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REPORTE

Transformando la experiencia de compra en solo 6 meses con Sweaty Betty

Vea cómo esta marca global de ropa deportiva y estilo de vida maximizó las estrategias clave de participación del cliente para generar un aumento general de la personalización, incluido un aumento del +62% en los ingresos de la misma sesión de los cuestionarios basados en recomendaciones.

Industria

Moda y ropa

Capacidad empleada

Recomendar Objetivo Optimizar Descubrir

+62%

aumento en los ingresos de la misma sesión de los cuestionarios impulsados por recomendaciones, en comparación con los cuestionarios ejecutados en un sistema anterior sin recomendaciones

+20.4%

Aumento de las compras del Black Friday por parte de nuevos clientes de la UE gracias a la mensajería personalizada, en comparación con el grupo de control sin mensajería personalizada.

+8%

mejora en el AOV en los EE. UU. a partir de los widgets de recomendación que se muestran en los PDP

Introducción

Sweaty Betty, una marca de ropa deportiva y estilo de vida para mujeres con sede en el Reino Unido, siempre fue algo más que ropa de alta calidad: hicieron un negocio global al poner al cliente en primer lugar, empoderando a las mujeres a través del fitness y más allá. Fue el deseo continuo de brindar una experiencia curada y empática para los compradores lo que llevó a la compañía a invertir en personalización.

En el transcurso de solo seis meses, Sweaty Betty creó un equipo centrado en la personalización dentro de su equipo de gestión de productos digitales, coordinó sus departamentos en objetivos asociados con la personalización, implementó su nueva herramienta Dynamic Yield y comenzó a trabajar con experiencias y pruebas estratégicas en el sitio. En general, en su mercado más grande, el Reino Unido, vieron un aumento en los ingresos por personalización en 6 meses, incluido un aumento del +52% en los artículos por transacción y un valor promedio de pedido +57% más alto de las recomendaciones personalizadas.

"Colaborar con Dynamic Yield significó que podemos crear experiencias asombrosas con gran agilidad y velocidad en todos los canales digitales. Dado que ya no dependemos en gran medida de las grandes integraciones técnicas y la comercialización, ahora podemos movernos más rápido y ofrecer más experiencias a nuestros clientes. 

Históricamente, solíamos depender en gran medida de las recomendaciones de productos; ahora podemos aprovechar lo que creemos que es correcto para nuestro cliente en términos de sus necesidades y tratar de anticipar y luego cumplir con la intención del cliente. Este enfoque transformó la experiencia del cliente y, como resultado, la lealtad del cliente y las tasas de conversión".

Helen Martin, Lead Digital Product Manager, Sweaty Betty

El desafío

Desbloqueo de la agilidad y las experiencias específicas

Cuando Sweaty Betty y Dynamic Yield comenzaron a trabajar juntos, la marca agotó los beneficios de las herramientas existentes para impulsar la participación del cliente a través de la personalización, pero no fue suficiente. Sweaty Betty necesitaba mejorar su capacidad para dirigir con precisión a los clientes en el momento adecuado, en el lugar correcto, con el producto correcto, una hazaña nada fácil con necesidades tan diversas en su base de clientes y el ambicioso crecimiento internacional de la marca.

Aprovechando Experience OS, Sweaty Betty trabajó para impulsar el crecimiento de la experiencia de usuario y ofrecer una experiencia personalizada y de primera clase en el sitio web, medida por las tasas de conversión y los incrementos, e informada por los conocimientos obtenidos sobre segmentos clave de la audiencia. Al ofrecer una experiencia más integral e hiperpersonalizada, impulsaron la fidelización de los clientes, las tasas de conversión y los ingresos. A continuación se muestran algunos ejemplos de casos de uso exitosos y desafíos resueltos mediante la personalización.

Ejecución temprana

Lograr la escalabilidad con la venta guiada para aumentar el descubrimiento de productos

Una marca que fabrica ropa para toda la vida, los productos de Sweaty Betty tienen precios más altos y requieren más educación sobre el producto que la ropa deportiva promedio. Esto puede ser abrumador para los compradores, por lo que uno de los objetivos de Sweaty Betty era simplificar y guiar el proceso de descubrimiento de productos con cuestionarios personalizados para leggings y sosteń.

Si bien la marca tuvo cierto éxito al usar un sistema de terceros para implementar cuestionarios en el sitio, esta solución finalmente no era escalable, ya que se volvió poco práctico probar y optimizar constantemente el cuestionario para tipos de visitantes únicos. A través de Experience OS, Sweaty Betty lanzó cuestionarios basados en plantillas que podían probar y ajustar con facilidad, lo que aumentaba la viabilidad y el impacto de este enfoque de venta guiada. Los cuestionarios se basaron en una estrategia de recomendación de Experience OS personalizar que filtró los leggings más populares en función del perfil de respuesta del usuario.

