Lobbes.nl: 29,6% de aumento de ingresos a través de recomendaciones de productos personalizadas

Acerca de Lobbes.nl

La tienda online Lobbes.nl comenzó hace 25 años en el mercado de juguetes en los Países Bajos.
Cuatro veces al año envía un catálogo de juguetes a sus clientes y una edición especial para Navidad. En este catálogo descubren los juguetes más nuevos y populares.

En la tienda online, que recibe a más de 225.000 visitas cada mes, el usuario puede explorar más de 20.000 juguetes diferentes. Además de los juguetes, el usuario también puede encontrar una amplia gama de libros, accesorios para el hogar y material de oficina.

Lobbes desea satisfacer a cada cliente con el juguete que mejor se adapte a sus preferencias o expectativas.

El reto

Con una gama tan amplia de productos, el usuario puede perderse mientras navega o distraerse fácilmente y podría necesitar ayuda para encontrar los productos adecuados en la web.

La tienda online proporciona una visión general organizada de los productos ofrecidos, para que el usuario pueda encontrar fácilmente lo que está buscando, haciendo que su navegación sea más cómoda.

Solución

Retail Rocket proporciona recomendaciones personalizadas en tiempo real para ayudar al usuario a navegar por la tienda online. Estas recomendaciones reflejan automáticamente cualquier cambio en el comportamiento, ayudando a los usuarios de Lobbes a encontrar los productos que necesitan rápidamente y con poco esfuerzo. Al ofrecer una visión general más estructurada de la web con recomendaciones de productos, la tasa de conversión aumenta.

Se realizó un test A/B en dos partes en la tienda online de Lobbes. En este caso, estudiamos el resultado de la implementación por parte de Retail Rocket de sus bloques de recomendaciones personalizadas en la página de carrito y de producto de la tienda holandesa Lobbes.nl.

Personalización en la Página de Producto

Retail Rocket ofrece más de veinte escenarios únicos de personalización para cada paso del proceso de compra del cliente online. Cada paso puede tener un efecto destacado en los indicadores clave de rendimiento de la web.

Para saber cuál de los veinte escenarios era el más efectivo para esta tienda online, se realizó un test A/B en 5 grupos. Todos los usuarios de Lobbes.nl se dividieron aleatoriamente en estos segmentos.

1. El primer segmento de usuarios: productos similares

De acuerdo con el producto mostrado al usuario, las recomendaciones se muestran debajo del producto que está viendo. Las recomendaciones son similares a los productos que el usuario está visualizando.

2. El segundo segmento de usuarios: productos relacionados

En función del producto que el usuario está mirando, se muestran productos relacionados de otras categorías.

3. El tercer segmento de usuarios. Dos bloques: productos similares y productos relacionados

4. El cuarto segmento de usuarios. Dos bloques: productos relacionados y productos similares

5. El quinto segmento de usuarios: grupo de control

Resultado

El objetivo del experimento fue aumentar los ingresos en la página del producto de la tienda online Lobbes.nl. La implementación de las recomendaciones personalizadas dio los siguientes resultados.

	Ingresos	Valor promedio de pedido	Conversión
Dos bloques: productos relacionados y similares vs. grupo de control	+ 29,6%	+ 10,2%	+ 17,7%

Personalización en la página de carrito

La página del carrito (cesta) en la web de un e-retailer facilita la compra de un producto. El usuario generalmente verifica los productos del pedido y luego continúa a la página de pago donde se realiza y confirma el pedido total.

Antes de que el usuario finalice el proceso de compra, se muestran también recomendaciones de productos relacionados de Retail Rocket en la página del carrito.

Todos los usuarios de la página del carrito de Lobbes.nl se dividieron en cuatro segmentos en tiempo real.

1. El primer segmento de usuarios: productos relacionados

2. El segundo segmento de usuarios: productos relacionados de categorías diferentes de la categoría del producto actual

3. El tercer segmento de usuarios: productos relacionados basados en conexiones asociativas

4. El cuarto segmento de usuarios: Grupo de control

Resultados

El objetivo era aumentar los ingresos en la página del carrito. Los siguientes resultados se mostraron en el test A/B realizado entre el grupo con productos relacionados de categorías diferentes de la categoría del producto actual frente al grupo de control:

	Ingresos	Valor promedio de pedido	Conversión
Productos relacionados de categorías diferentes de la categoría del producto actual frente al grupo de control	+ 5,4%	– 0,5%	+ 5,9%

Conclusión

La tecnología Retail Rocket ha tenido un impacto positivo en los ingresos generados en Lobbes.nl.

En la página de producto, según los datos del test A/B, lo más efectivo fueron «Dos bloques: productos relacionados y productos similares». La tasa de conversión aumentó en un 17,7%, los ingresos se incrementaron en un 29,6% y el valor promedio de pedidos aumentó en un 10,2%, con una significación estadística del 99%.

En la página del carrito, el bloque más efectivo fue el de «productos relacionados de categorías diferentes de la categoría del producto actual». Esta funcionalidad aumentó la conversión en un 5,9% y los ingresos se incrementaron en un 5,4%.

Comentarios de Lobbes.nl:

En Lobbes.nl hemos estado buscando una buena  solución para personalizar la web durante algún tiempo. 

Creemos que hacer buenas recomendaciones de productos y ofrecer las alternativas correctas para artículos agotados contribuye enormemente a una experiencia de compra agradable para el cliente. Retail Rocket proporciona, a través de sus algoritmos, una solución inteligente y rápida, que también es fácil de implementar.

Incluso después de comenzar con los bloques de personalización, Retail Rocket ha resultado ser un partner activo que continúa investigando, por ejemplo mediante test A/B, si hay algún punto a mejorar. Esto hace que sea un partner agradable para cooperar con Lobbes.nl y un partner que ofrece una solución de personalización extremadamente buena.

Berry de Snoo – Business Manager