Cum SEZON a crescut adăugările în coș cu 30,5% prin recomandări personalizate

SEZON a știut întotdeauna că confortul clienților este cheia pentru a genera achiziții repetate. Echipa brandului a dorit să automatizeze o parte din interacțiuni, să le facă mai precise și să le adapteze mai bine la interesele fiecărui client.

Soluția a fost implementarea recomandărilor de produse pe site web—un instrument conceput pentru a prezenta produse relevante la diferite etape ale implicării utilizatorului. Am colaborat cu echipa Yespo pentru a dezvolta și rafina sistemul, testând treptat diferite abordări și configurații.

În acest studiu de caz, vom prezenta pe scurt de unde am început, cum am lucrat cu recomandările de produse, rezultatele obținute și ce intenționează să facă compania în continuare.

Despre Proiect

SEZON este un brand ucrainean care vinde încălțăminte pentru întreaga familie de peste 10 ani. Ceea ce a început ca un magazin unic în Cernăuți s-a transformat într-un lanț național cu peste 40 de locații în principalele orașe din Ucraina. În acest timp, clienții au cumpărat peste 1,6 milioane de perechi de încălțăminte. SEZON continuă să își extindă rețeaua de magazine fizice în timp ce își consolidează prezența online.

Publicul țintă principal al brandului este format din femei moderne, active, cu vârste cuprinse între 35-54 de ani, care caută încălțăminte confortabilă, elegantă și de înaltă calitate pentru uz zilnic, călătorii și ocazii speciale.

Provocare

Echipa SEZON și-a propus să renunțe la selecția manuală a produselor în blocurile de recomandări și să treacă la un sistem automatizat care să se adapteze la acțiunile fiecărui utilizator. Obiectivul principal a fost să facă interacțiunile cu clienții mai precise și dinamice, permițând sistemului să răspundă mai bine intereselor clienților fideli.

Roman Vorona, Șeful Departamentului Tehnic SEZON

 

“Ne-am străduit să facem interacțiunile cu clienții mai personalizate, eficiente și convenabile pentru a oferi un nivel ridicat de servicii și a le consolida loialitatea față de brandul nostru.”

Odată cu creșterea vânzărilor online, echipa a decis să testeze recomandările de produse ca prim instrument pentru personalizare automată. Acestea au fost implementate pe site în colaborare cu Yespo CDP.

Deoarece SEZON nu utilizase anterior alte CDP-uri, a fost crucial să găsim o soluție care să fie atât flexibilă, cât și ușor de înțeles de la început. Accentul a fost pus pe atingerea următoarelor obiective:

• automatizarea recomandărilor de produse pe site, în locul necesității de selecție manuală a produselor;
• îmbunătățirea personalizării interacțiunilor cu clienții fideli;
• creșterea eficienței comunicării prin oferte mai relevante.

Soluție

Personalizarea Recomandărilor pe Site

Blocurile de recomandări simplifică navigarea și creează o experiență personalizată pentru fiecare vizitator. Acestea afișează produse care ar putea interesa un client, chiar dacă acesta nu căuta ceva specific. Acest lucru ajută la menținerea atenției lor, îi încurajează să exploreze mai departe site-ul și, în cele din urmă, stimulează vânzările.

Integrarea recomandărilor a implicat mai multe etape cheie:

1. Conectarea la tariful Professional pentru a accesa caracteristici avansate de personalizare.
2. Configurarea urmăririi web pentru a înregistra acțiunile utilizatorilor pe site, cum ar fi vizualizările de produse, vizitele în categorii și achizițiile. Aceste date sunt apoi transferate către Yespo și servesc ca una dintre bazele fundamentale pentru formarea recomandărilor.
3. Definirea paginilor unde vor apărea blocurile de recomandări și coordonarea acestui aspect cu Managerul de Succes al Clienților de la Yespo.
4. Selectarea algoritmilor pentru fiecare bloc în funcție de scopurile paginii, cum ar fi menținerea atenției, upselling-ul sau oferirea de produse conexe.

Toate recomandările sunt generate automat, pe baza modelului de tip transformer. Acesta analizează istoricul achizițiilor și acțiunile utilizatorului, examinează secvența pașilor acestuia, preferințele pe categorii, preț și timp.

Aceste date sunt convertite în vectori numerici, pe care modelul îi compară pentru a prezice cele mai probabile interese. Drept urmare, sistemul oferă recomandări personalizate pentru fiecare utilizator, fără acțiuni suplimentare din partea echipei.

De altfel, modelele de tip transformer arată o eficiență cu 71% mai mare decât modelele tradiționale. Puteți afla mai multe despre modul în care funcționează din articolul nostru.

Recomandări pe Pagina Principală

Pagina principală este adesea primul punct de contact pentru vizitatori. Deoarece utilizatorii pot ajunge fără o intenție clară, scopul principal al blocului de recomandări este de a le capta interesul și de a-i încuraja să exploreze mai departe.

În această etapă, am introdus afișarea produselor populare — cele care sunt cel mai frecvent vizualizate sau achiziționate de alți utilizatori. Acest lucru creează un efect de dovadă socială: „Dacă altora le place, poate mi se potrivește și mie.” Această abordare încurajează încrederea încă de la început și motivează utilizatorii să exploreze catalogul.

