Skip to main content

LAPORAN

Bagaimana e.l.f. Kosmetik menggunakan personalisasi untuk mendorong penjualan

Merek kosmetik digital menempatkan pelanggan di pusat pengalaman berbelanja, menghasilkan 4,2% pendapatan rata-rata yang lebih tinggi per pengguna dan ROI 8,5X dari personalisasi.

industri

Kecantikan & Perawatan Pribadi

Kemampuan yang Digunakan

Rekomendasikan Target Optimalkan Temukan AdaptML

4.2%

peningkatan pendapatan rata-rata per pengguna dengan mengoptimalkan rekomendasi halaman detail produk (PDP)

17.6%

peningkatan klik menu seluler setelah mempersonalisasi menu berdasarkan perilaku belanja pengguna di masa lalu

Pendahuluan

Didirikan pada tahun 2004, e.l.f. Kosmetik yang diluncurkan dengan misi sederhana untuk menciptakan produk berkualitas tinggi dengan harga yang terjangkau. Tidak hanya salah satu merek kecantikan yang paling awal menggunakan teknologi digital, e.l.f. juga merupakan salah satu merek kecantikan yang pertama kali mengadopsi model penjualan langsung ke konsumen.

Untuk tetap setia pada model bisnisnya, lini kosmetik ini menempatkan pelanggannya sebagai inti dari semua keputusan produk dan pemasaran. Jadi ketika e.l.f. Berupaya memastikan setiap pembelanja disambut dengan pengalaman yang disesuaikan dengan rejimen kecantikan unik mereka, tim bermitra dengan Dynamic Yield untuk membantu mereka memberikan.

Setelah memanfaatkan integrasi pihak pertama dalam Experience OS, rekomendasi dan kemampuan personalisasi, e.g. menyaksikan peningkatan 4,2% dalam pendapatan rata-rata per pengguna dan peningkatan 17,6% dalam keterlibatan pelanggan.

Rekomendasi yang dipersonalisasi juga menghasilkan laba atas investasi sebesar 8,5 dalam waktu singkat, yang berarti taktik ini menghasilkan keuntungan pendapatan langsung yang lebih dari delapan kali lipat lebih besar daripada biaya yang terkait dengan platform personalisasi.

“Dynamic Yield telah berperan penting dalam membantu kami mengungkap berbagai jenis audiens yang datang dan berinteraksi dengan e.l.f. memungkinkan kami untuk memenuhi kebutuhan spesifik setiap pencinta kecantikan. Experience OS telah memungkinkan kami untuk dengan mudah menguji strategi baru dan mengoptimalkan dengan cepat untuk mendapatkan hasil yang cepat dan berarti."

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

Tantangan

e.l.f. dijual di peritel besar termasuk Target, Walmart, dan Ulta. Termotivasi untuk menggandakan kehadiran digital e.l.f., tim eCommerce mulai menciptakan pengalaman berbelanja online yang lebih baik dan membutuhkan solusi yang dapat membantu:

  • Menelan data pelanggan pihak pertama
  • Mengidentifikasi segmen audiens yang bernilai tinggi
  • Memunculkan rekomendasi produk terbaik untuk setiap pelanggan
  • Mengoptimalkan pengalaman seluler untuk penemuan produk yang lebih baik

Eksekusi

Menerima dan mengaktifkan data historis pelanggan pihak pertama sejak hari pertama

Sebelum mengintegrasikan dengan Dynamic Yield, e.l.f. menggunakan Custora dari Amperity, perangkat lunak analisis pelanggan berbasis cloud untuk membantu mengidentifikasi segmen audiens yang berwawasan. Namun, tim ingin memanfaatkan segmen Custora lebih jauh untuk mengambil tindakan segera di situs dan menyesuaikan pengalaman. Kemampuan untuk menyerap data pihak pertama Custora ke dalam Dynamic Yield Experience OS sejak hari pertama, memastikan bahwa pengecer kecantikan dapat membuat kampanye yang sangat bertarget dengan cepat tanpa kehilangan data historis pihak pertama yang kaya, dan mencapai waktu yang tepat dengan investasi mereka dalam personalisasi.

Contoh audiens pihak pertama dari Custora yang diintegrasikan ke dalam Experience OS:

e.l.f. memilih untuk melampaui perawatan kulit dan pecandu makeup dengan menciptakan dan menargetkan kelompok pelanggan khusus. E.l.f. telah menciptakan sekitar 75 segmen pelanggan dalam waktu singkat, seperti pembeli yang sering berkunjung dan orang-orang yang sering mengunjungi situs web tetapi belum menyelesaikan pembelian.

e.l.f. menargetkan segmen berdasarkan kebutuhan dan menggunakan Penargetan Prediktif untuk mencocokkan segmen dengan variasi. 

Rekomendasi yang dioptimalkan pada PDP setelah bakeoff antara DY dan vendor rekomendasi alternatif

Mengetahui PDP adalah bagian yang berharga dari fase penemuan produk, misalnya memilih ruang ini untuk mengoptimalkan rekomendasi produknya. Tim ingin menyajikan produk yang paling relevan pada PDP untuk meningkatkan penemuan dan keterlibatan. Mereka memutuskan untuk menjalankan pemangkasan antara Dynamic Yield dan solusi titik rekomendasi yang sudah ada. Setiap vendor menyajikan strategi "Dilihat Bersama" di bagian "You May Love" e.l.f., dengan pembagian 50/50 antara kedua vendor.

Setelah mencapai signifikansi statistik 95% hanya dalam dua minggu, Dynamic Yield membuktikan mesin terkuat, menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam rasio klik-tayang pada produk yang direkomendasikan (+23,2%) dan pendapatan rata-rata per pengguna yang lebih tinggi (+4,2%) dibandingkan dengan vendor lain.

Menu seluler yang disesuaikan berdasarkan afinitas dan perilaku browsing pelanggan

Dengan real estat yang terbatas, e.l.f. ingin agar menu selulernya beresonansi dengan setiap pembeli. Untuk melakukan hal ini secara efektif, tim memutuskan untuk mempersonalisasi menu berdasarkan riwayat penelusuran, sehingga pelanggan dapat menemukan produk yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka dengan cepat. 

Pengunjung baru diperlihatkan kategori tingkat tinggi, sementara pengunjung yang datang kembali diperlihatkan subkategori dari kategori utama yang sebelumnya mereka minati. 

Misalnya, jika pembeli telah menelusuri kategori "perawatan kulit", bilah menu akan menyertakan "pembersih", "masker wajah", dan "perawatan". 

Menggunakan identifikasi afinitas unik Dynamic Yield dan kemampuan pencocokan dengan pengoptimalan menu ini, dll. mengalami 17,6% peningkatan rasio klik-tayang, mendorong pengunjung untuk masuk lebih dalam ke katalog produknya.

Hal-hal Penting yang Dapat Dipetik

Pelanggan e.l.f. selalu memberikan pengaruh besar bagi merek kecantikan ini. Namun, tim masih memiliki peluang yang signifikan untuk lebih memahami kebutuhan dan preferensi pembeli di sepanjang perjalanan pelanggan. 

Setelah menerapkan Dynamic Yield, e.l.f. mampu benar-benar memanfaatkan audiens kritis yang terlibat dengan merek untuk memastikan setiap pecinta kosmetik menerima pengalaman yang paling relevan. Dan dengan menerapkan beberapa kampanye personalisasi web desktop dan seluler secara strategis, keterlibatan situs meningkat dan pendapatan meningkat.