El equipo se enteró de que la promoción de otras prendas en el PDP de calzado produjo un aumento de +537,46% en la tasa de clics para productos que no son de calzado, logrando el objetivo del equipo de aumentar el conocimiento del producto en nuevas categorías.

Con este éxito en los PDP, On amplió su estrategia de recomendaciones no relacionadas con el calzado a más páginas del sitio, cerciorando que los clientes siempre vieran una combinación de productos, sin importar lo que estuvieran buscando.  El equipo empleó una combinación de estrategias de recomendación de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo y las estrategias híbridas, y colocó recomendaciones de productos centradas en el cliente en la página de inicio, las páginas de listado de productos de calzado y la página del carrito para fomentar el descubrimiento y las ventas cruzadas a lo largo del recorrido del cliente.

En general, la venta cruzada en diferentes categorías y tipos de páginas mejoró el compromiso con los productos que no son de calzado y aumentó las conversiones. Por ejemplo, On descubrió que más del 55% de los visitantes de PLP de zapatos hicieron clic en la tarjeta de venta cruzada de esa página, lo que produjo un aumento en las conversiones de este grupo de audiencia.

Además de las recomendaciones de productos diseñadas específicamente para ampliar el conocimiento de las categorías de On que no son calzado, el equipo también ejecuta recomendaciones sofisticadas basadas en la segmentación avanzada de la audiencia y el comportamiento de navegación individual. Estas experiencias personalizadas fomentan la conversión y aumentan el valor medio de los pedidos.

Por ejemplo, las recomendaciones personalizadas aparecen en el carrito superpuesto y se pueden ver en cualquier momento, desde cualquier página:

El rendimiento positivo de este widget se debe en parte a la segmentación y orientación avanzadas de la audiencia de On. On emplea una estrategia Visualizados recientemente si un visitante tiene al menos dos vistas PDP; si el visitante no tiene vistas, la estrategia vuelve a Popularidad. Si el visitante tiene un producto de calzado en su carrito, la estrategia de recomendación es Comprado junto con un producto de ropa anclado para que aparezca en la primera ranura (como se muestra en la imagen aquí). Si el visitante tiene un artículo en el carrito pero no cae en ninguna otra lógica, la estrategia de recomendación muestra Comprado juntos, filtrado solo para accesorios. 

El widget de recomendación de carrito es la experiencia de personalización de mayor rendimiento de On basada en los ingresos directos por clic. Sin embargo, On prueba continuamente esta lógica de recomendación durante todo el año para optimizar el rendimiento. Más recientemente, el equipo realizó una prueba A / B para considerar la afinidad de género frente a la ausencia de afinidad de género en todos los elementos sugeridos. En una variación, el respaldo de popularidad filtrado para los hombres impulsó un aumento del +30% en la tasa de clics, lo que produjo un aumento del +1,86% en las compras.

También emplea las recomendaciones de IA como una poderosa herramienta para volver a captar la atención. Por ejemplo, si un cliente busca un artículo específico y no obtiene resultados, aparece un widget de recomendación dentro de la superposición de búsqueda para animar al visitante a seguir navegando.

Para los visitantes con menos de dos vistas PDP, la estrategia de recomendación es Popularidad. Para los visitantes con más de dos vistas PDP pero menos de cinco, la estrategia es Vista recientemente combinada con los algoritmos de aprendizaje profundo NextML de vanguardia de Dynamic Yield. Si el visitante tiene más de cinco vistas PDP, la estrategia es Vista recientemente. A pesar de que esta experiencia se implementó cerca de fin de año, el control deslizante aún generó el 1% de los ingresos directos totales del año a partir de recomendaciones.

Finalmente, debido a que gran parte del equipo de On es usado afuera por los atletas en varios tipos de clima, el equipo experimenta con experiencias basadas en la ubicación y el clima que reflejan el clima en la región de un visitante. Este mensaje en tiempo real capitaliza la necesidad actual más probable de un cliente y genera compromiso y conversión.

El equipo experimentó de forma intermitente con la ejecución de un banner de página de inicio basado en el clima en varios mercados. Si está lloviendo en la ubicación del visitante, el visitante verá un banner que aborda el clima lluvioso, en lugar de la experiencia predeterminada, que no hace referencia al clima.

En general, el equipo de On ve un impacto positivo en el CTR si el banner de la página de inicio muestra contenido de clima lluvioso cuando actualmente está lloviendo en la región. 

Con el nuevo sitio web ya en funcionamiento, funcionando correctamente, y el equipo totalmente adaptado a la gestión de experiencias modulares mediante API, el próximo objetivo de On es reunir todos los datos del cliente para ofrecer una experiencia aún más personalizada. El equipo planea lograrlo mediante páginas de inicio individualizadas, páginas de compra personalizadas y el lanzamiento de una nueva aplicación.

Actualmente, la página de inicio de On contiene contenido basado en campañas, pero el equipo cree que pueden crear una experiencia de marca más alineada y generar mejores resultados con contenido impulsado por la comunidad, como se muestra aquí:

Sobre los planes para crear variaciones de la página de inicio dirigidas a todas sus actividades clave, incluidas las carreras, el tenis, el movimiento, el estilo de vida y los viajes.

Ampliando esta idea, On también planea implementar una página de compras personalizada para los titulares de cuentas que iniciaron sesión en el sitio web. Esta experiencia se coordina para complementar el lanzamiento de la primera aplicación de la marca, que se personalizará con Dynamic Yield e incluirá un cuestionario de incorporación para obtener una mayor orientación a los intereses de los clientes.

Tras el lanzamiento de estas experiencias estimulantes y su nuevo canal en la aplicación móvil, On planea seguir ampliando los límites de la personalización centrar en la localización en los mercados prioritarios y desarrollando grupos de audiencia más específicos.

La personalización es un pilar fundamental de la estrategia de comercio electrónico de On, que permitió al equipo ir más allá de la simple entrega de experiencias optimizadas e ingresos incrementales. El equipo aprovechó Dynamic Yield en cada parte de su sitio y próxima aplicación móvil para crear experiencias impulsadas por la comunidad que aumentan el conocimiento y la lealtad de la marca, factores que llevaron y sostenido el crecimiento meteórico de On. Con un nuevo sitio web completamente transicionado del lado del servidor y las herramientas y datos adecuados, On puede ampliar los límites de la personalización al interactuar con los clientes a un nivel individual, combinando recomendaciones de productos con contenido narrativo para un futuro sostenible y emocionante.