Skip to main content

ОТЧЕТ

Как e.l.f. Косметика использует персонализацию для стимулирования продаж

Цифровой бренд косметики ставит клиентов в центр своего опыта покупок, получая на 4,2% выше средний доход на пользователя и в 8,5 раза выше ROI от персонализации.

Отрасль

Красота и личный уход

Используемые возможности

Recomend Target Optimize Discover AdaptML

4.2%

увеличение среднего дохода на пользователя за счёт оптимизации рекомендаций по детализации продуктовых страниц (PDP)

17.6%

Увеличение числа кликов по мобильному меню после персонализации меню на основе прошлого поведения пользователей по покупкам

Введение

Основанная в 2004 году, e.l.f. Косметика стартовала с простой миссией — создавать высококачественные товары по доступной цене. Не только один из первых цифровых брендов красоты, e.l.f. также был одним из первых, кто внедрил модель прямого доступа к потребителю.

Чтобы оставаться верной своей бизнес-модели, косметическая линия ставит своих клиентов в центр всех продуктовых и маркетинговых решений. Так что когда e.l.f. Стремясь обеспечить каждому покупателю опыт, адаптированный к их уникальной программе красоты, команда объединилась с Dynamic Yield, чтобы помочь им реализовать продукты.

После использования интеграции с Experience OS, рекомендаций и возможностей персонализации, и т.д. Средний доход на пользователя вырос на 4,2% и вовлечённость клиентов на 17,6%.

Персонализированные рекомендации также обеспечивали возврат инвестиций 8,5 за короткий период, что означало, что такие тактики приводили к прямому приросту дохода, который был более чем в восемь раз выше, чем расходы, связанные с платформой персонализации.

«Dynamic Yield сыграла ключевую роль в выявлении различных типов аудиторий, которые обращаются к e.l.f. и взаимодействуют с ними. Это позволяет нам учитывать индивидуальные потребности каждого любителя красоты. Experience OS позволила нам легко тестировать новые стратегии и оптимизировать на ходу для быстрых и значимых результатов.»

Шана Рунгсарангнонт, Associate Director, Digital Product, e.l.f. Cosmetics

Вызов

E.L.F. продукция продаётся в крупных ритейлерах, таких как Target, Walmart и Ulta. Стремясь усилить цифровое присутствие e.l.f., команда eCommerce взялась за создание лучшего онлайн-опыта покупок и нуждалась в решении, которое могло бы помочь:

  • Ввод данных первых клиентов
  • Определение ценных сегментов аудитории
  • Выявление лучших рекомендаций по продуктам для каждого клиента
  • Оптимизация мобильного приложения для улучшения поиска товаров.

Казнь

С первого дня внедрил и активировал исторические данные первого клиента

Перед интеграцией с Dynamic Yield, например, использовал Custora от Amperity — облачное программное обеспечение для аналитики клиентов для выявления значимых сегментов аудитории. Однако команда хотела развить сегменты Custora для оперативных действий на сайте и персонализации опыта. Возможность с первого дня внедрять сторонние данные Custora в операционную систему Dynamic Yield Experience с первого дня позволила бьюти-ритейлеру быстро создавать высокоцеленаправленные кампании, не теряя богатую историю первого лица, а также мгновенно получать ценность за счёт персонализации.

Примеры первых аудиторий из Custora, интегрированных в Experience OS:

E.L.F. решили выйти за рамки сегмента любителей ухода за кожей и макияжа, создав и ориентируясь на нишевые группы клиентов. Компания Elf за короткий период времени создала около 75 сегментов клиентов, таких как постоянные покупатели и люди, которые часто посещают веб-сайт, но еще не совершили покупку.

E.L.F. таргетирует сегменты на основе потребностей и использует предиктивное таргетирование для сопоставления сегментов с вариациями. 

Оптимизированные рекомендации по PDP после сравнительного анализа между DY и альтернативным поставщиком рекомендаций.

Знание PDP (планов разработки продукта) является ценным элементом этапа исследования продукта, elf выбрали это место для оптимизации рекомендаций по товарам. Команда стремилась размещать на страницах описания товаров наиболее релевантные продукты, чтобы улучшить их поиск и вовлеченность пользователей. Они решили провести сравнительное тестирование между Dynamic Yield и существующим решением для формирования рекомендаций. В разделе «Вам может понравиться» на сайте elf каждый продавец использовал стратегию «Просмотрено вместе», разделив покупки поровну между двумя продавцами.

Достигнув статистической значимости 95% всего за две недели, Dynamic Yield оказался самым сильным двигателем, вызвав значительный рост коэффициента кликов по рекомендованным продуктам (+23,2%) и более высокий средний доход на пользователя (+4,2%) по сравнению с другим поставщиком.

Индивидуальное мобильное меню, основанное на склонности клиентов и их поведении при просмотре

С ограниченной недвижимостью, e.l.f. хотелось, чтобы мобильное меню находило отклик у каждого покупателя. Для эффективной реализации этого команда решила персонализировать меню на основе истории просмотра, позволяя клиентам быстро находить продукты, которые лучше всего соответствуют их потребностям. 

Новым посетителям демонстрировались категории высокого уровня, а постоянным посетителям — подкатегории основной категории, к которой они ранее проявляли интерес. 

Например, если покупатель просмотрел категорию «уход за кожей», в строке меню будут «очищающее средство», «маски для лица» и «процедуры». 

Используя уникальные возможности идентификации и сопоставления по аффинности Dynamic Yield с этими оптимизациями меню, e.l.f. Процент кликов вырос на 17,6%, что углубило посетителей в каталог товаров.

Главный вывод

Клиенты Elf всегда оказывали значительное влияние на этот косметический бренд. Тем не менее, у команды всё ещё была значительная возможность лучше понять потребности и предпочтения покупателей на протяжении всего пути клиента. 

После внедрения Dynamic Yield e.l.f. смогла по-настоящему задействовать критическую аудиторию, взаимодействующую с брендом, чтобы каждый любитель косметики получил наиболее релевантный опыт. А благодаря стратегической реализации нескольких кампаний по персонализации веб-настольных и мобильных устройств привели к росту вовлечённости сайтов и увеличению доходов.