Контекст.
При покупке обуви через интернет, самая частая проблема - угадать с размером.
Часто бывает так, что обувь не подходит - маломерит или большемерит.
Как пишет Коммерсант со ссылкой на агентство по развитию продаж Shift, доля возвратов по этой причине составляет 15%-25% при продаже через свой сайт.
Суть проекта.
Создать инструмент отображения точности размера на основании отзывов покупателей.
Гипотезы и возможные решения.
1. Сделать плашку в карточке товара, с информацией какому проценту пользователей размер подошёл.
Выявившиеся вопросы и проблемы:
• Что если брал не себе, а в подарок.
• Не подошёл - мал.
•Не подошёл - велик.
Вывод: Надо учесть разбивку мал/велик при отображении и вариант себе/не себе при сборе данных.
2. Собрать с покупателей отзыв в формате - размер подошёл/не подошёл.
Выявившиеся вопросы и проблемы:
Как собирать отзывы? - Попап с вопросом и кнопками выбора да/нет.
Вывод: Попап может раздражать и если его закрыть, неизвестно как к нему вернуться снова.
Когда собирать отзывы? - Сразу при смене статуса посылки - вручена?
Вывод: Клиент может еще не успеть примерить. Кейс - "забрал посылку вчера вечером, сегодня утром ушёл на работу. Примерить сможет только сегодня вечером".
Добавить лаг в два дня после статуса "Заказ получен", чтобы у клиента было время на вскрытие посылки и примерку. Лаг выбран эвристически и, в последствии, может корректироваться с опорой на аналитику и отзывы.
Решение.
Учитывая вышеприведённые вопросы и выводы, решение свелось к шкале подошёл/мал/велик в карточке товара.
Попап было решено заменить на опросник в карточке заказа в личном кабинете, тогда к нему можно всегда вернуться, если еще не проходил. При появлении опросника, уведомляем об этом пользователя отметкой на иконке ЛК.
В случае, если размер не подошёл - не бросаем пользователя, а предлагаем там же одной кнопкой оформить возврат или обмен на другой размер или модель и ведём его к оформлению обменного заказа и на попап службы доставки для выбора пункта отправки и созданию отправки не подошедшего товара обратно в магазин.
По отображению информации в карточке эвристически был выбран порог в 5 отзывов, чтобы защититься от влияния недобросовестных отзывов. В последствии порог может корректироваться с опорой на аналитику и отзывы клиентов.
Решение было встроено в реальные экраны сайта по продаже обуви.
