Что такое сортировка товара
Сортировка товаров в интернет-магазине: как обнаружить «косяки» и сделать все по фэн-шую
Единицы из посетителей интернет-магазинов точно знают, чего ищут. Большинство бродят в сети в поисках чего-то особенного или выбирают из того, что выдает внутренний поиск. Облегчите им задачу — встройте фильтр по параметрам.
В этой статье вы узнаете как настроить сортировку товаров в интернет-магазине, чтобы покупатели приходили снова.
Что такое фильтр поиска в eCommerce
Эта фишка помогает найти продукт по критериям: размер, цвет, категория и т.д.
Абы какой фильтр не подойдет, а только вызовет раздражение и желание немедленно уйти. Только 16% магазинов, среди них Dell и Apple, размещают адекватные фильтры. У 42% продавцов нет поиска даже по главным категориям. 20% продают товары по темам и сезонам, но без сортировки.
По данным журнала Smashing Magazine, результаты «на троечку» показывают магазины одежды, спорттоваров, электроники и товаров для дома. Лидеры — товары для здоровья и красоты.
Какой фильтр сделать? Это зависит от специфики магазина. Учитывайте ассортимент, каталог товаров, информацию о посетителях и прочие параметры. Далее — 8 советов по настройке сортировки.
Покажите точное наличие товара
В выдаче укажите точное количество товара:
Сразу ясно, сколько товара на складе: по цвету, фасону и т.д. Как и в магазине Спортмастер:
Результаты обновляются при каждом новом поиске или вводе новых параметров.
Уберите несуществующие позиции
Что заставит посетителя в бешенстве покинуть магазин? Ошибка 404:
Разберем на примере. Предположим, покупательницу интересуют летние платья в красную и белую полоску, размер 44. Она в нетерпении вбивает эти параметры в фильтр и в ответ получает «Извините, ничего не найдено». Обидно? Конечно.
Такова реальность — слишком узкий запрос часто приводит к нулевым результатам. А это раздражает.
Ограничьте поиск еще на стадии выбора цвета. Позвольте посетителю искать из того, что есть в наличии.
Разрешите выбирать в нескольких категориях
Часто разброс невелик: одно или другое. В итоге покупатель роется в нескольких категориях поочередно. Это утомляет. Люди любят сравнивать и изучать, дайте им такую возможность. В примере — результаты поиска по нескольким цветам:
Quelle не только ищет по нескольким параметрам, но убирает из фильтра несуществующие:
Напоминайте категории поиска
Не стоит полагаться на память посетителя. Хорошо, когда фильтр показывает, что ищет пользователь:
В примере – это джинсы, голубые, бренд Topshop.
Если захочется добавить что-то еще, не придется возвращаться назад, чтобы увидеть категорию. Один клик для удаления или добавления параметра к фильтру.
Выбранные категории можно выделить цветом:
Еще вариант — поместить другие категории выше результатов поиска. Или использовать визуальные сигналы, например, иконки. Чем нагляднее, тем понятнее. С фильтром из примера разберется даже тот, кто не владеет английским:
Типы оправ. Оригинальное решение.
Не плодите URL-адреса
Когда категорий слишком много, хочется сузить поиск и направить посетителя в нужное вам место. Это не всегда оправданно. Придется для каждой категории создавать URL с возможно нелепым именем. Страница website.com/shiny_gold_buttons для категории «Блестящие золотые пуговицы» — это тупик.
А если несколько страниц соответствуют категории «Блестящие золотые пуговицы»? Например, website.com/buttons/gold/shiny и website.com/shiny_gold_buttons. Ерунда какая-то, поисковики вас за это не полюбят.
Обсудите вопрос категорий с программистами. Настройте так, чтобы в выдачу по нескольким критериям попадали страницы без собственного URL.
Удобство пользователей важно, но доходить до абсурда не стоит.
