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BERICHT

Wie e.l.f. Cosmetics nutzt Personalisierung zur Umsatzsteigerung

Eine digital ausgerichtete Kosmetikmarke stellt den Kunden in den Mittelpunkt ihres Einkaufserlebnisses und erzielt dadurch einen um 4,2 % höheren durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer sowie einen 8,5-fachen ROI durch Personalisierung.

Branche

Schönheit & Körperpflege

Verwendete Fähigkeit

Empfehlen Ziel optimieren Entdecken AdaptML

4,2 %

Steigerung des durchschnittlichen Umsatzes pro Nutzer durch Optimierung der Empfehlungen auf Produktdetailseiten (PDP).

17,6 %

Anstieg der Klicks auf das mobile Menü nach Personalisierung des Menüs basierend auf dem bisherigen Kaufverhalten der Nutzer

Einleitung

Elf wurde 2004 gegründet. Cosmetics wurde mit dem einfachen Ziel gegründet, qualitativ hochwertige Produkte zu einem erschwinglichen Preis anzubieten. elf war nicht nur eine der ersten rein digitalen Beauty-Marken, sondern auch eine der ersten, die ein Direktvertriebsmodell einführte.

Um ihrem Geschäftsmodell treu zu bleiben, stellt die Kosmetiklinie ihre Kunden in den Mittelpunkt aller Produkt- und Marketingentscheidungen. Wenn also Elf Um sicherzustellen, dass jeder Kunde ein auf seine individuelle Schönheitsroutine zugeschnittenes Einkaufserlebnis erhält, ging das Team eine Partnerschaft mit Dynamic Yield ein, um dies zu ermöglichen.

Nach der Nutzung der First-Party-Integration in Experience OS, der Empfehlungs- und Personalisierungsfunktionen, elf verzeichneten einen Anstieg des durchschnittlichen Umsatzes pro Nutzer um 4,2 % und eine Steigerung der Kundenbindung um 17,6 %.

Personalisierte Empfehlungen führten außerdem innerhalb kurzer Zeit zu einer Rendite von 8,5, was bedeutet, dass die Maßnahmen zu direkten Umsatzsteigerungen führten, die mehr als achtmal so hoch waren wie die Ausgaben im Zusammenhang mit der Personalisierungsplattform.

„Dynamic Yield war maßgeblich daran beteiligt, uns dabei zu helfen, die verschiedenen Zielgruppen zu identifizieren, die mit dem Elf interagieren.“ Die Website ermöglicht es uns, auf die individuellen Bedürfnisse jedes Beauty-Liebhabers einzugehen. Experience OS hat es uns ermöglicht, neue Strategien einfach zu testen und im laufenden Betrieb zu optimieren, um schnell aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.“

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

Die Herausforderung

Elf Die Produkte werden in großen Einzelhandelsketten wie Target, Walmart und Ulta verkauft. Motiviert, die digitale Präsenz von elf deutlich zu steigern, machte sich das E-Commerce-Team daran, ein besseres Online-Einkaufserlebnis zu schaffen und benötigte eine Lösung, die dabei helfen konnte:

  • Aufnahme von Kundendaten aus erster Hand
  • Identifizierung von Zielgruppensegmenten mit hohem Wert
  • Die besten Produktempfehlungen für jeden Kunden aufzeigen
  • Optimierung des mobilen Nutzererlebnisses zur verbesserten Produktfindung

Ausführung

Historische Kundendaten aus erster Hand wurden vom ersten Tag an integriert und aktiviert.

Vor der Integration mit Dynamic Yield, elf Wir haben Custora von Amperity eingesetzt, eine cloudbasierte Kundenanalyse-Software, um aussagekräftige Zielgruppensegmente zu identifizieren. Das Team wollte die Custora-Segmente jedoch noch besser nutzen, um direkt auf der Website Maßnahmen zu ergreifen und die Nutzererfahrung individuell anzupassen. Die Möglichkeit, Custoras First-Party-Daten vom ersten Tag an in Dynamic Yields Experience OS zu integrieren, stellte sicher, dass der Kosmetikhändler schnell hochgradig zielgerichtete Kampagnen erstellen konnte, ohne die umfangreichen historischen First-Party-Daten zu verlieren, und so mit seinen Investitionen in die Personalisierung einen sofortigen Nutzen erzielen konnte.

