На этой странице
Покупательница заходит в коллекцию "Новинки", кликает на понравившееся платье и обнаруживает, что её размер закончился три недели назад. Одного этого момента раздражения достаточно, чтобы отправить её к конкуренту, и это происходит десятки раз в день на страницах коллекций, которые никогда не были рассчитаны на фильтрацию по посадке или наличию.
Почему фильтры по посадке нужны на страницах коллекций, а не только на карточках товара
Большинство модных сайтов рассматривают размер и посадку как проблему карточки товара: таблица размеров там, кнопка "сообщить о поступлении" там, рекомендации по посадке там. Но к тому моменту, когда покупательница доходит до карточки товара, она уже вложила клик и внимание в товар, которого может не быть в её размере. Это потраченный впустую показ, а на платном трафике — потраченный впустую рекламный бюджет.
Подход с фильтром по посадке на странице коллекции переносит это решение раньше в пути покупателя. Вместо того чтобы обнаружить несоответствие размера после клика, покупательницы фильтруют всю коллекцию до товаров, скроенных под их тип фигуры и имеющихся в наличии в их размере прямо сейчас. Сетка коллекции превращается в набор предварительно отобранных товаров, а не в смесь "может быть".
Цена угадывания в показателе отказов
Страницы коллекций без сигнала о посадке или наличии заставляют покупательниц гадать. Они кликают, ориентируясь на фото и цену, а затем уходят, разочаровавшись таблицей размеров. Этот отказ невидим в большинстве стандартных аналитических панелей — он выглядит как обычный просмотр, а не как сломанная воронка, — но накапливается на каждой странице коллекции, которую посещает покупательница за сессию.
Как построить фильтрацию по посадке
Для построения фильтра по посадке нужны три слоя данных, работающих вместе: нормализованный атрибут посадки для каждого SKU (соответствует размеру, маломерит, большемерит, оверсайз), наличие в реальном времени по размерам и способ сопоставить известные мерки покупательницы или её предыдущие покупки с этим набором атрибутов.
- Присвойте каждому товару профиль посадки. Он может формироваться на основе данных таблицы размеров, причин возвратов или модели прогнозирования посадки, такой как у YourSizer, которая оценивает изделия по реальным меркам тела, а не полагается на единственную размерную метку.
- Синхронизируйте наличие на уровне размера, а не модели. Фильтр коллекции, показывающий товар как "доступный", когда в наличии только три размера из девяти, никому не помогает.
- Дайте покупательницам настроить профиль посадки один раз. Через аккаунт, опрос или сохранённый набор мерок — фильтр должен запоминать предпочтения между сессиями, чтобы вернувшиеся покупательницы сразу получали предварительно отобранную сетку.
Сочетание фильтра по посадке с фильтром по наличию размера
Фильтр по наличию размера — более простая половина этого уравнения: он просто показывает, что есть в наличии в заданном размере. Сочетание его с данными о посадке закрывает пробел, который остаётся при чистой фильтрации по наличию: размер M может быть в наличии, но если изделие маломерит на два размера, этот "доступный" размер M всё равно не подойдёт. Для магазинов, управляющих размерами, которых нет в наличии, без потери продаж, комбинированный фильтр также снижает объём запросов "сообщить о поступлении" по размерам, которые всё равно никогда бы не подошли правильно.
Как это вписывается в более широкую стратегию поиска и фильтров
Фильтрация по посадке — не отдельная функция, она должна встраиваться в остальной набор фильтров страницы коллекции: категория, цвет, цена, а теперь ещё посадка и наличие в моём размере. Магазины, уже вложившиеся в оптимизацию поиска и фильтров для конверсии в моде, обычно видят здесь самый быстрый прирост, потому что инфраструктура фасетного фильтра и поиска уже на месте. Добавление фасета посадки — это в основном проблема данных, а не переделка интерфейса.
Таблица: типы фильтров и что они решают
| Тип фильтра | На что отвечает | Что упускает в одиночку |
|---|---|---|
| Категория / стиль | Какой это тип товара? | Ничего о размере |
| Цена | Могу ли я себе это позволить? | Ничего о размере |
| Наличие размера | Есть ли мой размер в наличии? | Действительно ли этот размер подойдёт |
| Фильтр посадки | Подходит ли это изделие моему телу? | Наличие в реальном времени без сопоставления |
| Посадка + наличие вместе | Придёт ли это, в моём размере, и подойдёт ли? | Требует чистых данных по обоим слоям |
Исследования розничной торговли последовательно показывают, что качество поиска и фильтров — один из самых мощных рычагов влияния на конверсию в категориях с активным просмотром, таких как одежда: исследования мерчандайзинга и персонализации от компаний, отслеживающих цифровую торговлю, указывают на двузначную разницу в конверсии между сайтами с сильной фасетной фильтрацией и без неё, и разрыв только увеличивается по мере того, как покупательницы привыкают фильтровать на мобильных устройствах. См. исследование McKinsey о персонализации в ритейле для понимания более широкой картины, стоящей за этой тенденцией.
Мерчандайзинг коллекций по посадке, а не только по внешнему виду
Здесь есть и мерчандайзинговое измерение. Вместо группировки коллекций исключительно по эстетике — "Летние платья", "Офисная одежда" — некоторые магазины экспериментируют с мерчандайзингом коллекций по посадке, группируя товары по соответствию типу фигуры наряду со стилем. Это естественное расширение, как только данные о посадке существуют на уровне SKU: та же инфраструктура, которая питает фильтр, может питать и курируемую коллекцию, ориентированную на посадку.
Измерение эффекта
После запуска фильтра по посадке на странице коллекции отслеживайте до и после:
- Показатель отказов на страницах коллекций с сегментацией по использованию фильтра
- Конверсию из карточки товара в корзину для сессий, использовавших фильтр посадки, по сравнению с теми, что не использовали
- Объём и процент выполнения запросов "сообщить о поступлении" и возврата в наличие
- Процент возвратов для заказов, оформленных в отфильтрованных сессиях
Большинство магазинов видят самый чёткий сигнал в разрыве между конверсией отфильтрованных и неотфильтрованных сессий — покупательницы, самостоятельно выбирающие фильтр посадки, напрямую сообщают вам, что неопределённость с размером мешала их решению о покупке.
Часто задаваемые вопросы
Замедляет ли добавление фильтра по посадке загрузку страницы на больших коллекциях?
Нет, если данные о посадке и наличии предварительно рассчитаны и подаются через тот же фасетный поисковый индекс, который уже питает остальные фильтры. Сам фильтр — это просто ещё один фасет; основная нагрузка приходится на построение данных профиля посадки, а не на отрисовку интерфейса.
Нужна ли модель прогнозирования посадки, или можно обойтись только данными о возвратах?
Данные о причинах возврата — полезная отправная точка, но они по своей природе ретроспективны и скудны для новых моделей. Подход прогнозирования посадки, оценивающий изделия по реальным меркам тела, как у YourSizer, обеспечивает покрытие с первого дня даже для товаров без истории возвратов.
Снизит ли фильтр по посадке общий трафик на карточки товаров?
Он снижает трафик на товары, которые всё равно никогда бы не конвертировались для этой покупательницы, — в этом и суть. Общее число просмотров карточек товара может немного снизиться, но коэффициент конверсии и доход на сессию обычно растут, потому что оставшийся трафик уже предварительно отобран по посадке и наличию.
Чем это отличается от простого показа таблицы размеров на каждой карточке товара?
Таблица размеров помогает, когда покупательница уже кликнула на конкретный товар. Фильтр по посадке на уровне коллекции меняет сам этап обнаружения товара, так что покупательницы кликают только на товары, уже соответствующие их профилю, — это сокращает бесполезные клики, а не просто информирует о решении постфактум.