Улучшайте мобильные фильтры
Найти что-то со смартфона — задача не из легких. Поля маленькие, пальцы просто не попадают. Приходится то и дело увеличивать и возвращаться обратно. Все это порядком надоедает.
Американский продавец электроники и игр Best Buy неплохо реализовал мобильные фильтры:
Выбираем видеоигры и попадаем на другую страницу:
Фильтров много. Но они помогают сузить поиск. Идем дальше:
Обратите внимание, на любой стадии можно нажать «Посмотреть все товары». Количество товара тоже указано. Снова выбор:
Наконец, находим нужное:
Здесь сортировка по цене и совпадениям. Можно искать дальше, если варианты не подходят:
Можно сузить результаты по параметрам «в продаже, доступны онлайн, в наличии, рекомендации, бренды, цена» и т.д. Процесс сортировки занимает пару минут.
Используйте только полезные фильтры
Использовать все и сразу – не лучшая стратегия. Берите только полезные параметры.
Пример «все и сразу» демонстрирует знаменитый Amazon:
При всем уважении, осилит не каждый.
Если убрать лишнее не поднимается рука, покажите сначала важные, полезные параметры или часто используемые. В примере — сортировка по популярным категориям: футболки, поло, рубашки, свитшоты и т.д.
Ozon предлагает сортировку по функциям гаджетов:
Не забывайте про сортировку по персональным предпочтениям. Ювелирный магазин знает, что раньше мы просматривали кольца с камнями:
Избегайте линейного скроллинга категорий
Линейный скроллинг не канул в Лету. В примере категории поиска — Brand и Binder Colour – нужно развернуть, а затем прокрутить:
Страдает пользовательский опыт. Чтобы это исправить, покажите несколько категорий и далее очистите строки с помощью команды truncate.
Напоследок напоминание от Капитана Очевидность: следите за скоростью загрузки. Если поиск занимает много времени, покупатель уйдет.
Смотрите, что предлагают конкуренты. Предлагайте больше, чтобы посетители быстрее находили нужное и возвращались к вам.
Товарная обработка
Товарная обработка. Предпродажная подготовка товара
Товарная обработка товаров, или предпродажная подготовка, осуществляется в целях сохранения качества товаров как можно более длительный срок, придания товарам привлекательного внешнего вида и количественного разделения товаров, наиболее привлекательных для потребителей.
Для каждой группы товаров товарная обработка имеет свои особенности и осуществляется товароведами. При этом она имеет ряд общих операций, свойственных всем группам товаров.
Основные операции по товарной обработке товаров — это количественная и качественная приемка, распаковка, сортировка по видам и сортам, проверка упаковки, маркировки, очистка товаров от пыли и грязи, фасовка, придание им товарного вида, составление ценников.
Приемка товара
Количественная и качественная приемка товаров осуществляется материально ответственными лицами, например товароведом или завскладом, регулируется договорами, стандартами и инструкциями П-6 и П-7 по приемке товаров по количеству и качеству. При этом проверяют соответствие фактического количества и качества поступившего товара с данными маркировки и то вар но-сопроводительных документов.
Распаковка товара
Распаковка товаров производится на складах или в зонах хранения, при этом товар освобождается от транспортной упаковки и потребительской упаковки, если его реализация осуществляется поштучно.
Сортировка товара
Сортировка заключается в распределении товаров по сортам, а также отбраковке отдельных некачественных экземпляров. Например, плодоовощная продукция сортируется после определенного периода хранения. Этой операции подвергаются продовольственные товары, а непродовольственные товары чаще всего сортируют в месте производства. Для ряда товаров применяют калибровку — сортировку по размерам. Например, яблоки, груши, апельсины и мандарины покупают более охотно, если они близки по размерам. Калибровать товары могут вручную или с помощью специальных машин.
