Независимый рейтинг книжных интернет-магазинов. Версия ReadRate.ru. Часть третья
См.: часть 1, часть 2, часть 3.
На днях мне подвернулся один весьма интересный кейс: рейтинг книжных интернет-магазинов, составленный сервисом «ReadRate.ru». Кейс оказался настолько хорошим, что я уже написал две статьи — в пятницу и в воскресенье — с детальным разбором. Сегодня у нас на повестке дня третья часть — работа над ошибками, или как нужно правильно делать подобные рейтинги для домашних потребителей.
Как должен выглядеть рейтинг книжных интернет-магазинов.
Первое, с чего нужно начать построение, — это сегментация. Массу абстрактных покупателей книжек нужно разбить на части. Единственнй пригодный для этого способ — кластерная сегментация (см. первую и вторую статьи из моей прошлогодней серии об особенностях сегментации в России), причем для упрощения сегментацию можно проводить методом -средних. С величиной перебарщивать не следует: 10 — как мне кажется — верхний предел.
Для каждого выделенного сегмента-кластера нужно определить важность отдельных параметров из рейтинга, типовой набор жанров книг, которые предпочитают покупатель клиенты из того или иного сегмента, а также географию проживания покупателей.
Внимательный читатель, наверное, уже догадался, к чему я клоню. Да-да, единого рейтинга быть не должно. Рейтингов должно быть ровно — по одному для каждого выделенного сегмента. А перед тем, как показать на сайте результаты, можно задать посетителю ряд вопросов, позволяющих отнести его к тому или иному сегменту, с последующим перенаправлением на результаты, предназначенные именно для его кластера.
Сделать это не так уж и сложно. Согласен, что создание такого рейтинга книжных интернет-магазинов — это что-то из области «big data», «data mining» и прочих модных словечек, но… Но раз уж команда «ReadRate.ru» смогла запустить свой сервис и поддерживать 100 000+ профилей, то уж и данные для рейтинга обработать тоже сможет. Тем более, что пересчитывать рейтинг нужно не каждый день, а раз в месяц или даже в квартал.
Кстати, раз уж заговорили о пользовательских профилях: принадлежность человека к тому или иному кластеру можно определять и на основе тех данных, которыми располагает «ReadRate.ru». Пришел новичок, зарегистрировался, через какое-то время можно проанализировать, что он прочитал, залайкал, написал… ну и так далее. На основе этих данных и относим его к тому или иному кластеру. С этого момента можно новичку в приват и послать приглашение: «Уникальная фича! Твой персональный рейтинг интернет-магазинов!» Если в дальнейшем его поведение поменяется — по-тихой переводим такой профиль в другой кластер, и он будет видеть уже другой рейтинг…
Об альтернативах.
Альтернативных рейтингов, претендующих на объективность, нет. Попытки — да, были. Помнится, в 2000 году подобный рейтинг интернет-магазинов, да еще и на регулярной основе, пыталсь делать журнал «Эксперт». С учетом того, что шестнадцать лет назад все российские интернет-магазины был исключительно книжными, тот рейтинг можно считать предшественником ридрэйтовского. Но сейчас я хочу поговорить о другой альтернативе.
Текущий рейтинг интернет-магазинов, представленный «ReadRate.ru», — это рейтинг рангового типа. Это означает, что для каждого объекта рассчитывается некоторое число, на основе которого потом раздаются места: самому лучшему — первое, следующему — второе, и так далее.
Альтернативой ранговым рейтингам являются рейтинги групповые. Принцип их построения немного другой: на основе одного или нескольких показателей объект относят к одной из групп. Какая-то группа — это самые хорошие объекты, какая-то — похуже, какая-то — самые плохие. Таким образом, например, рейтингуют страны с точки зрения их кредитоспособности или вероятности объявления дефолта по государственным ценным бумагам. Если страна имеет рейтинг «A», то ей можно смело давать в долг. Если рейтинг «B» — тоже можно, но проценты должны быть побольше. Россия имеет рейтинг «C» — давать не стоит, скорее всего, не вернут. А если уже кому-то присвоили рейтинг «D»… Ну вы поняли, да. Страна уже накосячила — дефолт, просрочка и все такое.
Применительно к книжным интернет-магазинам групповой рейтинг может функционировать так: клиент хочет купить книжку, сервис-эдвайзор ищет ее во всех магазинах, а потом выдает список магазинов, где она есть. И в списке рядом со ссылкой на форму заказа стоит буковка — к какой группе отнесен тот или иной магазин. Толку от такого рейтинга будет намного больше.
Вместо заключения.
Давненько я не писал таких объемных постов у себя в блоге. Рейтинг магазинов, составленный «ReadRate.ru», меня заинтерсовал. С одной стороны — сама идея замечательная. Странно, что до сих пор никто не догадался ее реализовать. С другой — это хороший кейс маркетинговых исследований. Может быть, через пару лет он войдет и в мой учебник или сборник заданий для студентов.
См.: часть 1, часть 2, часть 3.
Не забывайте лайкать: