Skip to main content

ДОКЛАД

Преобразяване на пазаруването само за 6 месеца с Sweaty Betty

Вижте как тази глобална марка за активни облекла и лайфстайл се възползва максимално от ключови стратегии за ангажиране на клиентите, за да генерира цялостно увеличение на приходите от персонализация, включително +62% увеличение на приходите от една и съща сесия от викторини, захранвани с препоръки.

Бранш

Мода & Облекло

Използвани възможности

Препоръчайте Target Оптимизирайте Открийте

+62%

повишаване на приходите от същата сесия от викторини, захранвани с препоръки, в сравнение с викторини, изпълнявани на предишна система без препоръки

+20.4%

увеличение на покупките на Черния петък от нови клиенти от ЕС благодарение на персонализираните съобщения в сравнение с контролната група без персонализирани съобщения

+8%

повишаване на AOV в САЩ от уиджети за препоръки, показвани на PDP

Въведение

Sweaty Betty, британска марка за активно облекло и начин на живот за жени, винаги е била нещо повече от висококачествени дрехи - тя е създала глобален бизнес, като поставя клиента на първо място, давайки възможност на жените да спортуват във фитнеса и извън него. Именно непрекъснатото желание да се осигури подбрано и съпричастно преживяване за купувачите накара компанията да инвестира в персонализирането.

Само за шест месеца Sweaty Betty създаде екип, фокусиран върху персонализацията, в рамките на своя екип за управление на цифрови продукти, координира своите отдели по отношение на целите, свързани с персонализацията, внедри новия си инструмент Dynamic Yield и започна работа със стратегически преживявания и тестове на място. Като цяло на най-големия им пазар, Великобритания, за 6 месеца те отбелязаха ръст на приходите от персонализация, включително увеличение на броя на артикулите на трансакция с +52% и по-висока средна стойност на поръчката с +57% от персонализираните препоръки.

"Сътрудничеството с Dynamic Yield означава, че можем да изграждаме невероятни преживявания с огромна гъвкавост и бързина в цифровите канали. Тъй като вече не сме силно зависими от големите технически интеграции и мърчандайзинг, сега можем да се движим по-бързо и можем да предоставим повече преживявания на нашите клиенти. 

В миналото разчитахме основно на препоръки за продукти; сега можем да използваме това, което смятаме, че е подходящо за нашия клиент по отношение на неговите нужди, и да се опитаме да предвидим и след това да отговорим на намеренията на клиента. Този подход промени преживяването на клиентите и в резултат на това - тяхната лоялност и степента на конверсия."

Хелън Мартин, Lead Digital Product Manager, Sweaty Betty

Предизвикателството

Отключване на гъвкавост и целенасочени преживявания

Когато Sweaty Betty и Dynamic Yield започнаха да работят заедно, марката беше изчерпала ползите от съществуващите инструменти за стимулиране на ангажираността на клиентите чрез персонализиране, но това не беше достатъчно. Sweaty Betty трябваше да подобри способността си за точно насочване към клиентите в точното време, на точното място и с точния продукт - нелека задача при толкова разнообразни нужди на клиентската база и амбициозния международен растеж на марката.

Използвайки Experience OS, Sweaty Betty работеше, за да стимулира растежа на UX и да предостави персонализирано преживяване на място от световна класа, измерено чрез коефициенти на конверсия и повишения и информирано от прозренията, получени за ключовите сегменти на аудиторията. Предоставяйки по-цялостно и персонализирано изживяване, те повишиха лоялността на клиентите, процента на конверсиите и приходите. По-долу са дадени някои примери за успешни случаи на употреба и предизвикателства, решени с персонализация.

Ранно изпълнение

Постигане на мащабируемост с насочвани продажби за увеличаване на откриването на продукти

Марка, която произвежда дрехи, които да служат цял живот, продуктите на Sweaty Betty са с по-високи цени и изискват повече обучение за продуктите, отколкото обикновените спортни облекла. Това може да бъде непосилно за купувачите, затова една от целите на Sweaty Betty беше да опрости и насочи процеса на откриване на продукти с персонализирани тестове за клинове и сутиени.

Въпреки че марката е постигнала известен успех, като е използвала система на трета страна за въвеждане на викторини на място, това решение в крайна сметка не е било мащабируемо, тъй като е било непрактично да се тества и оптимизира викторината за уникални типове посетители. С помощта на Experience OS Sweaty Betty стартира базирани на шаблони тестове, които могат да бъдат тествани и коригирани с лекота, което увеличава жизнеспособността и въздействието на този подход за ръководени продажби. Викторините се захранваха от специално създадена стратегия за препоръчване на Experience OS, която филтрираше най-популярните гамаши въз основа на профила на отговорите на потребителя.

В този тест посетителите бяха приканени да отговорят на поредица от въпроси относно предпочитанията си за гамаши, което генерира уникална страница с резултати за пазаруване. Това помогна на Sweaty Betty да предостави персонализирано изживяване при пазаруване.

В този тест посетителите бяха помолени да отговорят на поредица от въпроси относно предпочитанията си за сутиен, което генерира уникална страница с предложени продукти. В допълнение към предоставянето на персонализирано преживяване при пазаруване, тестът помогна на Sweaty Betty да информира клиентите за видовете сутиени, които могат да закупят, и за въпросите, които трябва да обмислят, когато правят покупка.

С тези два шаблона за викторини Sweaty Betty получи възможност лесно да провежда тестове и да коригира стратегията за препоръки, която захранва викторините на място, което прави тази стратегия мащабируема в дългосрочен план.

След пускането на новите викторини в действие Sweaty Betty отбеляза общо увеличение на средната стойност на поръчката (AOV) с +1,93%, увеличение на процента на конверсия с +7% и увеличение на приходите от една и съща сесия с +62% в сравнение с предишните викторини.

Въздействието върху приходите на персонализираните, чувствителни към времето съобщения за Черния петък

По време на Черния петък Sweaty Betty искаше да сведе до минимум времето между действието за добавяне към количката и крайната транзакция, за да осигури повече конверсии от посетителите на сайта. За да постигнат това, те прилагат персонализиран изскачащ прозорец за посетителите, съдържащ съобщения за недостиг ("ограничена наличност"), както и сумата, която посетителят би спестил, ако се откаже в този момент. Този брой се определя от индивидуалната количка и е различен за всеки потребител. 

Изскачащият прозорец беше показан на 95% от потребителите, които добавиха елемент в кошницата и продължиха да разглеждат още две страници (което показва разумно намерение за покупка). Останалите 5% посетители от тази група служат за контролна група, за да се измери повишаването на ефективността.

В резултат на персонализирания изскачащ магазин Sweaty Betty отбеляза увеличение на допълнителните приходи с  +3% в Обединеното кралство и увеличение на допълнителните приходи с +8,3% в ЕС.

Водене с препоръки, задвижвани от AI

След успешни тестове Sweaty Betty установи, че препоръките, задвижвани от алгоритми, водят до по-добри нива на реализации от ръчно избраните. Затова те използваха алгоритмите в Experience OS, за да добавят уиджет за препоръчване на продукти във всички PDP, като използват контекстуална информация от поведението на други потребители, за да показват подобни разглеждани продукти в резултатите.

Вижте тук два различни вида уиджети за препоръчване на продукти, показани в PDP. Единият показва един продукт, а другият - 3 продукта с възможност за превключване към "Наскоро разгледани".

След като ранният тест на уиджетите за препоръка доведе до повишаване на средната стойност на поръчката (AOV) с +3% в Обединеното кралство и до повишаване на AOV с +8% в САЩ, Sweaty Betty внедри тези уиджети в целия сайт. В допълнение към увеличените приходи, тази стратегия намали часовете, прекарани от екипа в препоръки, което доведе до по-добро въздействие при по-малко работа.

Основният извод

Благодарение на възможността за възстановяване на викторини, захранване на препоръки, разбиране на ключови данни за аудиторията и внедряване на наистина персонализирано изживяване на сайта за всеки посетител, Dynamic Yield позволи на Sweaty Betty да прецизира редица стратегии за ангажиране на клиенти, за да ги направи още по-целенасочени и ефективни - всичко това в рамките на шест месеца, включително внедряването.  

Картографирането на афинитета на Dynamic Yield дава възможност на Sweaty Betty да създаде сегменти на аудиторията, да се фокусира върху потенциалните възможности и да ги оцени, а след това да ги преследва с прецизност. Дигиталният екип на Sweaty Betty не е голям, така че беше от ключово значение решението да бъде мащабируемо и икономично, което да им позволи да използват времето си разумно, като се фокусират върху правилните неща. Данните за аудиторията в Dynamic Yield също са безценни; преди това екипът беше направил предположения за определени сегменти на аудиторията, които при тестването се оказаха неточни. Благодарение на работата си с Dynamic Yield Sweaty Betty вече разполага с банка от бизнес казуси, които екипът на CRO може да използва за тестване на потенциални възможности за приходи.

Какво следва за тази иновативна марка? Sweaty Betty планира да вкара CRM данни в Dynamic Yield, за да изгради по-сложни сегменти на аудиторията. Те също така планират да разширят програмата си за персонализиране до електронната поща, като използват максимално инструментите с изкуствен интелект в Dynamic Yield, за да добавят препоръки директно в пощенските кутии на потребителите. И накрая, Sweaty Betty наскоро стартира архитектура на безглав уебсайт и ще започне да захранва всички персонализирани преживявания на своя уебсайт чрез API за преживявания.