Проверка упаковки и маркировки
Проверка упаковки товаров позволяет предотвратить порчу товаров из-за нарушенной упаковки и придать им более привлекательный товарный вид, не допустить в продажу конечному потребителю товары с дефектной упаковкой. Например, вмятины на банке консервов являются дефектом, при котором товар нельзя реализовывать, так как при этом может быть повреждено защитное покрытие на металле, который станет переходить в продукт; к тому же, такая банка имеет крайне непривлекательный внешний вид.
Проверка маркировки товаров на соответствие требованиям ГОСТов, технических условий, а также договоров. Так, маркировка продовольственных товаров регулируется требованиями ГОСТ Р 51074-2003 «Продукты пищевые. Информация для потребителей», а для непродовольственных товаров она рассматривается в действующих ГОСТах на отдельные группы товаров.
Очистка товара и фасовка
Очистка товаров от пыли и грязи, а также мойка позволяет избавить товары от химических, микробиологических, почвенных и иных загрязнений, которые могут образоваться при контакте товаров или упаковки с воздухом, почвой, грязными руками и т.п. Данная операция увеличивает срок хранения и придает товарам привлекательный внешний вид. Для мойки многих видов товаров используют воду, а для тех товаров, которые при соприкосновении с водой теряют форму, ухудшают внешний вид и качество, осуществляют сухую чистку с помощью ветоши. Например, сыры и колбасы для удаления налетов протирают ветошью, смоченной растительным маслом, а обувь и кожу — ветошью, смоченной для удаления запыленности и других видов загрязнений.
Фасовка товаров производится для разделения массы товаров на единичные экземпляры с заданными количественными характеристиками, наиболее удобными для покупателей. В магазинах розничной торговли производят фасовку бакалейных и плодоовощных товаров. Фасованные товары помещают в специальную тару, упакованную сверху защитной пленкой с обязательной маркировкой товаров. Маркировка осуществляется в связи с тем, что информация на транспортной таре потребителю недоступна, а сроки годности, хранения и другие данные должны быть обязательно доведены до сведения потребителей.
Придание товарного вида
Для придания товарам привлекательного внешнего вида используют подарочную художественно оформленную упаковку, которая позволяет не просто украсить товар, но создать подарочный набор, который упрощает покупателям выбор подарков.
Составление ценников сейчас практически не применяется. Как правило, сегодня используют стандартные ценники с основной информацией, которая должна соответствовать требованиям, предъявляемым в Постановлении Правительства РФ № 55 от 19.01.98 «Правила продажи отдельных видов товаров». Ценники могут выполнять и рекламную роль в месте покупки. Такие ценники используют, например, в магазинах аудио-, видео- и бытовой техники, где рядом со стандартным ценником устанавливают большой, красочный ценник, информирующий дополнительно о функциях того или иного товара.
Товарная обработка отдельных групп товаров
Рассмотрим специфические операции, свойственные отдельным группам товаров.
Бакалейные товары поступают в магазины, как правило, расфасованными. Продукты, упакованные в мешки, ящики, картонные коробки, перед продажей фасуют. При подготовке к продаже проверяют целостность упаковки, маркировку.
Кондитерские изделия расфасовывают в полиэтиленовые пакеты или укладывают навалом в магазинах самообслуживания. Фасованные кондитерские изделия рассортировывают и размещают по видам и сортам на полках, горках, прилавках.
Весовые печенье, вафли, мягкие конфеты, фруктово-ягодные и шоколадные изделия размещают на внутренних полках прилавков в лотках. Пирожные, рулеты, кексы выставляют на прилавках на фабричных лотках. Торты и пирожные с кремовой или фруктовой отделкой помешают в охлаждаемые витрины и шкафы.
Хлебобулочные изделия при подготовке к продаже сортируют по сортам и видам, проверяют качество. По просьбе покупателя ржаной, пшеничный хлеб разрезают на две или четыре равные части. Баранки, сушки предварительно фасуют по 250, 500, 1 000 г. При подготовке хлебобулочных изделий к продаже, выкладке их в торговом зале особенно важно соблюдать требования санитарии и гигиены.
