Skip to main content

Rapport

De winkelervaring transformeren in slechts 6 maanden met Sweaty Betty

Bekijk hoe dit wereldwijde activewear- en lifestylemerk de belangrijkste strategieën voor klantbetrokkenheid heeft gemaximaliseerd om een algehele verbetering van personalisatie te genereren, inclusief een stijging van +62% in de inkomsten uit dezelfde sessie door quizzen op basis van aanbevelingen.

Industrie

Mode en kleding

Gebruikte capaciteit

Aanbevelen Doel Optimaliseren Ontdekken

+62%

Stijging van de inkomsten uit dezelfde sessie van quizzen op basis van aanbevelingen, vergeleken met quizzen die op een eerder systeem zonder aanbevelingen werden uitgevoerd

+20.4%

toename van Black Friday-aankopen van nieuwe EU-klanten via gepersonaliseerde berichten, vergeleken met de controlegroep zonder gepersonaliseerde berichten

+8%

verhoging van de AOV in de VS door aanbevelingswidgets die worden weergegeven op PDP's

Introductie

Sweaty Betty, een in het Verenigd Koninkrijk gevestigd activewear- en lifestylemerk voor vrouwen, is altijd meer geweest dan alleen kleding van hoge kwaliteit - ze hebben een wereldwijd bedrijf gemaakt door de klant op de eerste plaats te zetten en vrouwen sterker te maken door middel van fitness en meer. Het was de voortdurende wens om het winkelend publiek een samengestelde, empathische ervaring te bieden die het bedrijf ertoe bracht te investeren in personalisatie.

In de loop van slechts zes maanden creëerde Sweaty Betty een op personalisatie gericht team binnen hun Digital Product Management-team, coördineerde hun afdelingen op doelen die verband houden met personalisatie, implementeerde hun nieuwe tool Dynamic Yield en ging van start met strategische on-site ervaringen en tests. Over het algemeen zagen ze in hun grootste markt, het VK, in 6 maanden een stijging van de inkomsten door personalisatie, waaronder een stijging van +52% in artikelen per transactie en een +57% hogere gemiddelde bestelwaarde van gepersonaliseerde aanbevelingen.

"De samenwerking met Dynamic Yield heeft ertoe geleid dat we geweldige ervaringen kunnen bouwen met enorme flexibiliteit en snelheid via digitale kanalen. Omdat we niet langer sterk afhankelijk zijn van grote technische integraties en merchandising, kunnen we nu sneller handelen en meer ervaringen voor onze klanten bieden. 

Historisch gezien vertrouwden we sterk op productaanbevelingen; nu kunnen we gebruikmaken van wat we denken dat goed is voor onze klant in termen van hun behoeften en proberen te anticiperen en vervolgens te voldoen aan de intentie van de klant. Deze aanpak heeft de klantervaring getransformeerd en als gevolg daarvan de klantloyaliteit en conversieratio's."

Helena Martin, Lead Digital Product Manager, Sweaty Betty

De uitdaging

Flexibiliteit en gerichte ervaringen ontsluiten

Toen Sweaty Betty en Dynamic Yield voor het eerst begonnen samen te werken, had het merk de voordelen van de bestaande tools om klantbetrokkenheid via personalisatie te stimuleren uitgeput, maar het was niet genoeg. Sweaty Betty moest beter in staat zijn om klanten op het juiste moment, op de juiste plaats, met het juiste product nauwkeurig te targeten - geen sinecure met zulke uiteenlopende behoeften in het klantenbestand en de ambitieuze internationale groei van het merk.

Door gebruik te maken van Experience OS werkte Sweaty Betty aan het stimuleren van UX-groei en het leveren van een gepersonaliseerde onsite ervaring van wereldklasse, gemeten aan de hand van conversieratio's en verhogingen en op basis van inzichten die zijn verkregen over belangrijke doelgroepsegmenten. Door een meer end-to-end, hypergepersonaliseerde ervaring te bieden, stimuleerden ze de klantloyaliteit, conversieratio's en omzet. Hieronder staan enkele voorbeelden van hun succesvolle use cases en uitdagingen die zijn opgelost met personalisatie.

Vroege executie

Schaalbaarheid bereiken met begeleide verkoop om het ontdekken van producten te vergroten

Een merk dat kleding maakt die een leven lang meegaat, de producten van Sweaty Betty hebben hogere prijzen en vereisen meer producteducatie dan gemiddelde sportkleding. Dit kan overweldigend zijn voor het winkelend publiek, dus een van de doelen van Sweaty Betty was om het productontdekkingsproces te vereenvoudigen en te begeleiden met gepersonaliseerde quizzen voor leggings en bh's.

Hoewel het merk enig succes had geboekt met het gebruik van een systeem van derden om on-site quizzen te implementeren, was deze oplossing uiteindelijk niet schaalbaar omdat het onpraktisch werd om de quiz consistent te testen en te optimaliseren voor unieke typen bezoekers. Via Experience OS lanceerde Sweaty Betty op sjablonen gebaseerde quizzen die gemakkelijk getest en aangepast konden worden, waardoor de levensvatbaarheid en impact van deze begeleide verkoopaanpak toenam. De quizzen werden aangedreven door een op maat gemaakte Experience OS aanbevelingsstrategie die de populairste leggings filterde op basis van het antwoordprofiel van de gebruiker.