Beispiele für First-Party-Zielgruppen von Custora, die in Experience OS integriert wurden:

Elf Sie entschieden sich dafür, über die Hautpflege- und Make-up-Szene hinauszugehen, indem sie Nischenkundengruppen schufen und gezielt ansprachen. Elf hat in kurzer Zeit etwa 75 Kundensegmente geschaffen, darunter Vielkäufer und Personen, die die Website häufig besuchen, aber noch keinen Kauf abgeschlossen haben.

Elf zielt auf bedarfsorientierte Segmente ab und nutzt Predictive Targeting, um Segmente den passenden Varianten zuzuordnen. 

Optimierte Empfehlungen auf PDPs nach einem Vergleich zwischen DY und einem alternativen Empfehlungsanbieter

Da PDPs ein wertvoller Bestandteil der Produktfindungsphase sind, hat diesen Bereich gewählt, um seine Produktempfehlungen zu optimieren. Das Team wollte auf den Produktplattformen die relevantesten Produkte anbieten, um die Auffindbarkeit und das Engagement zu verbessern. Sie beschlossen, einen direkten Vergleich zwischen Dynamic Yield und der bisherigen Empfehlungslösung durchzuführen. Jeder Anbieter verfolgte im Bereich „Das könnte Ihnen gefallen“ von elf eine „Gemeinsam angesehen“-Strategie, wobei die beiden Anbieter zu gleichen Teilen vertreten waren.

Nachdem Dynamic Yield innerhalb von nur zwei Wochen eine statistische Signifikanz von 95 % erreicht hatte, erwies es sich als stärkster Treiber und erzielte eine signifikante Steigerung der Klickrate bei empfohlenen Produkten (+23,2 %). und einen höheren durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer (+4,2 %) im Vergleich zum anderen Anbieter.

Personalisiertes mobiles Menü basierend auf den Vorlieben und dem Surfverhalten der Kunden.

Bei begrenztem Platzangebot, Elfen wollte, dass das mobile Menü bei jedem Kunden Anklang findet. Um dies effektiv umzusetzen, entschied sich das Team dafür, das Menü auf Basis des Browserverlaufs zu personalisieren, sodass Kunden schnell die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Produkte finden können. 

Neuen Besuchern wurden übergeordnete Kategorien angezeigt, während wiederkehrenden Besuchern Unterkategorien der Hauptkategorie präsentiert wurden, an denen sie zuvor Interesse gezeigt hatten. 

Wenn ein Kunde beispielsweise die Kategorie „Hautpflege“ durchstöbert hätte, würde die Menüleiste die Optionen „Reinigungsprodukte“, „Gesichtsmasken“ und „Behandlungen“ enthalten. 

Durch die Nutzung der einzigartigen Affinitätserkennungs- und Abgleichfunktionen von Dynamic Yield in Verbindung mit diesen Menüoptimierungen wird elf sah ein 17,6 % Steigerung der Klickrate, wodurch Besucher tiefer in den Produktkatalog eintauchen.

Die wichtigste Erkenntnis

Die Kundinnen von elf waren schon immer einflussreich für die Beauty-Marke. Dennoch hatte das Team noch die bedeutende Chance, die Bedürfnisse und Vorlieben der Käufer während der gesamten Customer Journey besser zu verstehen. 

Nach der Einführung von Dynamic Yield konnte elf die entscheidenden Zielgruppen, die mit der Marke interagieren, gezielt ansprechen und sicherstellen, dass jeder Kosmetikliebhaber die relevantesten Erlebnisse erhält. Durch die strategische Umsetzung mehrerer Personalisierungskampagnen für Desktop- und mobile Webseiten konnte die Nutzerbindung auf der Website gesteigert und der Umsatz erhöht werden.