
1. Предпроектная аналитика: анализ поиска и неожиданное узкое место
2. Оценка масштабности
3. Эксперимент и отслеживание результатов.
Шаг 1 — анализ поиска и неожиданное узкое место
Delivery Club построили воронки по результатам поисковой выдачи и увидели, что в поиск переходит около 20% всех пользователей сервиса.
Аудитория Delivery Club, использующая поиск при выборе ресторана в Delivery Club (отчет Event Segmentation)
Просегментировали результаты поисковой выдачи по количеству ресторанов и обнаружили, что самый большой сегмент — с пустой выдачей.
Сегментация поисковых ответов Delivery Club (отчет Event Segmentation)
Шаг 2 — оценка масштабности
Delivery Club проанализировали самые популярные запросы с пустой выдачей и отсортировали их по частоте. В топе оказались вполне адекватные запросы: «кфс», «шоколадница» и так далее.
Первые 10 запросов генерировали около 50% всех запросов поиска. Стало понятно, что если научиться обрабатывать даже 10 самых популярных запросов, то получится поднять конверсию в заказ.
Delivery Club проанализировали самые популярные запросы с пустой выдачей и отсортировали их по частоте. В топе оказались вполне адекватные запросы: «кфс», «шоколадница» и так далее.
Первые 10 запросов генерировали около 50% всех запросов поиска. Стало понятно, что если научиться обрабатывать даже 10 самых популярных запросов, то получится поднять конверсию в заказ.
Сравнение конверсий в заказ относительно результатов поисковой выдачи (отчет Funnel Analysis)
Исходя из полученных данных предположили:
1. Люди могут делать опечатки, и с этим можно работать.
2. Возможно, люди ищут рестораны, которые есть на платформе, но они не доставляют по конкретному адресу или в конкретное время.
С помощью формулы GMV (Gross merchandise volume) в Delivery Club рассчитали, что возможный эффект от улучшения поисковой выдачи принесет бизнесу от 40 млн рублей прибыли, поэтому решили запускать рекомендательную систему.
1. Люди могут делать опечатки, и с этим можно работать.
2. Возможно, люди ищут рестораны, которые есть на платформе, но они не доставляют по конкретному адресу или в конкретное время.
С помощью формулы GMV (Gross merchandise volume) в Delivery Club рассчитали, что возможный эффект от улучшения поисковой выдачи принесет бизнесу от 40 млн рублей прибыли, поэтому решили запускать рекомендательную систему.
Формула, по которой Delivery Club рассчитали возможный эффект от запуска рекомендательной системы
Шаг 3 — эксперимент и отслеживание результатов
Delivery Club запустили рекомендательную систему. Она работает так, что если пользователь ищет KFC, а они не доставляют по определенному адресу, можно предложить доставку McDonald’s и Burger King. Это не будет на 100% релевантным результатом, но предложенная альтернатива повысит конверсию в клик по ресторану и последующий заказ.
В ходе эксперимента удалось:
Delivery Club запустили рекомендательную систему. Она работает так, что если пользователь ищет KFC, а они не доставляют по определенному адресу, можно предложить доставку McDonald’s и Burger King. Это не будет на 100% релевантным результатом, но предложенная альтернатива повысит конверсию в клик по ресторану и последующий заказ.
В ходе эксперимента удалось:
- сократить долю пустых результатов в поисковой выдаче Delivery Club
Доля пустых результатов в поисковой выдаче Delivery Club снизилась после подключения рекомендательной системы (отчет Event Segmentation)
- повысить конверсию в клик по ресторану
Delivery Club в конце августа увеличили конверсию в клик по ресторану с помощью запуска рекомендательной системы (отчет Event Segmentation)
“
Нам было важно смотреть на конверсию в клик по ресторанам, и для этого я использовала сегментацию воронки в Amplitude. Я посмотрела, сколько из тех людей, которые перешли в поиск, кликнули по ресторану, и увидела прирост. У нас была конкурирующая метрика, которая показывала, что мы не просто снизили пустые выдачи, а на самом деле сделали прирост. То есть конверсия не упала, значит мы в целом сделали бизнесу хорошо.
- увеличить среднее количество ресторанов, которое видит пользователь на запрос
Delivery Club увеличили среднее количество выведенных результатов (отчет Event Segmentation)
Вывод — лучше выдавать менее релевантные запросу пользователя ответы на запрос, чем совсем не выдавать результаты.
Результаты
Поработав над синонимами и пустыми результатами выдачи, в Delivery Club сделали так, что в среднем увеличилось количество ресторанов, которые получает пользователь на свой запрос. И в совокупности это повлияло на конверсию в клик по ресторану из поиска и на конверсию в заказ из поиска:
Результаты оптимизации поисковой выдачи в Delivery Club
“
Мы проанализировали все поисковые запросы, но это был достаточно верхнеуровневый подход. Сейчас используем Amplitude, как аналитики, и работаем с API Amplitude, выгружаем себе сырые данные и применяем их для внутреннего исследования: строим свои графики и инструменты.
Мы сейчас взяли в работу анализ всех поисковых запросов и теперь не просто их агрегируем и чистим вручную, а уже применяем какие-то сложные механизмы: NLP, look-alike. Максимально сегментируем и максимально глубоко анализируем пользовательское поведение. Смотрим, после каких запросов и что пользователи покупают, после каких запросов пользователи не покупают или покупают не то, что искали, а то, что мы им даем. И все это мы делаем в Amplitude.
Мы сейчас взяли в работу анализ всех поисковых запросов и теперь не просто их агрегируем и чистим вручную, а уже применяем какие-то сложные механизмы: NLP, look-alike. Максимально сегментируем и максимально глубоко анализируем пользовательское поведение. Смотрим, после каких запросов и что пользователи покупают, после каких запросов пользователи не покупают или покупают не то, что искали, а то, что мы им даем. И все это мы делаем в Amplitude.
“
Данный кейс показывает потенциал оптимизации поисковой выдачи в продуктах. Анализ работы поиска поможет найти точки роста и увеличить прибыль. Для e-commerce продуктов важно отслеживать, какие запросы делают пользователи, какие результаты получают и как это влияет на конверсию в заказ. При этом достаточно построить самые простые воронки результатов поисковой выдачи в Amplitude и на их основе сформулировать гипотезы — это уже сильно поможет в определении точек роста для своего продукта.
Заявка на консультацию по Amplitude
Нажимая кнопку «Отправить сообщение», вы соглашаетесь на обработку персональных данных, условия политики конфиденциальности
700+ аналитиков и продактов уже подписаны — присоединяйтесь!
Получайте полезные материалы по Amplitude и продуктовой аналитике прямо на почту.
Хотите знать о продуктовой аналитике больше? Подписывайтесь — будем отправлять материалы вам на почту!
Больше про продуктовую аналитику
Хотите больше кейсов?
Подписывайтесь — будем отправлять материалы вам на почту!