Как работает персонализация сайта Booking

campeones.ua

Пользователи платформы по аренде жилья booking.com ежедневно бронируют полтора миллиона «ночей». Чтобы постоянно улучшать сайт, специалисты компании используют тестирование отклика аудитории на изменения на сайте и разные виды персонализации. UX дизайнер компании Booking Кирилл Зима рассказал об этих методах в своем докладе на конференции eCommerce.ua 

А/В тестирование

Во время такого тестирования проверяют идею, которая может изменить опыт пользования сайтом: гипотезу. У гипотезы есть два варианта: который из них получит больший отклик у аудитории сайта, тот и внедряется.

Чтобы провести А/В тестирование, начните с гипотезы. К примеру, на booking.com проверялась гипотеза, имеет ли кнопка синего цвета низкий контраст по сравнению с другими элементами на сайте. Практически все остальное на сайте тоже выделено голубым цветом.

После того как вы выбрали гипотезу, нужно подобрать второстепенные метрики, которые помогут вам принять окончательное решение. Например, показатели конверсии.

Теперь выбираем два варианта, чтобы провести тест. На booking.com для теста сделали еще одну кнопку: зеленую. Они поделили трафик пополам и показали двум группам разные кнопки: одной — зеленую, другой — синюю. Потом собрали данные через определенное время. Оказалось, что количество транзакций у зеленой кнопки даже меньше: 4,6 к 4,9 синей. Гипотеза не подтвердилась, на основе чего приняли решение оставить синюю кнопку. Как видите, ответа на вопрос, почему конверсия упала на одной кнопке, бета-тестирование не дает. Но оно дает точное знание, основанное на реальных данных, а не на догадках. Результаты тестирования дают конкретные сухие данные, на основе которых можно принимать решения.

Как подбирать гипотезы, стоящие тестирования? Все начинается с исследования пользователя: необходимо определить, какие перед ним стоят задачи или ограничения. В booking.com команда UX разработчиков собирается на встречу, выбирает какую-то проблему, которую нужно решить, каждый член команды записывает идеи на маленьких листочках, потом они презентуют эти идеи, и каждый голосует за те, которые ему нравятся. Победитель отправляется тестировать свои гипотезы. Также для поиска гипотез ежедневно исследуют отзывы пользователей на сайте.

«9 из 10 таких тестов, по нашему опыту, являются провальными. Мы движемся маленькими шагами, тестируя детали. Поэтому мы всегда знаем, какое изменение повлияло на изменение конверсии», — говорит Кирилл.

Персонализация: какие этапы и когда их использовать

С помощью персонализации можно понять, кому и какую информацию предоставлять в разных случаях работы с пользователем. Она позволяет выдавать более релевантный контент, показывает пользователю умные подсказки, рекомендации и оптимизирует интерфейс под нужды конкретного человека.

«Одна из наших главных идей — это держать пользователя в центре всего, что мы делаем», — сказал Кирилл.

1. Все для всех. Первый вариант стоит использовать, когда вам неважно, кто клиент и что он делал на сайте, откуда пришел. Например, страница с информацией о компании наполнена фактами, которые в Вooking показывают всем, без привязки к персональным данным.

2. Все для одного сегмента. Другими словами, статическая сегментация: взять весь пул пользователей и разделить их на группы по их предпочтениям. Пример сегмента — семьи с детьми. Информацию под этот сегмент на Вooking персонализируют так:

«Мы подсвечиваем те отели, где семьи уже были и оставили позитивные отзывы; включаем их в рейтинг; показываем иконки наличия кухни, бесплатные детские кроватки; считаем цену за всех с детьми, в зависимости от разных тарифов за пребывание с детьми в отелях», — поясняет Кирилл.

3. Все для одного человека. Автоматическая персонализация в зависимости от того, что пользователь уже делал на сайте. «Мы видим бронирование, и если оно не завершено ранее, мы предлагаем продолжить с того места, где вы остановились. Конкретно одному человеку», — рассказывает Кирилл.

4. Все для одного человека по прогнозу. Предикативная персонализация работает тогда, когда данных не хватает, чтобы принять какое-то однозначное решение о том, какие данные дать клиенту, чтобы он завершил бронирование. У Вooking была проблема: когда забронировано много дат, у пользователя остается маленький выбор, он не покупает. «Мы решили сделать блок, где будем показывать альтернативные даты для выбора». Тест был провальным. «Мы обратились к специалистам по data science и разработали модель, которая предсказывает по поведению пользователя, может ли он изменить сроки своей поездки». Теперь с помощью этой модели клиентам показывают этот блок не всегда, а только когда нужно.

/Компания Вooking существует на рынке 21 год. Сайт boking.com доступен на 43 языках в версиях для планшета, для мобильного телефона и с десктопа, а с операторами сайта можно общаться по телефону и e-mail. Штат компании состоит из 15 000 сотрудников в 70 странах мира. Большая часть работает в Амстердаме./

Автор: Валерия Дорош