Cómo obtener más del 16% de los pedidos con un enfoque personalizado utilizando la tecnología IA de Retail Rocket: caso de Siberian Wellness

La sostenibilidad de las marcas es cada vez más valorada por los clientes, en lo que respecta tanto a los productos como a la política de la compañía en general. Normalmente, los consumidores de estos productos tienen una fuerte conexión y fidelidad con la marca. ¿Qué pueden ofrecer las marcas para reforzar ese vínculo y aumentar al mismo tiempo la rentabilidad del negocio? Veamos cómo lo logró Siberian Wellness con un enfoque individual basado en la inteligencia artificial.

Cifras y hechos

Siberian Wellness es una marca sostenible siberiana con más de 24 años de historia. Cuenta con puntos de ventas ubicados en 26 países y una tienda online disponible en 65 países con 2,5 millones de visitantes mensuales.

La marca tiene una gran comunidad de seguidores de diferentes partes del mundo, y dado que cada cliente es único, los compradores de Siberian Wellness deben recibir un enfoque personalizado.

Solución

La solución de Retail Rocket para lograrlo fue la implementación de tecnología IA en el sitio web, la personalización de ofertas y recomendaciones de productos para cada cliente.

Resultados

Objetivos de Siberian Wellness

“Nacimos en Siberia, donde producimos desde hace más de 24 años productos naturales para la salud, belleza y suplementos deportivos a base de hierbas silvestres de Siberia”, explica Siberian Wellness en su tienda online. 

La compañía cuenta con un amplio surtido, que incluye eco-cosméticos, productos de belleza y alimenticios para estilos de vida saludables, diseñados para diferentes segmentos de audiencia. 

El deseo de mejorar los indicadores comerciales clave en un mercado altamente competitivo como es el de productos ecológicos, fue la razón que llevó a Siberian Wellness a mejorar la eficiencia del servicio en el sitio web mediante un enfoque personal para cada cliente. Para ello, se establecieron los siguientes objetivos:

• Mejorar el servicio personalizando las ofertas de productos en la tienda online;
• Garantizar el crecimiento de la facturación y las métricas clave, gracias a la integración de recomendaciones de productos en función de los intereses de cada usuario;
• Incrementar la fidelidad del cliente.

“Nuestra marca es conocida a nivel internacional. Y a pesar de las sólidas relaciones con los clientes, siempre existe la oportunidad de mejorar el servicio para facilitar el recorrido del cliente en la tienda online e incrementar las métricas. Retail Rocket nos propuso, para lograrlo, la personalización de la selección de productos mostrados basada en un modelo matemático inteligente. Gracias a la integración de su tecnología, cada uno de nuestros clientes puede encontrar rápidamente y sin esfuerzo el producto que buscan y navegar mejor por el surtido de Siberian Wellness, lo que ha aumentado el ticket medio por pedido y el número de ventas en el sitio ”, – Daria Veligodskaya, eCommerce director, Siberian Wellness.

Solución de Retail Rocket

Los fans de los cosméticos y alimentos ecológicos tienen diferentes motivaciones a la hora de comprar un producto, prestando atención a su composición, al precio y a otras características. Gracias al módulo Data Warehouse integrado en la plataforma de Retail Rocket, todos los datos sobre el cliente son almacenados en una única fuente: sus preferencias, intereses, comportamiento en el sitio, historial de compras, etc. 

Esto permite segmentar la audiencia, ofreciendo a cada cliente una selección de productos relevante en todas las etapas del Customer Journey. Y es la inteligencia artificial, en la que se basa cada uno de los módulos de la Plataforma para la retención de clientes, la que sabe qué productos del surtido hay que ofrecer al cliente en cada momento. Teniendo en cuenta las particularidades de Siberian Wellness, los especialistas de Retail Rocket fijaron la siguiente estrategia:

• Ofrecer a cada cliente una versión individual de la tienda online, en función de sus necesidades e intereses;
• Implementar bloques de ofertas de productos personales en las páginas clave de la tienda online;
• Aumentar la efectividad de las recomendaciones de productos en las páginas del sitio utilizando la tecnología de tests A / B y la experiencia del equipo de Growth Hacking.

“En primer lugar analizamos el funcionamiento de la tienda online de Siberian Wellness, recopilamos datos de los clientes y desarrollamos una estrategia de personalización para cada página. Por último, para conocer las mecánicas de interacción con los clientes más efectivas, generamos hipótesis para tests A / B. Todo ello tuvo un efecto positivo en las métricas comerciales, garantizando un crecimiento estable ”- Dmitry, Retail Rocket Manager. 