In deze quiz werden bezoekers gevraagd om een reeks vragen te beantwoorden over hun voorkeuren voor leggings, wat een unieke pagina met shoppable resultaten opleverde. Dit hielp Sweaty Betty om een gepersonaliseerde winkelervaring te bieden.

In deze quiz werden bezoekers gevraagd om een reeks vragen te beantwoorden over hun bh-voorkeuren, wat een unieke pagina met voorgestelde producten opleverde. Naast het bieden van een gepersonaliseerde winkelervaring, hielp de quiz Sweaty Betty om klanten te informeren over de soorten beschikbare bh's die ze kunnen kopen en de vragen waarmee ze rekening moeten houden bij het doen van een aankoop.

Met deze twee quizsjablonen kreeg Sweaty Betty de mogelijkheid om eenvoudig tests uit te voeren en de aanbevelingsstrategie aan te passen die de quizzen op locatie aanstuurt, waardoor deze strategie op de lange termijn schaalbaar wordt.

Sinds de nieuwe quizzen live zijn gegaan, heeft Sweaty Betty een algehele stijging van +1.93% gezien in de gemiddelde bestelwaarde (AOV), een stijging van +7% in conversieratio's en een stijging van +62% in inkomsten uit dezelfde sessie in vergelijking met de vorige quizervaringen.

De omzetimpact van gepersonaliseerde, tijdgevoelige Black Friday-berichten

Op Black Friday wilde Sweaty Betty de tijd tussen een add-to-cart-actie en de uiteindelijke transactie minimaliseren, zodat er meer conversies van sitebezoekers waren. Om dit te bereiken, implementeerden ze een gepersonaliseerde pop-up voor bezoekers met schaarsteberichten ("beperkte voorraad"), evenals het bedrag dat de bezoeker zou besparen als de kassa op dat moment zou plaatsvinden. Dit nummer was gebaseerd op de winkelwagen van de persoon en verschilde voor elke gebruiker. 

De pop-up werd getoond aan 95% van de gebruikers die een artikel aan het winkelmandje toevoegden en vervolgens door nog twee pagina's bladerden (wat aangeeft dat ze een redelijke intentie hebben om te kopen). De overige 5% van de bezoekers in deze groep diende als controle om de uplift te meten.

Als gevolg van de gepersonaliseerde pop-up zag Sweaty Betty een stijging van +3% in incrementele inkomsten in het VK en een stijging van +8.3% in incrementele inkomsten in de EU.

Toonaangevend met AI-gestuurde aanbevelingen

Na succesvolle tests stelde Sweaty Betty vast dat aanbevelingen op basis van algoritmen betere conversieratio's opleveren dan handmatig gekozen aanbevelingen. Dus gebruikten ze de algoritmen in Experience OS om een productaanbevelingswidget toe te voegen aan alle PDP's, waarbij ze contextuele informatie van het gedrag van andere gebruikers gebruikten om vergelijkbare gebladerde producten in de resultaten weer te geven.

Zie hier twee verschillende soorten widgets voor productaanbevelingen die op een PDP worden weergegeven. De ene toont een enkel product en de andere toont 3 producten met de optie om over te schakelen naar 'Recent bekeken'.

Nadat een vroege test van de aanbevelingswidgets een stijging van +3% in de gemiddelde bestelwaarde (AOV) in het VK en een stijging van +8% in AOV in de VS opleverde, heeft Sweaty Betty deze widgets op de hele site geïmplementeerd. Naast de hogere omzet verminderde deze strategie de teamuren die aan aanbevelingen werden besteed, wat een betere impact opleverde voor minder werk.

De belangrijkste conclusie

Met de mogelijkheid om quizzen opnieuw op te bouwen, aanbevelingen te doen, belangrijke inzichten in het publiek te begrijpen en een echt gepersonaliseerde site-ervaring voor elke bezoeker in te zetten, heeft Dynamic Yield Sweaty Betty in staat gesteld om een aantal strategieën voor klantbetrokkenheid te verfijnen om ze nog gerichter en effectiever te maken - allemaal binnen zes maanden, inclusief implementatie.  

Dynamic Yield's affinity mapping stelt Sweaty Betty in staat om publiekssegmenten te creëren, potentiële kansen in kaart te brengen en deze kansen vervolgens met precisie na te jagen. Het digitale team van Sweaty Betty is niet groot, dus het was belangrijk dat de oplossing schaalbaar en zuinig was, zodat ze hun tijd slim konden gebruiken door zich op de juiste dingen te richten. De doelgroepgegevens in Dynamic Yield zijn ook van onschatbare waarde geweest; het team had eerder aannames gedaan over bepaalde doelgroepsegmenten die bij het testen onjuist bleken te zijn. Door hun samenwerking met Dynamic Yield heeft Sweaty Betty nu een bank met business cases die het CRO-team kan gebruiken om potentiële inkomstenbronnen te testen.

Wat is de volgende stap voor dit innovatieve merk? Sweaty Betty is van plan om CRM-gegevens op te nemen in Dynamic Yield om geavanceerdere doelgroepsegmenten te maken. Ze hebben ook plannen om hun personalisatieprogramma uit te breiden naar e-mail, waarbij ze de AI-tools in Dynamic Yield gebruiken om aanbevelingen rechtstreeks in de inbox van consumenten te plaatsen. Tot slot heeft Sweaty Betty onlangs een headless website-architectuur gelanceerd en zullen ze beginnen met het aandrijven van alle gepersonaliseerde ervaringen op hun website via Experience API's.