{"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"}

Американский бренд нижнего белья усиливает e-mail рассылки персонализированными товарными рекомендациями

Популярный нью-йоркский бренд нижнего белья создает персонализированный омниканальный пользовательский опыт и пересматривает маркетинговые e-mail кампании.

О компании

Более 10 лет назад основатели ведущего американского ритейлера поставили перед собой цель разрешить типичные проблемы, с которыми сталкиваются рядовые потребители при выборе мужского и женского нижнего белья. Сегодня коллекция нижнего белья, нижних рубашек, одежды для отдыха и т.д. представлена в более чем 1 000 розничных магазинах, а также в интернет-магазине. По мере развития компании, базирующейся в Нью-Йорке, она сместила акцент на решение одной из ключевых проблем: устранение разрозненности данных для обеспечения более запоминающегося опыта и лучшего взаимодействия с клиентами. В попытке предоставить высоко персонализированные рекомендации в своих e-mail рассылках, а также на сайте, команда начала поиск решения для персонализации, которое автоматизирует и предоставляет целостный, персонализированный опыт по всем каналам, и в итоге выбрала решение Experience Email от Dynamic Yield для повышения эффективности своих e-mail кампаний.

Проблема

Email-маркетинг стал важным каналом для ритейлера, но маркетинговой команде не хватало возможности создавать действительно персонализированные e-mail кампании. Как и многие другие компании eCommerce, команда вручную подбирала товары для отображения в виджетах рекомендаций для каждой e-mail кампании, что было невероятно утомительно и основывалось на минимальной сегментации. В результате они не могли обеспечить богатый и увлекательный опыт для пользователей с учетом их интересов и поведения на сайте, который они стремились предоставить и который современные потребители ожидают получить в своих электронных почтах после проявления интереса к товарам на сайте. Команда стремилась увеличить отдачу от своих кампаний, особенно в рамках e-mail, и нуждалась в решении, которое могло бы:

  • предоставлять персонализированные рекомендации всем пользователям, основываясь на их уникальных предпочтениях;

  • создавать целостный опыт для пользователей по всем каналам, от веб-сайта до email;

  • автоматизировать процесс выдачи персонализированных товарных рекомендаций на основе поведенческих данных в режиме реального времени.

Именно тогда команда решила заменить существующего поставщика решений для персонализации на Dynamic Yield. Команда быстро приступила к работе, используя платформу для предоставления индивидуальных рекомендаций на сайте, а также решение Experience Email на базе искусственного интеллекта для переноса персонализированных товарных рекомендаций в e-mail и прогнозирования того, какими товарами с наибольшей вероятностью заинтересуется каждый пользователь.

Хотите усовершенствовать свои e-mail кампании с помощью персонализированных рекомендаций?

Решение Experience Email от Dynamic Yield позволяет перемещать в режиме drag-and-drop блоки товарных рекомендаций, основанных на искусственном интеллекте, прямо в ваши электронные письма для повышения продаж, лояльности и вовлеченности пользователей.

Подробнее об Experience Email

Решение

Обеспечили пользователей персонализированными рекомендациями, основанными на профилях персональных предпочтений на сайте и в E-mail.

Стремясь создать бесшовный опыт для пользователей, взаимодействующих как с интернет-магазином, так и с e-mail-рассылками, команда маркетинга знала, что начинать нужно с определения и отслеживания поведения пользователей на сайте. Используя омниканальные события для регистрации активности новых и возвращающихся пользователей, команда смогла начать создание единого образа клиента, связывая поведение между устройствами и браузерами, чтобы создать портрет индивидуальных предпочтений каждого пользователя.

Затем команда начала тестировать ряд алгоритмов для предоставления персонализированных товарных рекомендаций на основе прошлых взаимодействий пользователей как на сайте, так и в e-mail рассылках. Со временем наибольшего успеха добился алгоритм User Affinity, который давал более релевантные, персонализированные и подходящие рекомендации каждому пользователю, особенно по мере того, как со временем рос профиль персональных предпочтений каждого пользователя. А поскольку команда отслеживала поведение по всем каналам, она смогла обеспечить персонализацию рекомендаций в e-mail рассылках в соответствии с пользовательскими особенностями в поведении при просмотре сайтов.

Пример виджета рекомендаций на сайте с использованием алгоритма User Affinity

Использовали рекомендательный движок на базе Deep learning для предоставления персонализированных рекомендаций непосредственно в электронных письмах.

До сотрудничества с Dynamic Yield маркетинговая команда не имела доступа к таргетингу на основе искусственного интеллекта и вручную выбирала товары, отображаемые в рекомендательных виджетах для e-mail рассылок. Стремясь разработать более клиентоориентированные e-mail кампании, учитывающие интересы пользователей, они начали использовать решение Experience Email для создания более целостного пользовательского опыта на основе взаимодействия с клиентами на сайте.

Используя алгоритмы рекомендаций, основанные на машинном обучении, они повторно направляли пользователям виджеты товарных рекомендаций в e-mail рассылках, используя всю историю заказов и онлайн-активность клиента для прогнозирования и отображения наиболее релевантных товаров. Это не только позволило команде предоставлять более актуальные рекомендации, но и автоматизировать процесс создания персонализированного опыта, избавив команду мерчандайзинга от многочасовой ручной работы, что привело к увеличению выручки на тысячу показов (RPM) от кампаний по e-mail на 40%.

Виджет персонализированных рекомендаций по e-mail, созданный с использованием решения Experience Email

Ключевые выводы

Понимая важность создания действительно индивидуального опыта для своих клиентов, маркетинговая команда ритейлера знала, что ей нужна возможность не только учитывать поведение пользователей по всем каналам, но и создавать динамические электронные рассылки, персонализированные для каждого пользователя.

Используя решение Experience Email от Dynamic Yield, команда смогла обеспечить предоставление пользователям персонализированных товарных рекомендаций в электронных письмах в соответствии с прошлым поведением и данными об интересах пользователей. Учет предпочтений каждого пользователя и создание целостного, кросс-канального опыта принесли свои плоды: повысился CTR в e-mail рассылках и увеличилась выручка, кроме того, команда сэкономила часы ручной работы, которые ранее были потрачены на подбор товарных рекомендаций для базовых и статичных e-mail рассылок.

Результаты

40%

увеличение выручки на тысячу показов (RPM)

от внедрения персонализированных рекомендаций в e-mail рассылках с использованием алгоритма User Affinity.

О Dynamic Yield

Dynamic Yield помогает коммерческим брендам быстро доставлять и тестировать персонализированный, оптимизированный и синхронизированный цифровой клиентский опыт. Маркетинговые команды, команды по продуктам, разработке ПО и электронной коммерции более 350 брендов по всему миру используют платформу по оптимизации клиентского опыта Dynamic Yield в качестве технологического уровня, взаимодействующего с уже имеющимися у них решениями в области CMS и электронной коммерции. Dynamic Yield позволяет быстрее проводить циклические тесты и алгоритмически подбирать контент, товары и предложения под предпочтения каждого посетителя, что ускоряет рост ценности бизнеса в долгосрочной перспективе.

Если вы хотите узнать больше о решениях Dynamic Yield, пожалуйста, напишите нам ([email protected]) или отправьте запрос на демо.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда