高需求催生了激烈的竞争，并提高了在线零售商面临的消费者要求。用户没有时间去浏览庞大的商品品类，也没有时间仔细研究电商页面上的常规推荐列表。他们希望看到符合自身需求和当前兴趣的个性化商品推荐。
Retail Rocket 平台数字营销负责人 Svetlana Zolotar分享了如何以贸易公司“Petrovich”的三个案例为例，对电商网站的关键页面进行个性化定制。“Petrovich”是一家大型的全渠道建材和装饰材料零售商。
商品详情页
案例1：测试商品详情页中商品推荐的有效性
商品详情页是客户旅程中最重要的环节之一。用户正是在这里做出购买决定，而许多细节因素都可能影响这一决策，例如商品推荐在页面上的位置。
为了确定 Petrovich.ru 电商网站商品详情页中哪种推荐配置最有效，我们进行了一系列 A/B 测试。
在第一阶段，网站访客被分为 5 个群体：
1. 第一组展示相似商品。
2. 第二组展示关联商品。
3. 第三组展示两个区块：上方为相似商品，下方为关联商品（位于相似商品区块之下）。
4. 第四组展示两个区块：上方为关联商品，下方为相似商品（位于关联商品区块之下）。
5. 第五组为对照组：不展示任何推荐。
结果
根据测试结果，得出以下结论：
结论
根据研究结果，在 Petrovich.ru 电商商品详情页的推荐模块中应用“两个区块：上方为相似商品，下方为与相似商品相关的关联商品”机制，使转化率提高了 5.33%，统计显著性为 99.94%。结合客单价增长 1.9%，预计收入将增长 7.33%。
案例2：在商品详情页增加第三个推荐区块
在某些情况下，商品详情页仅使用一个推荐区块比同时使用两个或三个区块更有效；而在另一些情况下则相反。
在前一个案例中，我们发现由“相似商品”和“关联商品”组成的双区块组合效果最佳。
接下来的测试旨在了解在商品详情页增加包含“已浏览商品”的第三个推荐区块是否能带来积极效果。我们进行了 A/B 测试，将所有网站访问者分为 5 个群体：
1. 第一组显示两个区块：上方为相似商品，下方为与相似商品相关的关联商品。该组作为对照组。
2. 第二组显示两个区块：上方为相似商品，下方为用户已浏览的商品。
3. 第三组显示两个区块：上方为用户已浏览的商品，下方为与已浏览商品相关的相似商品。
4. 第四组显示三个区块：上方为相似商品，中间为与相似商品相关的关联商品，下方为用户已浏览的商品（位于相似商品区块和关联商品区块之下）。
5. 第五组显示三个区块：上方为用户已浏览的商品，中间为与已浏览商品相关的相似商品，下方为关联商品（位于已浏览商品区块和相似商品区块之下）。
结果
根据测试结果，得出以下结论：
结论
根据测试结果，在 Petrovich.ru 电商商品详情页的推荐模块中应用“三个区块：上方为相似商品，中间为关联商品，下方为用户已浏览商品”机制，使转化率提高了 0.66%。结合客单价增长 10.64%，预计收入将增长 11.37%。
购物车
案例3：测试 Petrovich.ru 网站购物车中商品推荐的有效性
购物车页面是完成购买前的最后一步。在这一阶段，一方面要确保用户能够以最简便的方式完成下单，另一方面则需向其推荐其他商品，从而提升最终销售额。为解决这一任务，可采用关联商品推荐策略。
为确定在 Petrovich.ru 网站购物车推荐模块中最有效的算法，我们采用 A/B 测试机制开展了一项研究。
所有网站访客被划分为 5 个群体：
1. 第一组展示标准关联商品。
2. 第二组展示与当前浏览商品不同类别的关联商品。
3. 第三组展示个性化关联商品。
4. 第四组展示配件类商品。
5. 第五组为对照组：不显示任何推荐。
结果
测试结束后，得出以下结论：
结论
根据测试结果，在 Petrovich.ru 网站购物车推荐模块中应用“个性化关联商品”策略，使转化率提升了 2.19%（统计显著性达 98.8%），同时平均客单价增长 4.12%，预计将带动收入增长 6.4%。
对于不同的主题和每家商店，测试结果各不相同，因此对网站各页面上的商品推荐算法进行持续测试以提高其有效性至关重要。
Petrovich.ru 客户评价
我们将自己定位为全渠道零售商，这使我们在众多竞争对手中脱颖而出。在线销售约占我们总营业额的 38%——我们的网站上提供了海量的建筑和装饰材料，因此我们决定为用户优化购物体验，简化他们的商品选择过程。为此，我们在 Petrovich.ru 的关键页面上采用了 Retail Rocket 的商品推荐个性化技术。Retail Rocket 服务帮助我们提升了电商网站的转化率，并增加了 СТД «Петрович» 的营收。
Константин Шагин, СТД «Петрович»电商平台负责人