A equipe descobriu que a promoção de outras peças de vestuário na página de detalhes do produto (PDP) de calçados gerou um aumento de 537,46% na taxa de cliques para produtos que não eram calçados, atingindo o objetivo da equipe de aumentar o conhecimento do produto em novas categorias.

Com esse sucesso nas páginas de detalhes do produto (PDPs), a On expandiu sua estratégia de recomendações de produtos que não eram calçados para mais páginas do site, garantindo que os clientes sempre vissem uma variedade de produtos, independentemente do que estivessem procurando.  A equipe utilizou uma combinação de estratégias de recomendação de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo e estratégias híbridas, e inseriu recomendações de produtos centradas no cliente na página inicial, nas páginas de listagem de produtos de calçados e na página do carrinho para incentivar a descoberta e as vendas cruzadas ao longo da jornada do cliente.

De forma geral, a venda cruzada em diferentes categorias e tipos de página melhorou o engajamento com produtos que não eram calçados e aumentou as conversões. Por exemplo, a On descobriu que mais de 55% dos visitantes da página de produtos de calçados clicaram no cartão de venda cruzada daquela página, resultando em um aumento nas conversões desse grupo de público.

Além de recomendações de produtos criadas especificamente para ampliar o conhecimento das categorias da On que não são de calçados, a equipe também executa recomendações sofisticadas com base em segmentação avançada de público e no comportamento de navegação individual. Essas experiências personalizadas incentivam a conversão e aumentam o valor médio dos pedidos.

Por exemplo, recomendações personalizadas aparecem no carrinho sobreposto e podem ser visualizadas a qualquer momento, em qualquer página:

O bom desempenho deste widget deve-se, em parte, à segmentação e ao direcionamento avançados de público-alvo da On. A estratégia "Visualizados Recentemente" é usada se um visitante tiver pelo menos duas visualizações da página de detalhes do produto (PDP); caso contrário, se o visitante não tiver nenhuma visualização, a estratégia volta a ser "Popularidade". Se o visitante tiver um produto de calçado no carrinho, a estratégia de recomendação será "Comprado Juntos", com um produto de vestuário fixado para aparecer no primeiro lugar (como mostrado na imagem aqui). Se o visitante tiver um item no carrinho, mas não se enquadrar em nenhuma outra lógica, a estratégia de recomendação exibirá "Comprados juntos", filtrada apenas para acessórios. 

O widget de recomendação de carrinho é a experiência de personalização de melhor desempenho da On, com base na receita direta por clique. No entanto, a On testa continuamente essa lógica de recomendação ao longo do ano para otimizar o desempenho. Mais recentemente, a equipe realizou um teste A/B para considerar a afinidade de gênero versus a ausência de afinidade de gênero em todos os itens sugeridos. Em uma das variações, o filtro de popularidade para o público masculino gerou um aumento de 30% na taxa de cliques, resultando em um aumento de 1,86% nas compras.

A On também utiliza recomendações de IA como uma ferramenta poderosa para o reengajamento. Por exemplo, se um cliente pesquisar um item específico e não obtiver resultados, um widget de recomendação aparecerá na sobreposição de pesquisa para incentivar o visitante a continuar navegando.

Para visitantes com menos de duas visualizações de PDP (Página de Detalhes da Página), a estratégia de recomendação é Popularidade. Para visitantes com mais de duas visualizações de PDP, mas menos de cinco, a estratégia é a de "Visualizados Recentemente" combinada com os algoritmos de aprendizado profundo NextML de ponta da Dynamic Yield. Se o visitante tiver mais de cinco visualizações da página de detalhes do produto (PDP), a estratégia será "Visualizados recentemente". Embora essa experiência tenha sido implementada perto do final do ano, o controle deslizante ainda gerou 1% da receita direta total do ano proveniente de recomendações.

Por fim, como grande parte dos equipamentos da On é usada por atletas em diversas condições climáticas, a equipe experimenta experiências baseadas em localização e clima que refletem o tempo na região do visitante. Essa troca de mensagens em tempo real aproveita a necessidade atual mais provável do cliente e gera engajamento e conversão.

A equipe tem feito experiências intermitentes com a exibição de um banner na página inicial com informações meteorológicas em diversos mercados. Se estiver chovendo no local onde o visitante está, ele verá um banner informando sobre o tempo chuvoso, em vez da experiência padrão, que não faz nenhuma referência ao clima.

De forma geral, a equipe da On observa um impacto positivo na taxa de cliques (CTR) se o banner da página inicial exibir conteúdo sobre tempo chuvoso quando estiver chovendo na região. 

Com o novo site lançado, apresentando bom desempenho e a equipe totalmente adaptada para oferecer experiências modulares via API, o próximo objetivo da On é reunir todos os dados do cliente para proporcionar uma experiência ainda mais personalizada. A equipe planeja fazer isso por meio de páginas iniciais individualizadas, páginas de compras personalizadas e o lançamento de um novo aplicativo.

Atualmente, a página inicial da On contém conteúdo direcionado a campanhas, mas a equipe acredita que pode criar uma experiência de marca mais alinhada e gerar melhores resultados com conteúdo gerado pela comunidade, como mostrado aqui:

Sobre os planos de criar variações da página inicial direcionadas a todas as suas atividades principais, incluindo corrida, tênis, movimento, estilo de vida e viagens.

Expandindo essa ideia, a On também planeja implementar uma página de compras personalizada para usuários com contas cadastradas no site. Essa experiência foi planejada para complementar o lançamento do primeiro aplicativo da marca, que será personalizado com o Dynamic Yield e incluirá um questionário de integração para melhor identificar os interesses dos clientes.

Após o lançamento dessas experiências empolgantes e de seu novo canal no aplicativo móvel, a On planeja continuar expandindo os limites da personalização, concentrando-se na localização em mercados prioritários e desenvolvendo grupos de público mais segmentados.

A personalização é um pilar fundamental da estratégia de comércio eletrônico da On, que capacitou a equipe a ir além da simples entrega de experiências otimizadas e aumento de receita. A equipe aproveitou o Dynamic Yield em todas as partes do seu site e no futuro aplicativo móvel para criar experiências orientadas pela comunidade que impulsionam o reconhecimento e a fidelidade à marca — fatores que levaram ao crescimento meteórico da On e o sustentaram. Com um novo site totalmente desenvolvido no servidor e com as ferramentas e dados certos em funcionamento, a On pode expandir os limites da personalização, interagindo com os clientes individualmente, combinando recomendações de produtos com conteúdo narrativo para um futuro sustentável e empolgante.