Creamos una versión personal del sitio para cada cliente 

Un enfoque individual para cada cliente incrementa su lealtad, crea una experiencia de compra positiva y ayuda a convertir a un nuevo comprador en un cliente habitual. Cuando un sitio web se ajusta en tiempo real a las necesidades del visitante, éste encontrará fácilmente lo que busca, ya que la Inteligencia artificial tendrá en cuenta parámetros como: productos y categorías de interés, precio, talla, color, temporada, etc. 

Retail Rocket ha desarrollado e implementado bloques de recomendaciones en 15 páginas clave de la tienda online de Siberian Wellness: en la página de inicio, de categoría, de producto, carrito de compras, en la sección de promociones, blog, en la página de búsqueda, etc. Veamos la personalización en algunas de ellas:

Logramos captar la atención del visitante con las mejores ofertas en la página de inicio

La página principal, como un escaparate, está diseñada para mostrar las ofertas más interesantes y atraer inmediatamente la atención de los visitantes. Siberian Wellness muestra una selección de productos para atraer tanto a nuevos clientes como a los habituales.

Mientras que los nuevos usuarios podrán familiarizarse con los bestsellers, los que ya compraron previamente recibirán recomendaciones personalizadas de productos que podrían ser de su interés en función de la información almacenada con su historial de compras.

Facilitamos la búsqueda por categorías con una oferta personalizada para cada usuario

Es poco probable que un comprador con interés en una categoría específica quiera ver todos los productos de la misma. Por ello, es muy importante mostrar en esta página una selección con la oferta que puede ser de su interés.

Los nuevos usuarios, cuyas preferencias aún se desconocen, verán los productos más vendidos de la categoría. A aquellos que ya han interactuado en la tienda online se les ofrecen recomendaciones personales basadas en sus intereses y comportamiento en el sitio.

El algoritmo de personalización inteligente en la categoría principal mostrará también recomendaciones personalizadas para todas sus subcategorías. Por ejemplo, en la sección “Belleza”, un cliente verá una selección no solo con las cremas corporales que ha visto, sino también con productos para las manos, así como cosméticos y perfumes. 

Deleitamos al visitante con descuentos personalizados.

En la página de promociones, Siberian Wellness ofrece a sus clientes los productos más populares con descuento. Esto incrementa la posibilidad de que el usuario envíe los productos que le gustan al carrito y finalice la compra.

Ayudamos al usuario en la decisión de compra en la página del producto

Cuando un visitante llega a la página de un producto y muestra un claro interés en un artículo específico del catálogo, está un paso más cerca de finalizar un pedido. En esta etapa del embudo de ventas, además de mostrar información detallada sobre el producto, mostrar un bloque con ofertas similares es otra excelente opción para que un usuario encuentre lo que busca y se decida. 

Recomendaciones personalizadas en el blog del sitio web

Además de publicaciones sobre ecología, estilos de vida saludables y cuidado del cuerpo, el blog del sitio web cuenta con un bloque con los productos más vendidos y las novedades en la tienda. Las recomendaciones cambiarán en tiempo real en función de la sección a la que pertenezca el post: belleza, salud, nutrición y otros. 

Aumentamos la eficiencia de la personalización IA con tests A/B

Para la personalización de la tienda online, se realizaron nueve tests A / B que permitieron, en base al comportamiento, ofrecer a cada visitante productos que encajaban con sus intereses y características individuales. 

Veamos cómo aumentar continuamente las métricas de tu tienda online con esta mecánica a través de mejoras iterativas de Siberian Wellness.

Ofertas personalizadas en la categoría

En tiendas online con una amplia oferta de productos y categorías, no siempre es fácil para el usuario navegar y encontrar lo que busca. Para ahorrar su tiempo y acortar el customer journey, se introdujo un bloque con recomendaciones personalizadas y una selección de bestsellers en la categoría. Veamos qué nos llevó a tomar esta decisión.

Para seleccionar el algoritmo más eficiente, nuestros expertos en Growth Hacking realizaron pruebas A / B. Todos los visitantes del sitio se dividieron aleatoriamente en 3 segmentos:

Al primer segmento se mostraron recomendaciones personalizadas para productos en la categoría:

Al segundo segmento se mostraron los productos más vendidos en la categoría:

Al tercer segmento, el grupo control, no se le mostraron recomendaciones. 

Como resultado de las pruebas, se obtuvieron los siguientes resultados:

Segmento	Conversión	Ticket medio por pedido	Facturación
Recomendaciones personalizadas en la categoría	+12.28%	-3.75%	+8.07%
Bestsellers en la categoría	+5.22%	+0.26%	+5.50%
Sin recomendaciones	–	–	–

Mostrar recomendaciones personalizadas de productos en la categoría obtuvo, con una significancia estadística del 97,4% los mejores resultados: un incremento del 12,3% en las conversiones y un aumento proyectado en la facturación del 8%. 

