Cómo aumentar la conversión de la tienda online mediante el uso de recomendaciones de productos: caso de éxito de Quelle

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La moda es una de las industrias que más abarca el sector del eCommerce y donde la tasa de compras impulsivas es más alta. A veces el usuario de una tienda online no es capaz de ver todo el catálogo para encontrar el producto adecuado. Sin embargo, la conversión de esa tienda online se incrementa cada vez que ayudamos al usuario a orientarse mediante recomendaciones personalizadas.

Cuanto más relevante le resulte un producto, más propenso es a comprarlo. Es muy importante realizar buenas recomendaciones personalizadas en diferentes fases del proceso de compra del cliente, desde la página de inicio a la página del carrito, prestando atención a las características de cada una.

Este caso práctico muestra cómo la tienda online de Quelle incrementó la conversión de la página de inicio y la página del carrito mediante las recomendaciones personalizadas.

Todos los análisis de eficiencia se llevaron a cabo mediante test A/B en la versión “desktop” de la tienda online.

Caso práctico 1. Análisis de eficiencia de las recomendaciones en la página de inicio

La optimización del sistema de personalización web para la tienda online Quelle.ru se inició con un estudio de eficacia de varios algoritmos de recomendación de la página de inicio.

Todos los usuarios de la web se dividieron al azar en tres segmentos:

  1. Se mostraron al primer segmento, los productos más vendidos de la web:

   2. Al segundo segmento, le aparecían los productos más vendidos según los intereses de los usuarios:

   3. Y el tercer segmento era el grupo de control (donde no se mostraron recomendaciones).

Resultados

El test A/B consiguió los siguientes resultados:

Tasa de conversión (%)
Productos más vendidos +0.65%
Productos personalizados más vendidos +3.3%
Grupo de control (sin recomendaciones)

Conclusión

Según los resultados del test A/B, las recomendaciones personalizadas de Retail Rocket en la página de inicio de la tienda online Quelle.ru mejoran la tasa de conversión en un 3,3% con una relevancia estadística del 98,7%.

Caso práctico 2. Análisis de eficiencia de las recomendaciones en la página de inicio

Los resultados del test anterior mostraban que la mayor tasa de conversión aparecía en el bloque de “productos personalizados más vendidos”. El siguiente paso era investigar de qué manera el aumento del número de bloques de recomendaciones y su ubicación en la página influyen en la tasa de conversión.

Todos los usuarios de la web se dividieron al azar en tres segmentos:

  1. Para el primer segmento se mostró un bloque con los productos personalizados más vendidos:

   2. Al segundo se le mostró el bloque de productos personalizados más vendidos (en la parte superior) y recomendaciones personalizadas basadas en el historial de interacciones con productos (debajo del bloque anterior):

   3. Para el tercer segmento aparecían recomendaciones personalizadas basadas en el historial de interacciones con productos (en la parte superior) y productos personalizados más vendidos (bajo el primer bloque), es decir, lo mismo que el segundo segmento, solo que en orden inverso:

Resultados

El test A/B mostró los siguientes resultados:

Tasa de conversión (%)
Productos personalizados más vendidos (grupo de control)
Productos personalizados más vendidos (parte superior) + recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación (parte inferior) -1.8%
Recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación (parte superior) + productos personalizados más vendidos (parte inferior) -2.6%

Conclusión

Después de probar esta hipótesis, los resultados revelan que la configuración más eficaz es utilizar “productos personalizados más vendidos” sin bloques de recomendaciones adicionales en la página de inicio de Quelle.ru.

Esto demuestra que la misma mecánica puede dar distintos resultados en diferentes webs y que cualquier cambio significativo debería aplicarse únicamente tras un análisis de su influencia en las métricas de la tienda online.

Caso práctico 3. Análisis de la eficiencia de las recomendaciones personalizadas en la página de categoría

Cuando los usuarios se dirigen a la página de categoría, ya han mostrado interés por un conjunto de productos. Es el momento perfecto para ayudarles a navegar entre la amplia gama de productos mostrándoles recomendaciones personalizadas.

Se realizó otro análisis de eficiencia de la personalización en la página de categoría. Todos los usuarios de la web se dividieron al azar en tres segmentos:

  1. Al primer segmento se le mostraron los productos más vendidos de la categoría:

   2. Al segundo segmento se le mostraron los productos personalizados más vendidos de la categoría de acuerdo con el interés de los usuarios:

   3. Al tercer segmento no se le mostraron recomendaciones.

Resultados

El test reveló los siguientes resultados:

  Tasa de conversión (%)
Productos más vendidos de la categoría +3.5%
Productos personalizados más vendidos de la categoría +6.4%
Grupo de control

Conclusión

Según los resultados del test, el uso de “productos personalizados más vendidos de la categoría” en la misma página de categoría de Quelle, aumenta la tasa de conversión en un 6,4% con una relevancia estadística del 99,96%.

Caso 4. Análisis de eficiencia de las recomendaciones personalizadas en la página de carrito

La importancia de la página de carrito es indiscutible. Ofrece una oportunidad de complementar la elección del cliente ofreciéndole productos relacionados. Esto ayuda a aumentar el número de artículos en la misma compra.

Para determinar la configuración más eficiente de las recomendaciones en la página de carrito de la tienda online, el análisis se realizó mediante la división de los usuarios en cuatro segmentos:

  1. Se mostraron al primer segmento productos relacionados, es decir, artículos complementarios que podían añadirse al que ya estaba en el carrito:

2. Para el segundo segmento se mostraron productos relacionados excepto para los artículos de las categorías que ya estaban en el carrito. El objetivo era hacer una lista más amplia de productos relacionados con probabilidad de ser añadidos al carrito:

   3. Al tercer segmento se le mostraron productos relacionados con el filtro de los más vendidos, es decir, una selección de productos complementarios donde se excluían los más vendidos:

4. Al cuarto segmento se le mostraron recomendaciones personalizadas de la categoría “Accesorios”:

Resultados

El test A/B mostró los siguientes resultados:

  Tasa de conversión (%)
Productos relacionados (grupo de control)
Productos relacionados, excepto artículos de las categorías que ya están en el carrito +0.75%
Productos relacionados con el filtro de más vendidos +0.56%
Recomendaciones personalizadas de la categoría “Accesorios” +5.8%

Conclusión

De acuerdo con los datos del test, utilizar un bloque de “productos relacionados de la categoría ‘Accesorios'” en la página de carrito de Quelle, aumenta la tasa de conversión en un 5,8% con una relevancia estadística del 99%.

Para comprender qué algoritmo de recomendaciones funciona de manera más eficaz en cada caso, es necesario probar diferentes opciones.

Comentario de Quelle

“La competencia en el mundo de la moda cada vez es mayor. Los retailers tenemos que luchar por encontrar nuestro hueco mediante la reducción de precios, acortando el margen o enfocarse en aumentar la eficiencia, luchar por un porcentaje y mantener una buena rentabilidad. Caminamos en este sentido. Cada 1% de aumento de conversión en las páginas clave de la tienda proporciona un incremento general y tangible de ingresos. El coste actual del tráfico entrante lo demuestra. Vemos al equipo de Retail Rocket no solo como una empresa externa, sino como grandes profesionales en su campo que comparten nuestros puntos de vista”.

Andrey Osokin, Director de marketing de Quelle / Otto

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