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BERICHT

Verändern Sie das Einkaufserlebnis in nur 6 Monaten mit Sweaty Betty

Erfahren Sie, wie diese globale Activewear- und Lifestyle-Marke wichtige Kundenbindungsstrategien maximierte, um eine Gesamtsteigerung der Personalisierung zu erzielen, einschließlich einer Steigerung des Umsatzes in derselben Sitzung um +62 % durch empfehlungsgestützte Quizfragen.

Branche

Mode & Bekleidung

Verwendete Funktion

Empfehlen Target Optimize Entdecken

+62%

Steigerung des Umsatzes in derselben Sitzung durch empfehlungsgestützte Quizze im Vergleich zu Quiz, die auf einem früheren System ohne Empfehlungen durchgeführt wurden

+20.4%

Anstieg der Black Friday-Käufe von EU-Neukunden durch personalisierte Nachrichten im Vergleich zur Kontrollgruppe ohne personalisiertes Messaging

+8%

Steigerung des AOV in den USA durch Empfehlungs-Widgets, die auf PDPs angezeigt werden

Einleitung

Sweaty Betty, eine in Großbritannien ansässige Activewear- und Lifestyle-Marke für Frauen, ging es schon immer um mehr als nur hochwertige Kleidung – sie haben ein globales Geschäft gemacht, indem sie den Kunden an die erste Stelle setzen und Frauen durch Fitness und darüber hinaus stärken. Es war der anhaltende Wunsch, den Käufern ein kuratiertes, einfühlsames Erlebnis zu bieten, der das Unternehmen dazu veranlasste, in die Personalisierung zu investieren.

Im Laufe von nur sechs Monaten baute Sweaty Betty ein auf Personalisierung fokussiertes Team innerhalb des Digital Product Management-Teams auf, koordinierte die Abteilungen in Bezug auf die Ziele im Zusammenhang mit der Personalisierung, implementierte das neue Tool Dynamic Yield und legte mit strategischen Vor-Ort-Erfahrungen und Tests sofort los. Insgesamt verzeichneten sie in ihrem größten Markt, Großbritannien, innerhalb von 6 Monaten einen Umsatzanstieg durch Personalisierung, einschließlich eines Anstiegs von +52 % bei den Artikeln pro Transaktion und eines um +57 % höheren durchschnittlichen Bestellwerts durch personalisierte Empfehlungen.

"Die Zusammenarbeit mit Dynamic Yield hat dazu geführt, dass wir erstaunliche Erlebnisse mit enormer Agilität und Geschwindigkeit über digitale Kanäle hinweg schaffen können. Da wir nicht mehr stark auf große technische Integrationen und Merchandising angewiesen sind, können wir jetzt schneller handeln und unseren Kunden mehr Erlebnisse bieten. 

In der Vergangenheit haben wir uns stark auf Produktempfehlungen verlassen. Jetzt können wir das, was wir für unsere Kunden für richtig halten, in Bezug auf ihre Bedürfnisse nutzen und versuchen, die Absicht des Kunden zu antizipieren und dann zu erfüllen. Dieser Ansatz hat das Kundenerlebnis und damit auch die Kundenbindung und die Konversionsraten verändert."

Helen Martin, Lead Digital Product Manager, Sweaty Betty

Die Herausforderung

Erschließung von Agilität und zielgerichteten Erlebnissen

Als Sweaty Betty und Dynamic Yield zum ersten Mal zusammenarbeiteten, hatte die Marke die Vorteile der bestehenden Tools ausgeschöpft, um die Kundenbindung durch Personalisierung zu fördern, aber das reichte nicht aus. Sweaty Betty musste seine Fähigkeit verbessern, Kunden zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und mit dem richtigen Produkt präzise anzusprechen – keine leichte Aufgabe bei den unterschiedlichen Bedürfnissen des Kundenstamms und dem ehrgeizigen internationalen Wachstum der Marke.