En este cuestionario, se pidió a los visitantes que respondieran un serial de preguntas sobre sus preferencias de leggings, lo que generó una página única de resultados de compra. Esto ayudó a Sweaty Betty a ofrecer una experiencia de compra personalizada.

En este cuestionario, se pidió a los visitantes que respondieran un serial de preguntas sobre sus preferencias en cuanto a sosteń, lo que generó una página única con sugerencias de productos. Además de ofrecer una experiencia de compra personalizada, el cuestionario ayudó a Sweaty Betty a informar a sus clientes sobre los tipos de sosteń disponibles y las preguntas que debían tener en cuenta al realizar una compra.

Con estas dos plantillas de cuestionarios, Sweaty Betty obtuvo la capacidad de ejecutar pruebas fácilmente y ajustar la estrategia de recomendaciones que impulsan los cuestionarios en el sitio, lo que hace que esta estrategia sea escalable a largo plazo.

Desde que se lanzaron los nuevos cuestionarios, Sweaty Betty vio un aumento general de +1.93% en el valor promedio de pedido (AOV), un aumento de +7% en las tasas de conversión y un aumento de +62% en los ingresos de la misma sesión en comparación con las experiencias de cuestionarios anteriores.

El impacto en los ingresos de los mensajes personalizados y con plazos ajustados del Black Friday

En el Black Friday, Sweaty Betty quería minimizar el tiempo entre una acción de agregar al carrito y la transacción final, cerciorando más conversiones de los visitantes del sitio. Para lograr esto, implementaron una ventana emergente personalizada para los visitantes que contenía mensajes de escasez ("stock limitado"), así como la cantidad de dinero que el visitante ahorraría si el pago ocurriera en ese momento. Este número se basó en el carrito del individuo y difería para cada usuario. 

La ventana emergente se mostró al 95% de los usuarios que agregaron un artículo a la cesta y siguieron navegando por dos páginas más (lo que indica una intención razonable de compra). El 5% restante de visitantes de este grupo sirvió como control para medir el aumento.

Como resultado de la ventana emergente personalizada, Sweaty Betty experimentó un aumento del +3% en los ingresos incrementales en el Reino Unido y un aumento del +8,3% en los ingresos incrementales en la UE.

Liderando con recomendaciones impulsadas por IA

Tras realizar pruebas satisfactorias, Sweaty Betty determinó que las recomendaciones basadas en algoritmos generan mejores tasas de conversión que las seleccionadas manualmente. Por lo tanto, emplearon los algoritmos de Experience OS para agregar un widget de recomendación de productos en todos los PDP, empleando información contextual del comportamiento de otros usuarios para ofrecer productos examinados similares en los resultados.

Vea aquí dos tipos diferentes de widgets de recomendación de productos que se muestran en un PDP. Uno muestra un solo producto y el otro muestra 3 productos con la opción de cambiar a "Visto recientemente".

Después de que una prueba temprana de los widgets de recomendación generara un aumento del +3% en el valor promedio del pedido (AOV) en el Reino Unido y un aumento del +8% en el AOV en los EE. UU., Sweaty Betty implementó estos widgets en todo el sitio. Además del aumento de los ingresos, esta estrategia redujo las horas del equipo dedicadas a las recomendaciones, lo que generó un mejor impacto por menos trabajo.

La conclusión clave

Con la capacidad de reconstruir cuestionarios, potenciar las recomendaciones, comprender las principales percepciones de la audiencia y ofrecer una experiencia de sitio web verdaderamente personalizada a cada visitante, Dynamic Yield permitió a Sweaty Betty perfeccionar un serial de estrategias de interacción con el cliente para hacerlas aún más específicas y eficaces, todo ello en un plazo de seis meses, incluida la implementación.  

La función de mapeo de afinidad de Dynamic Yield permite a Sweaty Betty crear segmentos de audiencia, identificar y evaluar oportunidades potenciales y, posteriormente, aprovecharlas con precisión. El equipo digital de Sweaty Betty no es muy grande, por lo que era fundamental que la solución fuera escalable y económica, permitiéndoles aprovechar bien su tiempo centrar en lo importante. Los datos de audiencia en Dynamic Yield también fueron invaluables; el equipo hizo suposiciones sobre ciertos segmentos de audiencia que, según las pruebas, resultaron ser inexactas. Gracias a su colaboración con Dynamic Yield, Sweaty Betty ahora cuenta con un banco de casos de negocio que su equipo de CRO puede emplear para probar posibles vías de ingresos.

¿Qué le depara el futuro a esta marca innovadora? Sweaty Betty planea incorporar datos de CRM a Dynamic Yield para crear segmentos de audiencia más sofisticados. También tienen previsto ampliar su programa de personalización al email, maximizando las herramientas basadas en IA de Dynamic Yield para incluir recomendaciones directamente en las bandejas de entrada de los consumidores. Finalmente, Sweaty Betty lanzó recientemente una arquitectura sitio web headless y comenzará a impulsar todas las experiencias personalizadas en su sitio web a través de las API de experiencia.