МЕБЕЛЬНЫЙ E-COMMERCE

CR категории +22% · отказы −18% · 14 A/B · фильтры, которые продают

О проекте

мебельный магазин — крупный игрок мебельного e-commerce. Каталог огромный: ткани, размеры, механизмы, наличие. Ошибка UX дорого стоит — человек уходит сравнивать у конкурента.

Мы усилили путь «категория → фильтр → карточка → действие»: плотность информации, доверие к наличию/доставке, мобильные состояния. Цветовой акцент — тёплый terracotta бренда, не «ещё один синий шоп».

Задача

Поднять CR категорий и снизить отказы: фильтры и PDP должны сокращать путь к выбору дивана.

Решение

IA фильтров, 14 A/B гипотез, облегчение листингов, цели на category CR и отказ, итерации по победителям.

Стек и каналы

Инструменты, которыми реально закрывали задачу — без зоопарка «для красоты».

Figma
Next.js
React
TypeScript
Яндекс Метрика
SEO

CR +22%,Отказы −18%,14 A/B

Результат

Было: высокий отказ на листингах. Стало: CR категории +22%, отказы −18% после 14 A/B — фильтры и сетка доводят до PDP/корзины.

Срок: 100 дн.

Фильтры под реальный выбор
A/B как процесс, не разовый тест
PDP без перегруза
CR категории в еженедельном отчёте

Типографика

Читаемые заголовки и спокойный текст для длинных каталогов и посадочных.

Шрифт: "Manrope", "Raleway", sans-serif

Кегли: 13px, 15px, 18px, 28px, 42px

Показатели

Score: 90

CR категории: +22%
Отказы: −18%
A/B гипотез: 14

Цвета

Terracotta
Charcoal
Linen
Walnut

Метрики проекта

Отказы: −18%
Экранов: 32
A/B гипотез: 14
CR категории: +22%

Стек: Figma, Next.js, React, TypeScript, Яндекс Метрика, SEO