Mostramos productos de otras categorías en el carrito

Cuando un cliente añade un producto al carrito, las recomendaciones personalizadas también son muy efectivas. Por ello, en Siberian Wellness hemos utilizado los tests A / B para saber qué configuración ofrece los mejores resultados. 

Los visitantes del sitio se dividieron aleatoriamente en 3 segmentos.

Al primer segmento se mostraron productos relacionados de otras categorías distintas a la del artículo en el carrito

Al segundo segmento se le mostraron productos relacionados:

Al tercer segmento, el grupo de control, no se le mostró ninguna recomendación.

Resultados de la prueba:

Segmento	Conversión	Ticket medio por pedido	Facturación
Productos relacionados de otras categorías	+7.35%	+4.33%	+12.00%
Productos relacionados al artículo en el carrito	+2,70%	+2.16%	+4.92%
Sin recomendaciones	–	–	–

Los mejores resultados se obtuvieron con el primer segmento “Productos relacionados de categorías distintas a la categoría del producto en carrito”: crecimiento de conversión en 7.35%, incremento del ticket promedio por pedido en 4.3% y crecimiento de facturación del 12%. Con una significancia estadística del 99,3%.

Mejora de las recomendaciones de búsqueda

Por lo general, cuando un cliente conoce la categoría o producto que le interesa, usa directamente la barra de búsqueda en el sitio. Por ello, es importante implementar la Inteligencia Artificial para facilitar este proceso al visitante. 

Para elegir la estrategia de personalización óptima en la página de búsqueda recurrimos también a los test A/B.

Los visitantes del sitio se dividieron aleatoriamente en 2 segmentos:

Al primer segmento se mostraron recomendaciones de búsqueda:

Al segundo segmento, que era el grupo de control, no se le mostró ninguna recomendación.

Resultados de la prueba:

Segmento	Conversión	Ticket medio por pedido	Facturación
Recomendaciones de búsqueda	-3,24%	+6,75%	+3,29%
Grupo de control	–	–	–

Las recomendaciones de búsqueda mostraron un aumento del ticket medio por pedido del 6.75% y generaron un aumento del 3.3% en la facturación.

En función de los resultados obtenidos en los tests A/B, se elige la hipótesis con el mayor incremento de las métricas clave. 

En este caso, no hubo una diferencia significativa en las tasas de conversión, y los resultados de la prueba podrían descartarse si sólo se tuviera en cuenta esta métrica. Sin embargo, un aumento significativo en el ticket medio por pedido nos hizo considerar la hipótesis. 

Nuestro principal objetivo no es solo probar una hipótesis, sino también analizar diferentes páginas del sitio con el fin de encontrar la solución más efectiva para el negocio (en este caso particular, proporcionar un aumento de los ingresos debido a un incremento significativo en el ticket promedio). 

Resultados

Con una estrategia para la venta online basada en Inteligencia Artificial y un aumento de la eficiencia mediante las pruebas de hipótesis por parte del equipo de Growth Hacker, logramos los siguientes resultados:

• Los bloques de recomendaciones personales en el sitio generan el 16,2% de los pedidos en la tienda online
• La conversión con los bloques de recomendaciones es 13 veces mayor que la media del sitio. 

Comentarios 

“Nuestra marca ecológica ofrece a los clientes una amplia gama de productos de diferentes categorías: desde alimentos y bebidas saludables hasta productos y ropa para el bienestar.  Por ello es importante para nosotros comprender las necesidades y predecir los deseos de cada cliente. Las recomendaciones personalizadas de productos en diferentes páginas de nuestro sitio ahorran tiempo a los clientes y les permiten ver el máximo de ofertas que le interesan de nuestro surtido. Como resultado, todos ganan: los indicadores comerciales crecen y los clientes están satisfechos con nuestro servicio y nuestros productos. Gracias al equipo de Retail Rocket por el análisis en profundidad, las recomendaciones y las soluciones eficaces”, – Daria Veligorodskaya, Directora E-commerce, Siberian Wellness.

“Siberian Wellness se ha ganado el amor y la confianza de millones de clientes en todo el mundo, con un desarrollo del negocio tanto con tiendas físicas como online. Encontramos puntos para mejorar las métricas clave del sitio. Una magnífica y constante comunicación con el equipo de Siberian Wellness y su deseo de desarrollarse utilizando las tendencias de TI nos ayudaron para poder implementar una estrategia que asegura el crecimiento del ticket promedio y los ingresos por cliente”, – Dmitry, Retail Rocket Manager