Молоко и молочные продукты относятся к скоропортящимся товарам, поэтому к продаже подготовляют минимальный запас. Товары должны быть тщательно проверены по качеству и рассортированы. Расфасованный творог, масло выкладывают на открытых холодильниках-прилавках. Сливочное масло, сыр развешивают без довесков, упаковывают в пергамент, целлофан, полиэтилен или термоустойчивую пленку. Сметану фасуют в полимерную упаковку. Монолит сливочного масла вынимают из тары на лотки, снимают с него пергамент и обязательно зачищают от штаффа — окислившегося пожелтевшего верхнего слоя. Зачищенный монолит масла с помощью струны разрезают на бруски, которые на подносе ставят на рабочем месте.
Твердые сычужные сыры протирают чистыми увлажненными полотенцами, а затем сухими полотенцами, загрязненную поверхность сыра зачищают. Крупные сыры разрезают на
половины, четверти или восьмые части. Мягкие сычужные сыры вынимают из обертки и протирают полотенцем. Рассольные сыры и брынзу за час до продажи вынимают из рассола.
Яйца перед продажей проверяют на овоскопе.
Мясо поступает в магазин тушами, полутушами, четвертинами или фасованным. Перед продажей мяса необходимо проверить наличие на тушах клейм ветеринарно-санитарного надзора и упитанность. Нефасованное мясо требует значительной предварительной подготовки, которая включает: разделку полутуш и четвертин на сортовые отрубы мяса; фасовку — разрубку сортовых отрубов мяса на мелкие куски, тушек птицы — на части; взвешивание кусков мяса и тушек птицы; расценку и упаковку с указанием массы и стоимости; укладку на лотки, противни или в ящики для подачи в торговый зал.
У непродовольственных товаров для каждой группы предусмотрены определенные операции по подготовке товаров к продаже:
Неочевидные особенности сортировки товара и «танец реальности»
Как обычно, мы пытаемся решить сложную математическую задачу минимальными средствами и затратами. Суть задачи – сортировать товары интернет-магазина так, чтобы это было наиболее удобно покупателю.
Самый простой способ – задавать порядок вручную. В физических магазинах на полках делается именно так, и это называется «выкладка». У нас её делают продавцы по планограммам под каждую точку (это входит в обучение), а в тех же больших продуктовых – специальные чуваки-мерчендайзеры, которые следят, чтобы всё было ок. В Интернете, конечно, хочется сделать так же, но метод хорош до 50 позиций.
На другой стороне шкалы методы больших данных, когда все данные о вас начиная от сборки браузера, типа девайса (точнее, его цены) и разрешения экрана, плюс все данные профиля и оценка ваших действий на сайте ведут к оптимальному результату. Самый простой способ использования таких данных – за первые 20-30 секунд нахождения на сайте строить ваш профиль и сравнивать с профилями таких же людей. И предлагать вам в итоге не самые дешёвые квартиры и отели, например, а начинать с тех цен, которые для вас будут приемлемыми. Вы наверняка знаете эту сортировку, которую почему-то подают в прессе под соусом «самой удобной для клиента».
По моим ощущениям, самая удобная для нашего покупателя – это такая, которая понятна и поддаётся контролю.
Если вы посмотрите на то, как отсортированы товары в различных интернет-магазинах, то увидите, что совершенно точно есть упорядочивание по цене, наличию и ещё какой-то вуду-параметр типа «по популярности», «по-озоновски» и так далее. Вот про эту магию мы и поговорим.
С чего мы начинали
Делали вручную. До 50 товаров – это лучший способ. На самом деле, в похожих раскладах можно было и без сортировки — товары помещаются на 2-3 экранах, и даже навигация не всегда нужна. Можно вывалить всё кучей, пользователь будет счастлив. Так мы и делали.
Однако когда покупатель не может запихнуть все товары категории (или вообще каталога) себе в оперативную память, сортировка всё-таки нужна. Когда мы дошли до примерно сотни игр, то понадобился первый функциональный инструмент – лесенка по цене. Вообще, сортировка по цене – очень простая и понятная штука. У вас есть бюджет, и вы хотите в него уложиться. Или вы хотите сравнить несколько похожих товаров. Или вам просто хочется взять «низ» и «верх» категории, чтобы понять, на что опираться при сравнении товаров.
Механически она реализуется очень просто – сравниваются цены. При одинаковых ценах везёт тому товару, который попал в массив сравнения раньше (скорее всего, был раньше добавлен на сайт).
Первая проблема сортировки по цене в том, что бестселлеры будут заныканы довольно глубоко вниз. Вторая – товары не в наличии, которые могут затесаться в середину списка. Третья – часто появляется много мусора наверху, то есть всякие расходники, упаковки и прочее-прочее, что стоит дёшево, но часто не имеет прямого отношения к товарам, за которыми пришёл человек.
Соответственно, как инструмент она нужна, но как дополнительный. Основная сортировка должна быть другой.
Мы попробовали сортировать по продажам и одновременно стали набирать оценки товаров по шкале от 1 до 5, чтобы затем ввести сортировку по рейтингу.
При сортировке по продажам резко начали пробиваться вверх не бестселлеры, а дешёвые товары, которых явно (в штуках) берут больше, чем чего-то ещё. Любой товар с ценой выше средней имеет заниженные шансы оказаться вверху такой сортировки. Соответственно, нужно как-то это балансировать.
Мы думали, что хорошей идеей будет сделать ансамбль моделей, и в качестве второй весовой функции для общей оценочной использовать рейтинг. И не только, но об этом далее.
Оказалось, что нельзя просто брать и выгружать рейтинг, потому что товар с 4,5 «звёздами» на 100 отзывов явно лучше товара на 5 звёзд, но с 1 отзывом. Решение очевидно – изменять весовой коэффициент рейтинга в общей оценочной функции в зависимости от количества отзывов. Рассматривался вариант с тем, что он меняется от 1% до 50% нелинейно, например, 200 отзывов дают 40% к весу, а 10 оценок – 15% к весу. Но наиграться с коэффициентами мы не успели – возникла совершенно тупая проблема сортировки по оценкам.
Дело в том, что оценки тоже ставили по нормальному распределению.
Долбанная гауссиана была сдвинута только на одно деление снизу – всё-таки мы в большинстве помним школьную систему оценок, где, по факту, нет единицы. То есть большая часть товаров приходит на отрезок 2-5 с оптимумом где-то в районе 3,5-4 баллов. Все хиты стали 4,5, все не-хиты — 4.
Ещё через некоторое время вообще все товары стали одинаковыми, и отдельная сортировка «по рейтингу» не давала ровным счётом ничего хорошего.
Ещё одна проблема заключалась в старой дилемме голосования на сайте: надо либо авторизовывать пользователя по почте или чему-то похожему (достаточно трудно генерируемому), либо не делать так и фильтровать накрутки. В том числе медленные и плавные. Я это очень хорошо знаю, потому что ещё во время учёбы в университете благодаря «тестированию безопасности» сайта университета, который поддерживала другая группа (мы были математиками-системными программистами, а они – защитой информации), как-то мимоходом выбралась эмблема университета. На голосовалке. В субботу. В понедельник утром, ещё до прихода админа, ректор стукнул кулаком по столу и сказал – «Хватит тут разводить, вон, за выходные 400 студентов проголосовало, эту эмблему и берём». Проблема была в том, что самый популярный в городе коннект – это диалап, и мы ходили без графики. И за что там было голосование, попросту не видели. Через два года я рассказал чуть больше деталей, чем вам, руководителю IT-службы университета. И после этого бежал три квартала. Именно тогда я ногами осознал важность защиты голосовалок.
Так вот. Товар можно было накрутить, потому что авторизовываться ради оценки – это дичайший геморрой. Собирать же оценки только с залогиненных пользователей (то есть после заказа, но до его получения в большинстве случаев) казалось не очень трезвой идеей.
