{"id":13506,"url":"\/distributions\/13506\/click?bit=1&hash=27fcb5113e18b33c3be66ae079d9d20078d1c30f1b468cdc86ecaeefa18446c2","title":"\u0415\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u0442\u0432\u043e\u0440\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438? \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u043c?","buttonText":"\u0423\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438","imageUuid":"2c16a631-a285-56a4-9535-74c65fc29189","isPaidAndBannersEnabled":false}

Кейсы персонализации: как Sephora повысила ROI в 6 раз?

Культовый beauty-бренд значительно повысил ROI за счет быстрой реализации различных сценариев персонализации и стратегии сообщений.

Sephora, культовый beauty-ритейлер, разработал по-настоящему индивидуальный покупательский опыт по всему customer journey, помогая покупателям без проблем находить нужные продукты. Для выполнения этой задачи, бренд запустил 82 сценария персонализации в течение первых шести месяцев работы с Dynamic Yield, включая тонкую настройку товарных рекомендаций, персонализацию домашней страницы и отправку сообщений на основе поведения пользователей. При этом Sephora SEA получила шестикратный ROI от одних только продуктовых рекомендаций.

Благодаря Dynamic Yield клиенты Sephora могут легко
найти подходящие товары в соответствии со своими
потребностями. В основе нашей ecommerce-стратегии лежит
персонализация, и партнерство с Dynamic Yield позволяет нам
создавать по-настоящему индивидуальный покупательский
опыт во всех точках касания с клиентом.

Алексис Хоровиц-Бурдик

Реализация задачи

Для начала Sephora внедрила рекомендации на страницу пустого поиска, чтобы вернуть посетителей к процессу покупок. Рекомендации строились на основе поведения пользователя на сайте. Эта стратегия окупилась, показав значительный прирост против контрольной группы и 30%- ный рост добавлений в корзину у повторных визитов на всех рынках.

Рекомендательный блок на странице пустого поиска​

Затем Sephora сфокусировалась на оптимизации персональных рекомендаций на Карточке товара на восьми рынках в Азии, используя три различные стратегии: похожие продукты, сопутствующие товары и автоматические рекомендации. С помощью алгоритмов Machine Learning была выбрана своя наиболее эффективная стратегия для каждого рынка, основанная на данных о количестве добавлений в корзину и оформленных заказах. Рекомендательные механизмы увеличили CTR более, чем на 4%, что в итоге обеспечило доход $6,5 на каждый потраченный $1 на Dynamic Yield.

Рекомендательные блоки​

Следующим шагом Sephora оптимизировала сообщения для регистрации в программе лояльности, тестируя два варианта (для пользователей, которые еще не были членами клуба) против подписки и дохода за сеанс. Позже опыт был адаптирован к каждому рынку - трафик перенаправлялся на выигрышный вариант. Чтобы обеспечить наилучшие результаты на рынках, где стратегии были смешанными, использовалась автоматическая оптимизация.

​Формы регистрации в программу лояльности (разные варианты)

Наконец, Sephora создала уникальный опыт для снижения показателя отказов на странице с выбором магазина с помощью таргетированных баннеров с популярным контентом, таким как подарочные карты, популярные товары и информация о программе лояльности. Это привело к увеличению количества кликов по товарам и странице программы лояльности, а также к большему вовлечению пользователей.

Баннер на странице с выбором магазинов​

Результаты

82
сценария персонализации, разработанных Dynamic Yield
х6 ROI
от внедрения персональных рекомендаций
100%
трафик сайта покрывается рекомендациями Dynamic Yield
0
1 комментарий
Екатерина Кошева

Классные результаты! Было бы здорово еще выводить поп-ап со ссылкой на секретную распродажу или раздел товаров с  "горящими" скидками а-ля 80% при попытке закрыть сайт.  Но, возможно, это уже реализовали)

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null