Aizel: cómo conseguimos aumentar un 11% los ingresos mediante la personalización de este marketplace

Los usuarios llegan a los comercios de moda buscando emociones positivas. Cuando el o ella llegan a Aizel encuentren una experiencia de usuario excepcional, un acercamiento individual a la marca, una atención al cliente extraordinaria, así como productos exclusivos.

Sin embargo, para el sector moda es un reto crear un valor añadido en el canal online ya que se encuentran con varias limitaciones.

Veámos cómo conseguimos superar estos retos en el caso de la empresa Aizel.

Por un lado, hacer recomendaciones equivocadas podrían llevar a un impacto negativo en ventas y por lo tanto en ingresos. Algunas tiendas online no apuestan por las recomendaciones de producto personalizadas basándose en que aplicar reglas de filtrado básicas para conseguir una buena conversión e incremento de ventas. Esta es una creencia equivocada, y vamos a explicar por qué.

Nuestros sistemas de recomendación onsite combinan 7 elementos: recogida de datos, almacenamiento y procesado de los mismos, computación, diseños apropiados, así como el expertise de los analistas de datos.

Cualquier sistema de recomendación básico aportará tan solo entre un 7% y un 10% de incremento de ventas, mientras que unos algoritmos tan potentes como los de Retail Rocket podrán conseguir unos resultados al menos dos o tres veces mayores, gracias a que se analizan e implementan los algoritmos que mejores conversiones ofrecerán en cada página web del cliente.

En este caso de estudio demostraremos cómo utilizando recomendadores básicos y no profesionales como los nuestros, provocaron para nuestro cliente un 20% menos en ventas provenientes de la homepage.

Objetivos de Aizel

AIZEL – es un marketplace de moda con más de 700 marcas de ropa globales ofrecidas por más de 300 boutiques. Debido a la necesidad cada vez mayor de enfocarse en el servicio, Aizl decidió apostar por una experiencia más personalizada de sus usuarios.

La relación entre la marca y los clientes de Aizel está basada en emociones. Aizel quiere llevar a cada usuario a tener una experiencia memorable en su tienda, poniéndole en el centro de todo.

El marketplace tiene una amplia variedad de marcas de moda premium. Para conseguir una experiencia de usuario más cómoda, tuvimos que resolver tres puntos:

• Mostrar una selección de productos personalizados en ciertas páginas clave
• Conseguir un proceso de compra rápido y cómodo
• Crear ofertas personalizadas para cada usuario

Solución llevada a cabo por Retail Rocket

Nuestra tecnología, analiza el comportamiento de los usuarios de Aizel en tiempo real y muestra automáticamente una versión única de la tienda online para cada uno de ellos. El sistema ofrece recomendaciones de producto relevantes según los intereses de cada usuario, con lo que resolvemos los 3 puntos comentados previamente.

Personalización web

La integración de Retail Rocket pasa por dos etapas: tras una auditoría del rendimiento del site, nuestros especialistas implementan bloques de recomendación diseñados para que bajo condiciones similares, siempre haya un incremento de las métricas previas. Entonces, la nueva configuración se va ajustando progresivamente para seguir optimizando.

Para que este proceso sea sencillo y cómo para la empresa, los account managers de Retail Rocket les acompañan en todo el proceso, resolviendo posibles errores y ajustando todo al extremo para que el performance sea perfecto.

Por el momento Aizel ha personalizado la experiencia del usuario en las siguientes secciones de su web:

• Home Page
• Página de producto
• Página de resultados de búsqueda
• Página de carrito
• Página de carrito vacía
• Página de las marcas

Veamos cada caso.

Recomendaciones en homepage

La homepage sigue siendo una sección clave. Es la página más visitada y donde se inicia el túnel de conversión. Es muy importante atraer al usuario en su primera visita desde la homepage, por lo que colocamos recomendaciones personalizadas de los productos destacados de toda la tienda.

Recomendaciones en la página de búsqueda

La página de búsqueda es una especie de prueba de comprensión mutua entre ra la tienda y su cliente. El retailer puede simplificar significativamente la búsqueda del cliente teniendo en cuenta los errores tipográficos y la transliteración para que la selección de productos se corresponda con todo tipo de palabras de búsqueda.

Aizel estuvo de acuerdo en que era relevante mostrar también aquí recomendaciones de producto para ofrecer de forma global productos interesantes para el usuario.

Resultados

Nuestro objetivo es siempre aumentar los ingresos y beneficios de nuestros clientes.

En el caso de los resultados obtenidos para Aizel gracias a las recomendaciones personalizadas fueron:

• El 7% de los pedidos contienen productos recomendados por Retail Rocket.
• La conversión en los pedidos en los que participamos es de 1,5 a 2 veces mayor.
• El ticket medio de los pedidos que incluyen recomendaciones de Retail Rocket es entre el 5% y el 10% mayor.