Мы отключили сбор рейтингов и сортировку по нему и стали дальше думать.
Второй заход
Сравнив популярность товаров при продаже в физическом мире и через сайт, получили следующий вывод – важен не только и не столько рейтинг товара, сколько количество оценок к нему. То есть товар с сотней оценок явно лучше товара с десятком оценок при том, что оба не выбиваются достаточно сильно из центральной области нормального распределения.
Можно было провесить весовой коэффициент и на эту часть, но всё решилось куда проще. Как раз в момент, пока я думал над этой проблемой (отключив сортировку по рейтингу, потому что она уже мало что давала), Facebook напихал в интернет своих кнопок «Мне нравится».
Три кнопки – гугловская, вконтактовская и фейсбучечная — решили вопрос. У нас появилась сортировка «по рейтингу», причём рейтинг определялся суммой показателей лайков. Причём каждый голос в этой системе учитывался точно – спасибо соцсетям и их авторизации, нам не пришлось думать над этой проблемой.
Мы опять попробовали скрестить сортировку по рейтингу с сортировкой по продажам, но тут во весь рост встала проблема наличия товара.
Наличие
Это были лихие годы, и мы продавали как могли. Наличие в реальном времени на сайте казалось нам достаточно космической технологией, но оно понадобилось. Росло количество магазинов, росло количество ошибок по тому, что человек пришёл, а игры нет, увеличивалось количество негативных отзывов типа «сравнивал полчаса три товара, а двух нет» и так далее.
Довольно быстро, но большой кровью мы синхронизировали базу каждого магазина в реальном времени (ну, почти, минус кэш) с сайтом.
Напомню, работали мы тогда не очень давно, поэтому внезапно поняли ещё одну вещь: сортировка по продажам должна ограничиваться неким интервалом. Потому что иначе у новых игр не будет шансов пробиться вверх — ведь старые в топе, и их исторически продано больше.
Далее, приняли волевое решение не учитывать в сортировке товары, которых сейчас нет. Они просто складываются в кучу внизу сортировки под списком в порядке «былых заслуг», то есть исторической позиции в этом же списке. Это было сделано для того, чтобы человек не сравнивал товары, один из которых нельзя купить прямо сейчас.
Возникла проблема. Точек тогда только в Москве было уже девять, и не факт, что товар заканчивался везде одновременно. Плюс интернет-магазин. Как показывать на сайте товар, которого в интернет-магазине нет, но зато на точках он есть?
Правильным казался метод, предложенный одной из розничных сетей бытовой техники – пользователь при заходе на сайт выбирает или магазин (ближайший к дому) или же решает покупать с доставкой. До вообще сёрфинга. И все товары «пританцовывают» по параметрам этого магазина. Нет там – отсортировали вниз и показали, что есть только на складе интернет-магазина.
Наблюдение за профилем поведения наших покупателей показало, что идея так себе. Конкретно у нас. Почему? Всё просто – магазины на кольцевой линии метро и узлах, и обычно в 1-2 минутах от метро (или даже в здании метро, как на Курской, если повезёт). Это означало, что у покупателя нет «любимого» магазина. Он заезжает в тот, который ему удобнее по дороге между домом, офисом, баром и любовницей.
Однако сортировка по продажам за последний месяц на 80% решила проблему наличия только в отдельных магазинах – когда игра продаётся не по всей сети, её позиция начинает резко падать.
Текущая модель
Следующая гипотеза звучала так: а что, если решить проблемы продажи кучи мелких штук, приравняв одну «крупную» игру к паре «средних» или куче «мелких»? Тогда вся мелочь не будет лезть вверх сортировки.
Решение нашлось очень простое – вместо сортировки по количеству проданных штук за месяц мы стали сортировать по обороту за месяц.
Потом ещё поиграли сроками и сократили период, чтобы прямо на сортировке отражались текущие тренды.
