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RAPPORT

Comment e.l.f. Les cosmétiques utilisent la personnalisation pour stimuler les ventes

La marque de cosmétiques numériquement native place les clients au cœur de son expérience d'achat, générant un revenu moyen par utilisateur supérieur de 4,2% et un retour sur investissement de 8,5 fois grâce à la personnalisation.

Secteur

Beauté & Soins personnels

Capacité utilisée

Recommander Cibler Optimiser Découvrir AdaptML

4.2%

augmentation du revenu moyen par utilisateur grâce à l'optimisation des recommandations de la page de détail du produit (PDP)

17.6%

augmentation du nombre de clics sur le menu mobile après personnalisation du menu en fonction du comportement d'achat antérieur des utilisateurs

Introduction

Fondée en 2004, la société e.l.f. Cosmetics a été lancé avec une mission simple : créer des produits de haute qualité à un prix accessible. Non seulement e.l.f. a été l'une des premières marques de produits de beauté à s'adapter au numérique, mais elle a également été l'une des premières à adopter un modèle de vente directe au consommateur.

Afin de rester fidèle à son modèle d'entreprise, la ligne de produits cosmétiques place ses clients au cœur de toutes les décisions relatives aux produits et au marketing. Alors quand e.l.f. L'équipe s'est associée à Dynamic Yield pour s'assurer que chaque client bénéficie d'une expérience adaptée à son régime de beauté unique.

Après avoir utilisé l'intégration de première partie dans Experience OS, les recommandations et les capacités de personnalisation, e.l.f. a enregistré une augmentation de 4,2% du revenu moyen par utilisateur et une hausse de 17,6% de l'engagement des clients.

Les recommandations personnalisées ont également généré un retour sur investissement de 8,5 sur une courte période, ce qui signifie que les tactiques ont conduit à des gains de revenus directs plus de huit fois supérieurs aux dépenses liées à la plateforme de personnalisation.

"Dynamic Yield nous a aidés à découvrir les différents types de publics qui viennent sur le site d'e.l.f. et interagissent avec lui. ce qui nous permet de répondre aux besoins spécifiques de chaque amateur de beauté. Experience OS nous a permis de tester facilement de nouvelles stratégies et d'optimiser à la volée pour obtenir des résultats rapides et significatifs.

Shana Rungsarangnont, Associate Director, Digital Product, e.l.f. Cosmetics

Le défi

e.l.f. sont vendus dans les grandes surfaces, notamment Target, Walmart et Ulta. Motivée pour renforcer la présence numérique d'e.l.f., l'équipe eCommerce a décidé de créer une meilleure expérience d'achat en ligne et avait besoin d'une solution capable de l'y aider :

  • Acquisition de données de première main sur les clients
  • Identifier les segments d'audience à forte valeur ajoutée
  • Faire émerger les meilleures recommandations de produits pour chaque client
  • Optimiser l'expérience mobile pour une meilleure découverte des produits

Exécution

Intégration et activation des données historiques des clients de première partie dès le premier jour

Avant d'intégrer Dynamic Yield, e.l.f. a utilisé Custora by Amperity, un logiciel d'analyse de la clientèle basé sur le cloud, pour l'aider à identifier des segments d'audience pertinents. Cependant, l'équipe souhaitait exploiter davantage les segments de Custora pour prendre des mesures immédiates sur le site et personnaliser les expériences. La possibilité d'ingérer les données de première main de Custora dans l'Experience OS de Dynamic Yield dès le premier jour a permis au détaillant de produits de beauté de créer rapidement des campagnes hautement ciblées sans perdre les riches données historiques de première main, et de rentabiliser immédiatement son investissement dans la personnalisation.

Exemples d'audiences de première partie de Custora qui ont été intégrées dans Experience OS :

e.l.f. a choisi d'aller au-delà des accros aux soins de la peau et au maquillage en créant et en ciblant des groupes de clients de niche. E.l.f. a créé en peu de temps environ 75 segments de clientèle, tels que les acheteurs fréquents et les personnes qui visitent fréquemment le site web mais n'ont pas effectué d'achat.

e.l.f. cible des segments en fonction des besoins et utilise le ciblage prédictif pour faire correspondre les segments aux variations. 

Recommandations optimisées sur les PDP après un bakeoff entre DY et un fournisseur alternatif de recommandations

Sachant que les PDP sont un élément précieux de la phase de découverte du produit, e.l.f. a choisi cet espace pour optimiser ses recommandations de produits. L'équipe souhaitait proposer les produits les plus pertinents sur les PDP afin d'améliorer la découverte et l'engagement. Ils ont décidé d'effectuer une comparaison entre Dynamic Yield et la solution de point de recommandation qu'ils utilisent actuellement. Chaque vendeur a proposé une stratégie "Viewed Together" dans la section "You May Love" d'e.l.f., avec un partage 50/50 entre les deux vendeurs.

Après avoir atteint une signification statistique de 95% en seulement deux semaines, Dynamic Yield s'est avéré le moteur le plus puissant, générant une augmentation significative du taux de clics sur les produits recommandés(+23,2%). et un revenu moyen par utilisateur plus élevé(+4,2%) par rapport à l'autre fournisseur.

Menu mobile personnalisé en fonction des affinités des clients et de leur comportement de navigation

Disposant d'un espace limité, e.l.f. souhaitait que son menu mobile soit adapté à chaque acheteur. Pour ce faire, l'équipe a décidé de personnaliser le menu en fonction de l'historique de navigation, ce qui permet aux clients de trouver rapidement les produits les mieux adaptés à leurs besoins. 

Les nouveaux visiteurs se voyaient présenter des catégories de haut niveau, tandis que les visiteurs habituels étaient exposés à des sous-catégories de la catégorie principale pour laquelle ils avaient déjà manifesté de l'intérêt. 

Par exemple, si un acheteur a parcouru la catégorie "soins de la peau", la barre de menu comprendra les rubriques "nettoyant", "masques" et "traitements". 

En utilisant les capacités uniques d'identification et de mise en correspondance des affinités de Dynamic Yield avec ces optimisations de menu, e.l.f. a vu son taux de clics augmenter de 17,6%, ce qui a incité les visiteurs à pénétrer plus avant dans son catalogue de produits.

L'essentiel à retenir

Les clients d'e.l.f. ont toujours eu une grande influence sur la marque de produits de beauté. Pourtant, l'équipe avait encore la possibilité de mieux comprendre les besoins et les préférences des acheteurs tout au long de leur parcours. 

Après avoir déployé Dynamic Yield, e.l.f. a pu véritablement exploiter les audiences critiques qui s'engagent avec la marque afin de s'assurer que chaque amateur de cosmétiques reçoive les expériences les plus pertinentes. Grâce à la mise en œuvre stratégique de plusieurs campagnes de personnalisation des sites web de bureau et mobiles, l'engagement sur le site a augmenté et les revenus se sont accrus.