Durch die Nutzung von Experience OS arbeitete Sweaty Betty daran, das UX-Wachstum voranzutreiben und ein personalisiertes, erstklassiges Onsite-Erlebnis zu bieten, das an Konversionsraten und -steigerungen gemessen und auf Erkenntnissen basiert, die in wichtigen Zielgruppensegmenten gewonnen wurden. Durch die Bereitstellung eines durchgängigen, hyperpersonalisierten Erlebnisses steigerten sie die Kundentreue, die Konversionsraten und den Umsatz. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für erfolgreiche Anwendungsfälle und Herausforderungen, die mit Personalisierung gelöst wurden.

Vorzeitige Ausführung

Skalierbarkeit mit Guided Selling zur Steigerung der Produktentdeckung

Als Marke, die Kleidung herstellt, die ein Leben lang hält, haben die Produkte von Sweaty Betty's höhere Preise und erfordern mehr Produktaufklärung als durchschnittliche Sportbekleidung. Dies kann für Käufer überwältigend sein, daher war es eines der Ziele von Sweaty Betty, den Produktentdeckungsprozess mit personalisierten Quizfragen für Leggings und BHs zu vereinfachen und zu leiten.

Die Marke hatte zwar einige Erfolge mit einem Drittanbietersystem zur Implementierung von Vor-Ort-Quiz erzielt, aber diese Lösung war letztendlich nicht skalierbar, da es unpraktisch wurde, das Quiz konsequent für einzigartige Besuchertypen zu testen und zu optimieren. Mit Experience OS führte Sweaty Betty vorlagenbasierte Quizfragen ein, die problemlos getestet und angepasst werden konnten, um die Durchführbarkeit und Wirkung dieses geführten Verkaufsansatzes zu erhöhen. Die Quizze wurden von einer maßgeschneiderten Experience OS-Empfehlungsstrategie unterstützt, die die beliebtesten Leggings basierend auf dem Antwortprofil des Benutzers filterte.

In diesem Quiz wurden die Besucher aufgefordert, eine Reihe von Fragen zu ihren Vorlieben für Leggings zu beantworten, was zu einer einzigartigen Seite mit einkaufbaren Ergebnissen führte. Dies half Sweaty Betty, ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten.

In diesem Quiz wurden die Besucher aufgefordert, eine Reihe von Fragen zu ihren BH-Vorlieben zu beantworten, was zu einer einzigartigen Seite mit Produktvorschlägen führte. Das Quiz bot nicht nur ein personalisiertes Einkaufserlebnis, sondern half Sweaty Betty auch, die Kunden über die verfügbaren BHs und die Fragen, die sie beim Kauf berücksichtigen sollten, aufzuklären.

Mit diesen beiden Quizvorlagen erhielt Sweaty Betty die Möglichkeit, Tests einfach durchzuführen und die Empfehlungsstrategie für die Vor-Ort-Quizze anzupassen, wodurch diese Strategie auf lange Sicht skalierbar wird.

Seit der Veröffentlichung der neuen Quizze hat Sweaty Betty im Vergleich zu den vorherigen Quiz-Erlebnissen einen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) um insgesamt +1,93 %, einen Anstieg der Konversionsraten um +7 % und einen Anstieg des Umsatzes in derselben Sitzung um +62 % verzeichnet.

Die Auswirkungen von personalisierten, zeitkritischen Black Friday-Nachrichten auf den Umsatz

Am Black Friday wollte Sweaty Betty die Zeit zwischen einer Add-to-Cart-Aktion und der endgültigen Transaktion minimieren und so für mehr Conversions von Website-Besuchern sorgen. Um dies zu erreichen, implementierten sie ein personalisiertes Pop-up für Besucher, das die Knappheitsmeldung ("begrenzter Lagerbestand") sowie den Geldbetrag enthielt, den der Besucher sparen würde, wenn der Checkout in diesem Moment stattfinden würde. Diese Zahl basierte auf dem Warenkorb der Person und war für jeden Benutzer unterschiedlich. 