Сортировка такого типа стала основой и для запуска продвижения в реальном мире. То есть товары, которые лучше оборачиваются, идут в рекламу. Это уже пришло из физического принципа выкладки – самый оборачиваемый товар на высоту груди, чтобы поближе к рукам и глазам.
Чем короче срок – тем актуальнее показывается игра в позиции «топа». Больше интервал – большее влияние прошлых продаж. Соответственно, мы подняли градус конкуренции между товарами. Раньше «старички» сидели в топе, откуда их было не выдавить. Теперь каждая новая хорошо продающаяся игра получала солидный шанс. Стоило закрепиться в топе – и вот она хорошо продаётся уже не только сама по себе, но и благодаря топу. Но, конечно, закрепиться можно было только благодаря текущим заслугам – то есть если интерес к позиции угасал, она уходила обратно в «подвал». Это отлично балансировало сезонные товары – Городки и Петанк бодро вылезали вверх летом.
Вторым методом сортировки остаётся совокупность лайков.
Проблемы текущей модели
Во-первых, мы не учитываем в нашей базовой сортировке лайки и количество комментариев к игре – это, конечно, определяет её популярность, но вынесено в отдельный инструмент. Почему? Просто потому, что мы дошли до тех оборотов, где «голосование кошельком» даёт более реалистичные данные. В теории, конечно, можно включить скорость и ускорение набора лайков как весовые коэффициенты, но это дело будущего.
Во-вторых, мы не учитываем «температуру» игры. То есть новинки проходят на общих основаниях. У нас нет одновременных запусков из-за географии (самая далёкая точка – Южно-Сахалинск, туда летает самолётом; самые же долгие точки на материке – поставка 3-4 недели). Поэтому игра не может получить начальное ускорение везде и сразу – и эффект «яркой новинки» размазывается по городам. Наверное, правильно будет в течение первых 3-4 недель ранжировать новику выше за счёт новизны.
В-третьих, у нас довольно много игр, в которых могут играть как дети, так и взрослые. И ещё почти каждая – хороший подарок. Это автоматом означает, что в 2-3 категориях точно будут похожие списки бестселлеров, то есть «верх» сортировки будет одинаков. При этом было бы логично брать сортировку по каждой категории, но это пока сделать сложно – надо знать, для кого покупается каждая позиция (это уже крутой Data Mining, и мы его медленно делаем, расскажу при случае).
В-четвёртых, да, можно использовать сервисы оптимальных товарных предложений, выдающих сортировку от действий пользователя на сайте. Возможно, вы такие знаете. Общий принцип – анализ данных входа (браузер, экран, география и т.п.), поведения на сайте (зашёл в «детские», посмотрел вот эти два товара) и профилирование, а затем наложение – что покупали люди с таким же профилем, как у вас, надо показать вам. Проблема в том, что, во-первых, при такой сортировке теряется контроль, а, во-вторых, мы всё же протестили. И не получили существенных различий «танца реальности» со своими базовыми методами. Отмечу, что одна из возможных причин – яростное желание сервиса таких рекомендаций продавать больше всеми силами через «не хочу», что сказывалось на «агрессивности» предложений и алгоритмов. Отключили.
В итоге стало понятно, что правильная идея – «фичерить» игры, то есть к обычной сортировке добавлять «выбор редактора». Мы пробовали делать это в рамках тестирования на половые праздники (14 и 23 февраля, 8 марта) в этом году. Скоро попробуем ещё раз, но иначе. Скорее всего – сработает.
Вот так это будет в новом интерфейсе
То есть, опять же, мы сейчас описали полный круг от полностью ручной сортировки до умной автоматизации, а потом обратно к ручной.
И да, задача решена не полностью, есть куда докручивать. В целом же, в ретроспективе, всё описанное выше кажется логичным и простым, но, поверьте, когда мы только-только начинали, это было совсем не так. Надеюсь, вам были интересны наши историчесике грабли.