商品推荐是提升电商网站转化率和客单价的有效工具。当然，为了取得最佳效果，推荐内容必须个性化，即基于用户在网站上的行为数据进行构建。但是……
那么，应该向访客展示多少个推荐模块？在这些模块中应该提供什么内容？是替代商品还是关联商品？或者提醒用户他们已经浏览过的内容？为了更好地实现每个模块的最大转化率，同时不干扰购物网站的顾客完成购买，这些模块最好放置在哪里？
在Retail Rocket，我们习惯于仅从真实统计数据中寻找答案，因此每天进行数十次测试。今天，我们将以一家大型家居用品在线商店为例，展示如何通过在商品详情页中调整推荐模块的位置、数量和具体内容，将转化率提升13.8%。
块的数量和内容
首先，我们决定通过测试确定最佳数量的模块对电商转化率的影响，以及在这些模块中应展示哪些类型的推荐内容。
任务：
确定区块数量和所用机制对网店转化率的影响。
效率研究：
所有网站访客被随机划分为四个细分群体：
- 第一个细分群体展示了用户正在浏览的产品的替代选项
- 第二个部分包含两个模块：替代商品和访客浏览过的产品
- 第三部分包含两个模块：相关商品和已浏览的商品
- 第四个——一个包含已浏览商品的区块
在第二、第三和第四段中，对于没有商品浏览历史的新用户，系统不显示已浏览商品区块。
第1段。
向查看过其中一款咖啡桌商品详情的用户展示替代商品区块。
第2组。
在茶几商品详情页中，当访客浏览了多款咖啡桌的商品卡片后，页面上会显示两个区块：替代商品和已浏览商品。
第3组。
在咖啡桌商品详情页中，当访客浏览了另外两款咖啡桌页面后，页面上会显示两个区块：关联商品和已浏览款式。
第4组。
在咖啡桌商品详情页中，当访客浏览了另外三款咖啡桌款式后，页面上仅显示已浏览商品区块。
结果：
根据测试结果，“替代商品”与“已浏览商品”模块的组合展现出最高的效率，使转化率提升了13.8%，统计显著性为93.2%。
区块布局
推荐区块在不同位置的布局可能会显著影响电商网站的转化率，尤其是对于拥有巨大流量的大型零售商而言。即使转化率仅有微小的提升，也可能带来数十甚至数百个额外的订单。
任务：
找出能够实现最高转化率的推荐区块最佳布局方案。
效果研究
向访客展示了商品页面上四种不同的商品推荐布局方案，具体包含以下区块：
1.替代商品——推荐相似商品，帮助更多用户找到感兴趣的商品。
2.关联商品——推荐可与当前商品一同购买的商品，是提升网店客单价的有效工具。
3.已浏览商品——用户此前浏览过的商品。
不同分组的用户将看到其中一种推荐区块布局方案：
第1组（原始方案）。
第2组。
第3部分。
第4部分。
结果：
根据测试结果，将“相似商品”和“已浏览商品”推荐模块放置在商品详细描述上方，并将“相关商品”模块放置在描述下方，可使转化率较当前方案提升8.4%，统计显著性为99.1%。
因此，为了从个性化商品推荐中获得最大效果，个性化商品推荐需要测试各模块的内容、位置和数量，找出能带来最高效率并提升在线商店收入的方案。