{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

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, управляющий директор, Sephora

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
-2 комментариев
Раскрывать всегда