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INFORME

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 estrategias clave de interacción con el cliente para generar un aumento general a partir de la personalización, incluido un aumento del +62 % en los ingresos de la misma sesión a partir de cuestionarios basados en recomendaciones.

Sector

Moda y ropa

Capacidad utilizada

Recomendar Objetivo Optimizar Descubrir

+62%

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

+20,4%

aumento de las compras del Black Friday de nuevos clientes de la UE gracias a mensajes personalizados, en comparación con el grupo de control sin mensajes personalizados

+8%

Aumento del AOV en EE. UU. gracias a 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 ha sido más que solo ropa de alta calidad: ha creado un negocio global al poner al cliente en primer lugar y empoderar a las mujeres a través del fitness y más allá. Fue el deseo constante de brindar una experiencia empática y personalizada para los compradores lo que llevó a la empresa 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 de inmediato 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 artículos por transacción y un valor de pedido promedio +57% más alto gracias a recomendaciones personalizadas.

Colaborar con Dynamic Yield nos ha permitido crear experiencias increíbles con gran agilidad y rapidez en todos los canales digitales. Al no depender en gran medida de grandes integraciones técnicas y merchandising, ahora podemos avanzar con mayor rapidez y ofrecer más experiencias a nuestros clientes. 

Históricamente, dependíamos en gran medida de las recomendaciones de productos; ahora podemos aprovechar lo que consideramos adecuado para las necesidades de nuestros clientes e intentar anticiparnos y satisfacer sus intenciones. Este enfoque ha transformado la experiencia del cliente y, como resultado, su fidelización y las tasas de conversión.

Helen Martín, Lead Digital Product Manager, Sweaty Betty

El desafío

Desbloquear la agilidad y las experiencias específicas

Cuando Sweaty Betty y Dynamic Yield comenzaron a trabajar juntos, la marca había agotado 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 llegar con precisión a los clientes en el momento adecuado, en el lugar adecuado y con el producto adecuado, lo cual no es una tarea fácil teniendo en cuenta las diversas necesidades de su base de clientes y el ambicioso crecimiento internacional de la marca.

Aprovechando Experience OS, Sweaty Betty trabajó para impulsar el crecimiento de UX y brindar una experiencia en el sitio personalizada y de primer nivel, medida por tasas de conversión y mejoras e informada por conocimientos obtenidos sobre segmentos de audiencia clave. Al ofrecer una experiencia más integral e hiperpersonalizada, impulsaron la lealtad del cliente, las tasas de conversión y los ingresos. A continuación se muestran algunos ejemplos de casos de uso exitosos y desafíos resueltos con la personalización.

Ejecución temprana

Lograr escalabilidad con ventas guiadas para aumentar el descubrimiento de productos

Sweaty Betty, una marca que fabrica ropa para toda la vida, tiene productos con precios más elevados y requiere más información sobre el producto que la ropa deportiva promedio. Esto puede resultar abrumador para los compradores, por eso uno de los objetivos de Sweaty Betty fue simplificar y guiar el proceso de descubrimiento de productos con cuestionarios personalizados para leggings y sujetadores.

Si bien la marca había tenido cierto éxito al usar un sistema de terceros para implementar cuestionarios en el sitio, esta solución finalmente no fue 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 probarse y ajustarse con facilidad, aumentando la viabilidad y el impacto de este enfoque de venta guiada. Los cuestionarios se basaron en una estrategia de recomendación personalizada de Experience OS que filtró los leggings más populares según el perfil de respuesta del usuario.

En este cuestionario, se pidió a los visitantes que respondieran una serie 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 una serie de preguntas sobre sus preferencias de sujetadores, lo que generó una página única de productos sugeridos. Además de ofrecer una experiencia de compra personalizada, el cuestionario ayudó a Sweaty Betty a educar a los clientes sobre los tipos de sujetadores disponibles para comprar y las preguntas que deben considerar 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 detrás de los cuestionarios en el sitio, lo que hizo que esta estrategia fuera escalable a largo plazo.

Desde que se pusieron en marcha los nuevos cuestionarios, Sweaty Betty ha experimentado un aumento general del +1,93 % en el valor promedio del pedido (AOV), un aumento del +7 % en las tasas de conversión y un aumento del +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 urgentes del Black Friday

El Viernes Negro, Sweaty Betty quería minimizar el tiempo entre la acción de agregar un producto al carrito y la transacción final, garantizando así más conversiones de visitantes del sitio. Para lograrlo, 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 realizaba el pago en ese momento. Este número se basó en el carrito de cada individuo y fue diferente para cada usuario. 

La ventana emergente se mostró al 95% de los usuarios que agregaron un artículo al carrito y procedieron a navegar dos páginas más (lo que indica una intención razonable de comprar). El 5% restante de visitantes de este grupo sirvió como control para medir la mejora.

Como resultado de la ventana emergente personalizada, Sweaty Betty vio 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

Luego de realizar pruebas exitosas, Sweaty Betty determinó que las recomendaciones impulsadas por algoritmos generan mejores tasas de conversión que las elegidas manualmente. Entonces, utilizaron los algoritmos de Experience OS para agregar un widget de recomendación de productos en todos los PDP, usando información contextual del comportamiento de otros usuarios para mostrar productos buscados de manera similar 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 alternar entre "Vistos recientemente".

Después de una prueba temprana de los widgets de recomendación que generó 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 que el equipo dedicaba a las recomendaciones, lo que generó un mejor impacto con menos trabajo.

La conclusión clave

Con la capacidad de reconstruir cuestionarios, impulsar recomendaciones, comprender información clave de la audiencia e implementar una experiencia de sitio verdaderamente personalizada para cada visitante, Dynamic Yield ha permitido a Sweaty Betty ajustar una serie de estrategias de interacción con el cliente para hacerlas aún más específicas y efectivas, todo en seis meses, incluida la implementación.  

El mapeo de afinidad de Dynamic Yield permite a Sweaty Betty crear segmentos de audiencia, identificar y evaluar oportunidades potenciales y luego perseguir estas oportunidades con precisión. El equipo digital de Sweaty Betty no es enorme, por lo que era clave que la solución fuera escalable y económica, permitiéndoles hacer un uso inteligente de su tiempo al concentrarse en las cosas correctas. Los datos de audiencia en Dynamic Yield también han sido invaluables; el equipo anteriormente había hecho suposiciones sobre ciertos segmentos de audiencia que resultaron ser inexactas en las pruebas. Gracias a su trabajo con Dynamic Yield, Sweaty Betty ahora cuenta con un banco de casos de negocios que su equipo de CRO puede utilizar para probar posibles vías de ingresos.

¿Qué sigue para esta innovadora marca? Sweaty Betty planea incorporar datos de CRM en Dynamic Yield para crear segmentos de audiencia más sofisticados. También tienen planes de expandir su programa de personalización al correo electrónico, maximizando las herramientas impulsadas por IA en Dynamic Yield para completar recomendaciones directamente en las bandejas de entrada de los consumidores. Finalmente, Sweaty Betty lanzó recientemente una arquitectura de sitio web sin cabeza y comenzará a potenciar todas las experiencias personalizadas en su sitio web a través de API de experiencia.