После внедрения фильтров мы провели A/B-тестирование на трёх партнёрах из разных сегментов рынка — DIY, алкоголь, косметика и парфюмерия. Вот ключевые показатели изменения CTR рекомендаций:
- DIY: +129%
- Алкоголь: +62%
- Косметика и парфюмерия: +164%
Средний CTR самих фильтров составил 13,2%.
Как видим, даже небольшие изменения в UX могут существенно повлиять на эффективность рекомендательных систем. Внедрение фильтров в рекомендательные блоки не только увеличивает CTR, но и улучшает общую пользовательскую вовлечённость, что впоследствии может напрямую отразиться на выручке.