Las Tijeras Mágicas : comment augmenter de 19% le chiffre d’affaires grâce à la technologie de Retail Rocket

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LAS TIJERAS MÁGICAS est une boutique en ligne de fils, patchwork et artisanat. La boutique en ligne propose une grande variété de produits des meilleures marques.

La société, l’un des plus importants détaillants en ligne de son secteur en Espagne, a obtenu d’excellents résultats grâce à une très bonne stratégie en ligne. Cependant, une concurrence croissante a poussé la marque à entrer en contact avec Retail Rocket afin d’aller un peu plus loin et de personnaliser la boutique en ligne. L’objectif principal est de construire la fidélité du client et d’atteindre une croissance continue.

 

Buts de Las Tijeras Mágicas

Conserver un client existant est plus rentable et beaucoup plus facile que d’en acquérir un nouveau. C’est pourquoi le détaillant, objet de cette étude de cas, est venu à notre équipe avec des objectifs très clairs : générer des affaires récurrentes à partir de clients actuels et continuer à augmenter ses ventes en ligne.

Afin de fidéliser la clientèle, il est essentiel de garder les acheteurs satisfaits. Cependant, le succès d’une boutique en ligne ne sera pas seulement déterminé par la satisfaction de ses clients, mais dépendra également dans une large mesure du type de relation avec eux.

Et, comme il n’y a pas deux clients identiques, et leurs intérêts non plus, créer une expérience unique est essentiel pour offrir ce que chaque utilisateur recherche. De plus, c’est à ce stade de la personnalisation en temps réel que la technologie et la stratégie de Retail Rocket entrent en jeu pour atteindre les objectifs proposés.

 

Étude de cas sur l’impact des blocs de recommandations personnalisées sur le site Web et dans les e-mails basés sur des éléments déclencheurs. 

La technologie Retail Rocket, basée sur des algorithmes d’auto-apprentissage, analyse le comportement des utilisateurs en temps réel. Elle personnalise le contenu pour que chaque client puisse voir ce qu’il recherche en offrant une expérience d’achat vraiment personnalisée.

À cet effet, les blocs de contenu de recommandation ont été introduits dans les pages suivantes :

  • Page d’accueil
  • Page de catégorie
  • Page du produit
  • Page du panier
  • Barre d’intention de sortie

On trouvera ci-après les résultats des blocs de recommandations établis et leur impact dans chaque section

Personnalisation de la page d’accueil

C’est sur la page d’accueil que commence le parcours de l’utilisateur, où d’un coup d’œil un visiteur décide de quitter ou de continuer. Et comme la première impression compte, c’est aussi à ce stade que commence le travail de Retail Rocket, en construisant l’entonnoir de vente.

Selon le modèle de Philip Kotler des cinq niveaux dans un processus d’achat typique, c’est sur cette page que les utilisateurs commencent la recherche d’informations pour répondre à leurs besoins.

Lorsque les visiteurs entrent pour la première fois, un bloc de recommandations est affiché avec « Bestsellers in Web » basé sur des produits que d’autres utilisateurs ont déjà recherchés. Une fois les informations sur le comportement de l’utilisateur sont collectées, les recommandations personnelles concernant ses intérêts sont automatiquement affichées en temps réel.

 

Recommandations sur la page Catégorie

Cette page montre les produits les plus recherchés de la catégorie ainsi que les plus susceptibles d’être achetés par le visiteur. Ces produits sont automatiquement mis à jour en temps réel en fonction du comportement de l’utilisateur. L’objectif est une fois de plus d’empêcher les visiteurs de quitter le site et de les faire passer au niveau suivant de « examen du produit ».

 

Recommandations sur la page Produit 

Le fait de disposer d’informations plus détaillées sur le comportement des clients à ce stade permet d’inclure des recommandations avec un niveau de personnalisation plus élevé basé sur des produits déjà vus.

À ce niveau, l’objectif est que les clients trouvent enfin ce dont ils ont besoin. C’est la raison pour laquelle des produits similaires à celui que l’utilisateur regarde sont affichés. Par conséquent, l’évaluation de différentes alternatives amènera l’utilisateur à prendre une décision d’achat.

 

 

 

Recommandations sur la page Panier

Une fois que l’utilisateur a atteint cette étape, l’objectif principal est d’augmenter le nombre de produits par transaction. C’est pour cette raison qu’il y a des recommandations connexes qui sont affichées sur la page de paiement.

 

Formulaire intelligent dans la barre d’intention de sortie

Lorsqu’un utilisateur non enregistré a consulté au moins un produit et tente de quitter la boutique en ligne, un formulaire intelligent s’affiche sur l’en-tête. Cette barre d’intention de sortie affiche les produits consultés et un bouton CTA. Cet appel à l’action est utilisé pour obtenir l’adresse e-mail de l’utilisateur afin de continuer à envoyer des recommandations personnelles par e-mail marketing pour récupérer les visiteurs.

 

E-mails automatisés basés sur des éléments déclencheurs

En plus des blocs de recommandation sur le site Web exposés ci-dessus, l’équipe Retail Rocket a mené des actions d’e-mail marketing personnalisées afin d’augmenter le taux de conversion de la boutique en ligne.

Ci-dessous vous pouvez voir un modèle d’e-mail envoyé à un utilisateur qui a quitté un panier d’achat :

 

 

Résultats

Impact des recommandations par bloc

Selon les résultats obtenus, l’effet des blocs de recommandation augmente juste avant la décision finale d’achat. C’est à ce stade que l’utilisateur est plus réceptif à évaluer différentes alternatives, en particulier parmi les choix les plus populaires de la même catégorie.

 

Effet des recommandations en chiffres

 

 

Efficacité des recommandations dans les e-mails personnalisés

 

 

Conclusions

  • La mise en œuvre de Retail Rocket a augmenté les chiffres d’affaires des boutiques en ligne d’environ 19%.
  • L’utilisation de recommandations personnelles augmente la conversion sur le site Web d’environ 70,50%.
  • La quantité moyenne de produits par commande augmente également d’environ 20%. 
  • La valeur moyenne de la commande, lors de l’utilisation de recommandations personnelles, est 4,7% plus élevée sur le site Web et 3,5% plus élevée dans l’e-mail marketing.

 

Recommandation de Las Tijeras Mágicas

 

 Grâce à Retail Rocket, nous avons obtenu une augmentation significative des commandes. En outre, avec la mise en œuvre de blocs de recommandations de produits personnalisés sur le site Web et dans les e-mails basés sur des éléments déclencheurs, nous pouvons maintenant offrir une expérience beaucoup plus personnalisée à nos clients dans notre boutique en ligne.

 

Saul, e-commerce manager

 

 

 

 

 

 

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