Mejoras continuas en las recomendaciones

Nuestro equipo de Growth Hacking trabaja en la mejora de las métricas de la tienda en línea contínuamente. Su trabajo consiste en generar soluciones individuales para cada bloque de recomendaciones de productos y otros tipos de tests.

El ejemplo de ajuste de algoritmos para la página de inicio y la página del producto para Aizel se muestra a continuación.

Tests A/B en la homepage

La página de inicio es el escaparate del site, lo que afecta directamente la tasa de conversión y, por lo tanto, los ingresos de la tienda online. Los algoritmos más utilizados para la homepage suelen incluir recomendaciones del tipo  “Nuevos productos” y “Los más vendidos”. No obstante, cada website es un mundo, y es necesario analizar realmente qué tipo de productos es más conveniente mostrar,

Por ejemplo, descubrimos que las recomendaciones estándar de productos populares funcionan mucho peor que las recomendaciones personalizadas durante la ejecución de tests en Aizel.ru. Con muchas posibilidades, es posible que se estén perdiendo clientes por la homepage al no mostrar productos interesantes para ellos.

Se analizó la eficiencia del rendimiento utilizando tests A / B: todos los visitantes del sitio web se dividieron aleatoriamente en tres segmentos en tiempo real.

Al primer segmento se le mostraron productos populares.

Al segundo segmento se mostraron recomendaciones personalizadas.

El tercer segmento era el control group: no se mostraron recomendaciones algunas.

Resultados

Segmento	Incremento de conversión	Cambios en el ticket medio	Estimación de incremento de ingresos
Productos más populares	-7,71%	-15,93%	-22,42%
Recomendaciones personalizadas	+10,07%	-5,91%	+3,57%
Control group	–	–	–

Resultados

Según los resultados de los tests, el uso del bloque de “Productos populares personalizados”  en la homepage de de Aizel.ru aumentó la conversión en un 10,1% con un 96,2% de significación estadística. El aumento de ingresos previsto sería un 3,6%

A esto nos referíamos al principio de este artículo; si se muestran simplemente productos populares, los resultados son negativos en relación al control group, es incluso más interesante no mostrar nada a estar mostrando productos populares, en este caso concreto.

Es decir, aplicando el método más extendido por los comercios online de mostrar productos populares en la homepage, puede no solo no generar aumento de ingresos ¡sino provocar pérdidas!

Es por este motivo por el que no se deben estandarizar prácticas de marketing comunes para todas las tiendas online, es importante hacer tests para encontrar la fórmula que mejor funcione para cada sitio.

Incremento de ventas en la página de producto

Que el el cliente finalice la compra o no, depende mucho de la página de producto. Nunca debería haber “impasses” aquí. Si el usuario no está satisfecho con el producto visto debido a alguna razón, podría marcharse y quizás no regresar.

Una de las principales características que hace a la tecnología de Retail Rocket la más potente, es la capacidad de tener en cuenta los intereses explícitos e implícitos del usuario. Proporciona la mejor selección de productos para cada uno y, por lo tanto, consigue un incremento considerable de los ingresos.

Se realiza el siguiente test A/B: todos los visitantes del sitio web se dividieron aleatoriamente en dos segmentos en tiempo real.

El primer segmento, visualizaba un bloque de Productos similares personalizados basados en otros productos vistos por el mismo.

Al segundo segmento, se le mostró productos similares no personalizados. Al ser un algoritmo básico, se utilizo este segmento como el control group.

Resultados

Segmento	Aumento de conversión	Cambio en ticket medio	Incremento estimado de ingresos
Productos similares personalizados basados en productos vistos	+9,94%	+0,83%	+10,85%
Productos similares (control group)	–	–	–

Resultados

Según los resultados obtenidos, el uso de Productos similares personalizados basados en productos vistos, obtuvo un incremento de conversión del 9,9%. Esto significa un incremento de ingresos previsto del 10,8% y un 0,8% de incremento de ticket medio.

Comentarios de Aizel

«Hoy Internet es una de las plataformas de desarrollo de marca más poderosas. Proporciona mucho más espacio que las revistas  y te permite comunicarte directamente con tu cliente. Nos esforzamos por proporcionar un enfoque individual a cada cliente, por lo que la cooperación con RetailRocket se ha convertido en una pieza importante en la configuración de un servicio personalizado. Ahora estamos seguros de que nuestros clientes pueden encontrar su producto perfecto fácilmente y quedar satisfechos con su compra. Vemos resultados claros y estamos listos para una mayor cooperación ».

Elena Bekhtina, Aizel marketplace Marketing Director