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Estudo de caso

Paulmann Licht impulsiona aumento de 26% na receita

Um fabricante líder de iluminação alemão substituiu o ajuste de pesquisa manual por IA que entende a intenção do comprador.

Fundo em gradiente laranja

capacidade

Aquisição e engajamento de consumidores

Subcapacidade

Personalização

6 semanas

Os testes comparativos demonstraram uma clara vantagem de desempenho.

98%

Probabilidade de ser o melhor, mostrando uma vantagem de desempenho estatisticamente significativa.

26%

Aumento de receita entre usuários expostos à experiência de Busca do Dynamic Yield.

Ao fazer parceria com a Mastercard Dynamic Yield, a Paulmann Licht facilitou para os clientes encontrar os produtos certos em seu extenso catálogo online. Ao adotar a busca semântica habilitada por IA, o varejista melhorou a descoberta de produtos enquanto reduzia o esforço manual necessário para manter o desempenho da pesquisa.


Introdução

A Paulmann Licht, uma fabricante alemã líder em iluminação, queria facilitar a busca dos clientes pelos produtos certos em seu extenso catálogo online, reduzindo o esforço manual necessário para manter o desempenho da pesquisa. Após uma avaliação controlada entre sua solução de busca existente e o Mastercard Dynamic Yield Experience Search, o varejista obteve um aumento de 26% na receita no grupo de teste, revelando uma oportunidade significativa de ampliar o impacto nos negócios em outros mercados.

O nosso objetivo não era apenas melhorar o desempenho da pesquisa, mas implementar uma solução que pudesse fornecer resultados relevantes de forma consistente com menos intervenção manual. Dada a complexidade do nosso portfólio de produtos, encontrar uma abordagem mais escalável para a otimização de pesquisa Become cada vez mais importante.

Robin Petersen Head of Ecommerce D2C Paulmann Licht

O Desafio

À medida que os sortimentos de produtos aumentavam, manter a relevância da pesquisa exigia um esforço manual significativo. As equipes ajustavam regularmente sinônimos, ponderação de campo e regras de negócios para garantir que os clientes pudessem encontrar os produtos que procuravam. Esse desafio era particularmente agudo devido ao catálogo de produtos complexo da Paulmann Licht, onde muitos produtos existem como parte de sistemas de iluminação mais amplos. Resultados de pesquisa vazios anteriores criaram becos sem saída para os compradores. A equipe queria uma experiência de pesquisa que pudesse entender melhor a intenção de pesquisa, reduzir pesquisas sem resultados e reduzir a dependência de otimização manual, juntamente com a prova objetiva de que uma abordagem mais inteligente poderia gerar valor comercial significativo.

A execução

A Paulmann Licht fez parceria com o Mastercard Dynamic Yield para realizar uma prova de conceito estruturada entre a sua experiência de pesquisa existente e o Experience Search. Após um workshop conjunto para alinhar objetivos de negócio, métricas de sucesso e metodologia de teste, as equipas lançaram um teste A/B 50/50 com o Experience Search em execução na sua configuração predefinida.

Os principais recursos avaliados incluíram Pesquisa Semântica, Sugestão Automática e Compreensão de Consulta, Tolerância a Erros de Digitação, Reconhecimento de SKU e de Produto e Merchandising Inteligente. Em vez de depender exclusivamente da correspondência de palavras-chave, o Dynamic Yield da Mastercard analisa a intenção por trás de uma consulta e conecta os compradores a produtos relevantes, mesmo quando os termos de pesquisa não correspondem exatamente à terminologia do catálogo.

A fase inicial de testes concentrou-se exclusivamente na medição do desempenho imediato. Assim que essa linha de base foi estabelecida, as equipes trabalharam juntas para refinar a relevância para consultas selecionadas de alto volume. Ao separar as fases de validação e otimização, a Paulmann Licht pôde entender claramente o valor entregue pela tecnologia de pesquisa subjacente.

Os resultados

A avaliação entregou um resultado estatisticamente significativo, com a Pesquisa de Experiência atingindo uma Probabilidade de Ser a Melhor de 98%. Mais importante ainda, essas melhorias traduziram-se diretamente em crescimento de receita, com um aumento de receita de 26% entre os usuários expostos à experiência de Pesquisa do Dynamic Yield.

Após a avaliação, uma avaliação de valor destacou uma oportunidade de receita incremental projetada significativa no mercado de teste inicial. A Paulmann Licht identificou um forte potencial para estender ganhos de receita semelhantes a outros mercados. Para além da receita, o projeto também demonstrou que a relevância da pesquisa poderia ser melhorada enquanto se reduz o esforço operacional tradicionalmente necessário para manter o desempenho.

A Paulmann Licht continua a explorar oportunidades adicionais, incluindo o teste do Affinity Boost, a avaliação da pesquisa na página de listagem de produtos e a exploração da pesquisa visual.

Principal conclusão

Ao adotar a pesquisa semântica habilitada por IA, a Paulmann Licht melhorou a descoberta de produtos e apresentou um aumento de receita de 26% entre os visitantes que foram atendidos pela experiência Experience Search durante um teste de seis semanas. Após o teste, a Paulmann Licht identificou uma forte oportunidade anual de receita se escalada em todos os mercados, demonstrando como melhorias na relevância da pesquisa e na descoberta de produtos podem contribuir para um crescimento de negócios mensurável.

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