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Recomendaciones personalizadas de productos en la tienda online de Baby&Tiener: aumento de ingresos en un 13,4%

Recomendaciones personalizadas de productos en la tienda online de Baby&Tiener: aumento de ingresos en un 13,4%

El mercado de comercio electrónico crece de forma exponencial. El número de competidores crece cada día más y las expectativas de los usuarios se vuelven más altas. En estas circunstancias, las recomendaciones personalizadas de productos no son un mero objeto de deseo sino un instrumento “imprescindible” para los retailers online.

Los usuarios solo quieren ver los productos en los que están interesados, por lo que la personalización es una de las mejores maneras de mostrar atención y esmero en el trato a los clientes fieles. Las recomendaciones personalizadas de productos involucran a las personas para que sigan explorando la tienda y les ayudan a encontrar lo que es relevante para ellos.

Baby&Tiener es experto en la industria de productos infantiles. De acuerdo a Similarweb, la web cuenta con más de 68 mil usuarios al mes. Esta tienda online holandesa ofrece todo lo necesario para el embarazo, así como para bebés recién nacidos, niños pequeños y adolescentes.

Baby&Tiener buscaba una solución que ayudara a aumentar sus ingresos online de forma significativa y las recomendaciones de productos personalizadas son un refuerzo seguro.

Con la ayuda de Retail Rocket, la empresa lanzó un proyecto de personalización de su tienda online y en este caso de éxito vamos a analizar los resultados de dicha implementación.

Descripción del proceso de análisis de eficiencia

El análisis de eficiencia del sistema de personalización de la web se realizó utilizando el enfoque de test A/B: todos los usuarios de babyentiener.nl se dividieron de forma aleatoria en dos segmentos en tiempo real. Solo a uno de los segmentos de usuarios se le mostraron en tiempo real las recomendaciones personalizadas de productos de Retail Rocket.

El objetivo de la prueba ha sido identificar las diferencias estadísticamente significativas en la tasa de conversión entre ambos segmentos de usuarios.

Los bloques de recomendación de productos se ubicaron en las siguientes páginas dentro de la web:

  • Página de inicio
  • Página de categoría
  • Página de producto
  • Página del carrito
  • Página de error 404

Página de inicio

Como retailer de “todo para bebés”, la página de inicio de la tienda online muestra el escaparate a través del cual los compradores buscarán todo lo que necesitan. Disponen de varios segundos para decidir si es lo suficientemente bueno como para hacer una compra, por lo que es importante que la primera impresión sea buena.

Recomendaciones personalizadas en tiempo real

Las recomendaciones personalizadas de productos se basan en los intereses de los usuarios y su comportamiento en la web en tiempo real. Nuestra investigación muestra que ~ 50% de los usuarios que terminan comprando, realizan su compra dentro de las 24 horas posteriores a la primera interacción con la web, lo que hace que generar contenido personalizado de forma rápida sea muy importante.

Productos más populares en la categoría de interés

Los productos más populares de la categoría en la que el usuario mostró interés.

Página de categoría

Una de las páginas más importantes de la tienda online es la página de categoría. Para evitar que un usuario se vaya, se destacan de forma automática los productos con más posibilidad de ser comprados con los Productos más populares para cada categoría de recomendaciones. Estos se actualizan en tiempo real, reflejando y aprovechando cualquier cambio en el comportamiento de forma automática.

Página de producto

El objetivo de las recomendaciones personales en la página de producto es evitar que los usuarios se vayan si piensan que el producto no es el que estaban buscando.

La mejor manera de evitar esto es mostrar los productos más similares a los que los usuarios están visitando actualmente. La similitud se basa en las propiedades del producto (precio, marca, categoría, descripción, etc.) y el comportamiento de otros clientes (lo que también vieron, lo que finalmente terminaron comprando, etc.). Ayuda a los clientes a encontrar los productos que necesitan.

Otro objetivo de las recomendaciones en la página de producto es aumentar el valor promedio del pedido ofreciendo Productos relacionados. Estos son artículos complementarios que los usuarios pueden agregar al carro junto con el producto actual.

Página del carrito

Si hay artículos en el carrito significa que los clientes están a punto de cruzar la meta y están a un paso de ser redirigidos al proceso de pago.

Este es el momento perfecto para aumentar el valor promedio de los pedidos, sugiriendo artículos complementarios del catálogo, lo que permite a los clientes darse el capricho de compras impulsivas de última hora.

Baby&Tiener anima a los clientes a realizar nuevas compras mediante las recomendaciones de Productos relacionados basadas en los intereses que han demostrado, así como en las compras de otros clientes.

Página de error 404

¿Alguna vez ha pensado en sacarle el máximo rendimiento a la página que muestra un error 404? Las recomendaciones son una excelente manera de utilizar el espacio 404 como un posible refuerzo de conversión.

En los casos en los que aparece esta página, Baby&Tiener muestra Recomendaciones personalizadas. Presenta una lista con los productos que los usuarios tienen mayor probabilidad de comprar en función de sus preferencias, el comportamiento en la web y el historial de pedidos.

Resultados

El test A/B mostró los siguientes resultados:

Tasa de conversión Valor Pedido Promedio Ingresos
Resultados de la implementación de Retail Rocket +7.1% +4.5% +13.4%

De acuerdo con los datos de los test A/B, las recomendaciones de productos de Retail Rocket mejoran la tasa de conversión en un 7,1% con un valor estadístico de 90,7%.

El valor del pedido promedio mejoró en un 4,5% y, como resultado, en general la facturación total incrementó un 13,4%.

Retail Rocket

El sistema de recomendación de productos de Retail Rocket adopta un enfoque basado en datos y utiliza un potente motor de aprendizaje automático para ofrecer las recomendaciones más relevantes según el contexto para cada cliente en función del comportamiento, la intención, las compras pasadas y muchas otras variables.

Se basa en algoritmos altamente personalizables para determinar qué productos o bloques de productos mostrar. Asimismo, le ofrece el control total sobre el diseño y la ubicación de las recomendaciones y transparencia absoluta a través de un panel de acceso para consultar todos los parámetros y resultados de negocio.

Jordy Schipper, Ecommerce Manager de Baby&Tiener

“Hemos elegido Retail Rocket por su facilidad de uso e implementación, pero sobre todo por el potencial de sus algoritmos. Estamos muy contentos con la mejora en la tasa de conversión que hemos visto hasta ahora y el nivel de servicio al cliente con el que nos hemos encontrado”.

Descubra más información sobre el sistema de recomendación de productos de Retail Rocket aquí.

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