Recomandări în Categorii

Pe paginile de categorie, vizitatorii sunt de obicei mai orientați spre achiziție. Ei navighează într-un grup specific de produse, dar nu au luat încă o decizie finală. Pentru a-i ajuta în această etapă, echipa a adăugat un bloc care prezintă cele mai bine vândute produse—modele care sunt achiziționate cel mai frecvent de alți clienți.

Aceste recomandări îi ajută pe utilizatori să identifice rapid opțiunile populare și dovedite. Pentru utilizatori, acestea acționează ca un punct de reper și ghid, evidențiind ce merită luat în considerare mai întâi.

Recomandări pe Pagini de Produs

Pentru a maximiza potențialul paginii de produs, am introdus două tipuri de recomandări: produse conexe și alternative.

Produsele conexe ajută la creșterea valorii medii a comenzii (AOV) încurajând utilizatorii să adauge articole care sunt logic conectate celui pe care îl vizualizează. Alternativele, pe de altă parte, mențin utilizatorii angajați dacă articolul principal nu îndeplinește pe deplin așteptările lor. Acest lucru reduce riscul de a pierde un potențial client și crește probabilitatea unei achiziții.

Produse care sunt de Obicei Cumpărate Împreună

Acest bloc arată ce este de obicei cumpărat împreună cu articolul selectat. De exemplu, pentru o pereche de pantofi, utilizatorul va vedea produse pentru îngrijirea încălțămintei sau branțuri. Algoritmul este construit pentru a sugera adăugiri dintr-o categorie relevantă, ținând cont de achizițiile anterioare ale altor utilizatori.

Produse Similare

Modele similare, bazate pe culoare, material și stil, sunt afișate lângă produsul principal. Acest lucru permite utilizatorilor să compare opțiuni, să aleagă cea mai potrivită variantă sau să exploreze mai multe alternative înainte de a lua o decizie.

Recomandări pe Pagina 404

O pagină 404 indică de obicei că ceva a mers prost și utilizatorul nu a găsit ceea ce căuta. Cu toate acestea, chiar și în astfel de situații, este posibil să le menținem interesul. Am decis să valorificăm acest moment adăugând un bloc cu produse populare pe pagina 404.

Această abordare ajută la menținerea traseului clientului oferindu-le opțiuni relevante, bazate pe ceea ce este la căutare printre alți utilizatori. În unele cazuri, aceasta este exact ceea ce îi încurajează să continue navigarea sau chiar să facă o achiziție.

Rezultate

În primele două luni de la implementarea recomandărilor de produse, SEZON a observat schimbări semnificative în comportamentul utilizatorilor pe site. Parametrii cheie au început să prezinte o creștere notabilă:

• Timpul de interacțiune pe site a crescut cu 17%.
• Produsele adăugate în coș au crescut cu 30.5%.
• Adăugările la favorite au urcat cu 244.6%.
• Vizualizările pe pagină pe sesiune au crescut cu 389.2%.

Blocul „Produse Similare”, în special, a demonstrat un nivel de angajament extrem de ridicat, cu o rată de clicuri (CTR) de 42.9%, cea mai mare dintre toate tipurile de recomandări.

Planuri

SEZON nu intenționează să se oprească la implementarea recomandărilor de produse. Echipa trece treptat la o muncă mai cuprinzătoare cu baza de clienți prin campanii de email personalizate, fluxuri de comunicare flexibile și o analiză mai profundă a interacțiunilor.

Prioritățile cheie de acum înainte includ testarea noilor formate, creșterea angajamentului utilizatorilor și consolidarea retenției clienților:

Roman Vorona, Șeful Departamentului Tehnic SEZON

 

„Planificăm să colectăm feedback prin email după fiecare comandă reușită. Pentru a crește angajamentul, ne propunem să introducem elemente de gamificare în marketingul nostru prin email, cum ar fi concursuri, chestionare și oferte exclusive pentru abonații activi.”

Campaniile noastre vor include un amestec de materiale promoționale și conținut valoros, inclusiv recomandări de produse, recenzii și actualizări despre produse și servicii noi. În plus, vom implementa activ testarea A/B pentru subiectele emailurilor, structură, conținut și CTA-uri. În paralel, vom analiza datele privind deschiderile, clicurile și conversiile pentru a optimiza continuu eficacitatea campaniilor noastre.

Concluzie

Introducerea recomandărilor de produse a oferit SEZON posibilitatea de a testa automatizarea și personalizarea pe site-ul său. Chiar și cu o configurare de bază, brandul a observat schimbări notabile în comportamentul utilizatorilor, incluzând creșteri ale adăugărilor în coș, preferințe, vizualizări de pagină și timp petrecut interacționând cu site-ul. Acest studiu de caz demonstrează că blocurile de recomandări personalizate pot influența semnificativ interacțiunile utilizatorilor atunci când sunt plasate strategic, configurate corect și analizate în mod regulat.

Dacă ești interesat să explorezi recomandări personalizate pe site-ul tău, completează pur și simplu formularul de mai jos. Vom discuta despre nevoile afacerii tale, îți vom demonstra posibilitățile și îți vom recomanda cea mai bună soluție adaptată pentru startup-ul tău.

Solicitare specială inline