时尚零售的关键特征之一在于必须根据季节和流行趋势适应消费者口味的变化。没有两个完全相同的人，尤其是在服装方面。这意味着在电商网站上不存在通用的商品推荐配置方案。
零售火箭平台数字营销负责人斯韦特兰娜·佐洛塔介绍了通过在网站所有页面上实施个性化推荐，使在线商店Zarina.ru的营收增长了28%。
理想的解决方案是为每位用户展示符合其个人兴趣的个性化店铺页面。当顾客在网站上看到他们原本就想购买的商品时，会对品牌产生最积极的情感体验。个性化的商品推荐可以帮助品牌大幅节省用户寻找目标款式的时间，并推荐可能引起他们兴趣的其他商品。
Zarina是俄罗斯女装及配饰品牌，成立于1993年。该品牌凭借经典风格与时尚细节的结合、亲民的价格以及高品质的产品深受顾客好评，在俄罗斯开设了超过200家线下门店，并于1999年启动线上销售渠道。
分类页面
案例1：分类页面上的推荐测试
如果商店首页的商品推荐旨在第一时间吸引用户注意，那么分类页面上的推荐则起到指引作用，帮助用户发现该品类中最优质、最有趣的产品，同时考虑用户的实时偏好和商品热度。分类页面的主要任务是促使用户进入客户旅程的下一阶段——商品详情页。
为了确定哪种分类页推荐区块配置对Zarina.ru网站受众最为有效，我们采用A/B测试机制进行了效率评估。所有访问者被随机分为两个群体：
- 第一组用户看到的是来自该品类的个性化商品推荐。
- 第二组作为对照组，未显示任何推荐内容。
结果
测试结束后得出以下结果：
测试结果显示，在Zarina.ru电商网站的分类页面上，“品类内个性化商品推荐”机制效果最佳。转化率提升了2.94%，结合客单价提高4.72%，预计将带来7.79%的收入增长。
商品详情页
案例2：商品详情页中的推荐测试
商品卡片不仅是向买家展示商品特点和优势、促使其加入购物车的绝佳方式，还能借此推荐相关商品，从而提升客单价；此外，如果当前浏览的商品未能完全满足需求，还可以通过提供替代选项来延长访客停留时间。
在Zarina.ru网站的单品页面上，我们测试了多种算法和商品推荐模块的布局变体，以确定哪种方案能带来更高的转化率和收入。研究采用A/B测试机制分两个阶段进行，首先将所有访问者随机划分为三个细分群体：
- 向第一个细分群体展示相似商品。
- 第二个细分受众展示了两个模块：关联商品（位于上方）和相似商品（位于关联商品模块下方）。
- 第三组为对照组，未向其展示任何建议。
结果
测试后得到以下结果：
“相关商品”策略表现最佳。其应用使转化率提升了4.08%，平均客单价提升了1.11%，综合预计可带来5.24%的收入增长。
案例3：商品详情页中推荐内容的进阶测试
在上一轮测试中，我们发现相似商品模块带来的收入增长最大。为进一步评估该模块与关联商品模块及其组合的相对效果，我们再次采用了A/B测试方法。所有访问者被随机分为三个群体：
- 第一个分组作为对照组，系统向其展示相似商品推荐模块（因其在上一轮测试中效果最佳）。
- 第二组用户展示了关联商品。
- 第三组用户同时看到两个模块：相似商品（上方）和关联商品（位于相似商品模块下方）。
结果
根据测试结果得出以下结论：
最有效的组合是两组个性化推荐模块：相似商品（位于顶部）和与相似商品模块相关的配套商品。这种布局方式使Zarina.ru在线商店的目标访客转化率提高了16.18%（统计显著性为97.2%）；尽管平均订单金额略有下降1.29%，但预计收入将增长14.69%。
购物车页面
案例4：购物车中的推荐测试
购物车是客户旅程的最后阶段。零售商在此阶段的主要任务是让用户购物过程尽可能便捷，因此页面应简洁且功能完善。理想情况下，应向用户展示与其正在浏览的商品及其他类别相关的有趣附加商品、配套商品及配饰，以便买家补充衣橱，同时增加零售商收入。
为了确定在购物车页面上哪种商品推荐模块最有效，我们采用A/B测试机制对不同推荐算法进行了研究。所有访问者被随机分为三个群体：
- 第一组显示配套商品。
- 第二组显示来自不同于所浏览商品类别的其他类别的配套商品。
- 第三组为对照组，不显示任何推荐。
结果
根据测试结果得出以下结论：
在Zarina.ru在线商店的购物车中，显示来自不同于所浏览商品类别的配套商品的推荐，可将目标访客的转化率提高11.6%（统计显著性为98.1%）；结合平均订单金额增长3.91%，预计收入将增长16%。
案例5：购物车页面的推荐对比测试
确定对购物车页面最有效的商品推荐模块（即“与当前浏览商品类别不同的相关商品”模块）后，我们决定将其与其他机制进行对比评估，为此开展了一系列A/B测试。所有访问者被随机划分为三个群体：
- 第一组用户展示的是与当前浏览商品类别不同的相关商品（因该模块在之前的测试中表现最为有效）。
- 第二组用户展示个性化相关商品。
- 第三组用户展示配件。
结果
经过测试得出以下结果：
Zarina.ru在线商店购物车中的配件推荐使转化率提高了12.85%（统计显著性为95.4%）。尽管平均客单价略有下降2.16%，但这预计将带来10.41%的收入增长。
综上所述，不同页面的收入增长情况如下：
- 品类页增长7.79%
- 商品详情页增长20.69%
- 购物车页增长28.07%
结论
个性化推荐有助于向用户在访问网站时提供其感兴趣且相关的商品。最终，这提升了全渠道零售商与客户之间的沟通质量，使其能够提供与线下体验相当的服务水平。重要的是在在线环境中重现个性化的购物体验，并让用户了解商店的商品种类，扮演贴心顾问的角色。这不仅提高了在线商店的转化率和收入，还积极影响了用户对品牌的整体印象。
Zarina.ru评论：
“我们的目标是让时尚触达俄罗斯的每一个角落。因此，我们希望我们的在线商店对所有访客都尽可能便捷易用。我们相信，关注每位顾客并提供个性化服务是带来积极情绪和购物满意度的关键。正因如此，我们寻求专家的帮助，以根据客户需求对Zarina.ru网站的关键页面进行个性化定制。收入增幅超过28%。”
塔季扬娜·尼基京娜，Zarina 网上商店经理