{"id":14119,"url":"\/distributions\/14119\/click?bit=1&hash=5f259d5b4201e0228afc6630a4b04693dc9caf2a9d588ce61935866630db31c3","title":"\u041c\u043e\u0440\u044f\u043a, \u0431\u0430\u0440\u043c\u0435\u043d \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a \u0432 \u043f\u043e\u043a\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441 \u0432 \u0418\u0422","buttonText":"\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?","imageUuid":"c9c9152f-3041-5893-8f60-32590d26154b"}

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
null