Das Pop-up wurde 95 % der Benutzer angezeigt, die einen Artikel in den Warenkorb legten und zwei weitere Seiten durchsuchten (was auf eine vernünftige Kaufabsicht hinweist). Die restlichen 5% der Besucher in dieser Gruppe dienten als Kontrolle, um den Uplift zu messen.

Als Ergebnis des personalisierten Pop-ups verzeichnete Sweaty Betty einen Anstieg des inkrementellen Umsatzes um +3 % in Großbritannien und einen Anstieg des inkrementellen Umsatzes um +8,3 % in der EU.

Führend mit KI-gestützten Empfehlungen

Nach erfolgreichen Tests stellte Sweaty Betty fest, dass algorithmusbasierte Empfehlungen zu besseren Konversionsraten führen als manuell ausgewählte. Daher nutzten sie die Algorithmen in Experience OS, um allen PDPs ein Widget für Produktempfehlungen hinzuzufügen. Dabei wurden Kontextinformationen aus dem Verhalten anderer Benutzer verwendet, um in den Ergebnissen ähnliche gesuchte Produkte anzuzeigen.

Sehen Sie hier zwei verschiedene Arten von Produktempfehlungs-Widgets, die auf einem PDP angezeigt werden. Eines zeigt ein einzelnes Produkt und das andere 3 Produkte mit der Option, auf "Zuletzt angesehen" umzuschalten.

Nachdem ein früher Test der Empfehlungs-Widgets zu einer Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) um +3 % in Großbritannien und einer Steigerung des AOV um +8 % in den USA geführt hatte, setzte Sweaty Betty diese Widgets auf der gesamten Website ein. Zusätzlich zu den höheren Einnahmen verringerte diese Strategie die Teamstunden, die für Empfehlungen aufgewendet wurden, was zu einer besseren Wirkung bei weniger Arbeit führte.

Die wichtigste Erkenntnis

Mit der Möglichkeit, Quizfragen neu zu erstellen, Empfehlungen zu geben, wichtige Erkenntnisse über die Zielgruppe zu verstehen und jedem Besucher ein wirklich personalisiertes Website-Erlebnis zu bieten, hat Dynamic Yield es Sweaty Betty ermöglicht, eine Reihe von Kundenbindungsstrategien zu verfeinern, um sie noch gezielter und effektiver zu gestalten – und das alles innerhalb von sechs Monaten, einschließlich der Implementierung.  

Das Affinitäts-Mapping von Dynamic Yield ermöglicht es Sweaty Betty, Zielgruppensegmente zu erstellen, potenzielle Chancen zu verfeinern und einzuschätzen und diese Chancen dann präzise zu verfolgen. Das digitale Team von Sweaty Betty ist nicht riesig, daher war es wichtig, dass die Lösung skalierbar und wirtschaftlich ist, damit sie ihre Zeit intelligent nutzen können, indem sie sich auf die richtigen Dinge konzentrieren. Die Zielgruppendaten in Dynamic Yield waren ebenfalls von unschätzbarem Wert. Das Team hatte zuvor Annahmen über bestimmte Zielgruppensegmente getroffen, die sich beim Testen als ungenau herausstellten. Durch die Zusammenarbeit mit Dynamic Yield verfügt Sweaty Betty nun über eine Datenbank mit Business Cases, die das CRO-Team nutzen kann, um potenzielle Umsatzmöglichkeiten zu testen.

Wie geht es weiter mit dieser innovativen Marke? Sweaty Betty plant, CRM-Daten in Dynamic Yield aufzunehmen, um anspruchsvollere Zielgruppensegmente zu erstellen. Sie planen auch, ihr Personalisierungsprogramm auf E-Mail auszuweiten und die KI-gestützten Tools in Dynamic Yield zu maximieren, um Empfehlungen direkt in die Posteingänge der Verbraucher zu füllen. Zu guter Letzt hat Sweaty Betty kürzlich eine Headless-Website-Architektur eingeführt und wird damit beginnen, alle personalisierten Erlebnisse auf ihrer Website über Experience APIs zu ermöglichen.