5 casi di studio del marchio finlandese Finn Flare: Come le Raccomandazioni sui Prodotti hanno Aumentato i loro ricavi del 13,4%
Al giorno d’oggi non è sempre facile accontentare il cliente: non solo si concentra sulla gamma di prodotti e i loro prezzi, ma vuole anche trovare rapidamente ciò di cui ha bisogno. Questo problema è stato risolto grazie alle raccomandazioni personalizzate sui prodotti, che sono posizionate su diverse pagine del negozio online. Queste raccomandazioni mirano a mostrare all’utente i prodotti che gli interessano in modo particolare. In questo modo vengono avvantaggiati sia il cliente, che può trovare rapidamente la merce necessaria, rimanendo soddisfatto, sia il negozio a cui viene data l’opportunità di aumentare i propri ricavi e il valore medio dell’ordine. Per maggiori dettagli su come l’introduzione delle raccomandazioni sui prodotti aumenta la conversione e le vendite di un negozio, riportiamo il seguente esempio del negozio online Finn Flare.
Finn Flare è un marchio finlandese di abbigliamento casual, la cui nascita risale al 1965 quando il marchio è stato registrato ed è stata rilasciata la prima collezione di abbigliamento. Nel 1974, il marchio fu introdotto per la prima volta nell’URSS (attuale Russia) e oggi Finn Flare ha il suo marchio e una rete di partner di oltre 150 negozi nella CSI. Il negozio online del marchio riceve oltre 800.000 visitatori al mese.
Caso 1. Test sull’efficacia delle raccomandazioni sul prodotto sull’Homepage
L’homepage è il punto di partenza per il cliente. È essenziale attirare l’attenzione dell’utente in questa fase, in questo modo ci sarà più probabilità che l’utente acquisti dei prodotti.
Il team di Retail Rocket Growth Hacking ha condotto migliaia di test e sapeva una cosa: non esiste un modo universale per garantire un aumento della tassa di conversione all’interno del negozio.
Tutto deve essere verificato attraverso l’esperienza. Nell’homepage del negozio online Finn Flare, sono presenti due blocchi di raccomandazioni sui prodotti: i bestseller (i più venduti) e le raccomandazioni personali.
Nella prima fase, sono state testate diverse varianti degli algoritmi dei bestseller. Il blocco delle raccomandazioni personali è rimasto invariato. Il test è stato condotto utilizzando la meccanica del test A/B, secondo la quale tutti gli utenti sono stati divisi in 4 sezioni:
1. Nella prima sezione sono stati mostrati i bestseller del negozio online
2. La seconda sezione ha mostrato i bestseller personalizzati
3. La terza sezione ha mostrato merce popolare da categorie d’interesse per l’utente
4. La terza sezione non ha mostrato alcuna raccomandazione
Risultati
Una volta eseguito il test, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
Cambio di conversione (%) | Variazione del valore medio dell’ordine (%) | Aumento previsto delle vendite | |
Bestseller | +3.54% | -5.73% | -2.39% |
Bestseller personalizzati | +3.82% | -7.39% | -3.85% |
Merce popolare presa da categorie d’interesse dell’utente | +8.16% | -2.05% | +5.94% |
Gruppo di controllo | – | – | – |
Conclusione
Secondo i risultati dei test, l’uso della struttura “Merce popolare da categorie d’interesse per l’utente” nel blocco delle raccomandazioni dell’homepage, aumenta la conversione dell’8,16% con una significatività statistica del 93,5%. Nonostante una leggera diminuzione del valore medio degli ordini, è previsto un aumento delle vendite del 5,94%.
Caso 2. Test sull’efficacia delle raccomandazioni sui prodotti nell’Homepage: aggiunta di un Secondo Blocco
In alcuni casi, un blocco di raccomandazioni sui prodotti mostra un’efficacia maggiore rispetto a due blocchi e talvolta viceversa. Quindi, nel successivo test A/B sull’homepage del negozio online Finn Flare, abbiamo deciso di verificare quanti blocchi avrebbero portato maggiore efficacia e in quale ordine. Tutti i visitatori del sito sono stati divisi casualmente in tre sezioni:
1. La prima sezione ha mostrato solo un blocco – merce popolare presa da categorie d’interesse dell’utente.
2. La terza sezione ha mostrato due blocchi: merce popolare presa da categorie d’interesse dell’utente (in alto) e raccomandazioni personali (sotto il blocco con la merce popolare). Questa configurazione ha mostrato migliori risultati rispetto al test precedente, quindi questa sezione era un gruppo di controllo.
3. La terza sezione ha mostrato due blocchi: raccomandazioni personali (in alto) e merce popolare di categorie d’interesse dell’utente (sotto il blocco con le raccomandazioni personali)
Risultati
Una volta eseguito il test, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
Cambio di conversione (%) | Variazione del valore medio dell’ordine (%) | Aumento previsto delle vendite | |
Merce popolare da categorie d’interrese dell’utente | -0.22% | -0.52% | -0.74% |
Due blocchi: merce popolare da categorie d’interesse dell’utente (in alto) e raccomandazioni personali (in basso). Gruppo di controllo | – | – | – |
Due blocchi: raccomandazioni personali (in alto) e merce da categorie d’interesse dell’utente (in basso) | +10.10% | -1.39% | +8.57% |
Conclusione
Secondo i risultati dei test, l’uso della struttura “Due blocchi: raccomandazioni personali (in alto) e merce popolare dalle categorie d’interesse dell’utente (in basso)” sull’homepage aumenta la conversione del 10,1% con una significatività statistica del 96,1% . Con una leggera diminuzione dell’importo medio dell’ordine dell’1,39%, la crescita prevista delle vendite è dell’8,57%.
Caso 3. Test dell’efficacia di raccomandazioni sul prodotto nella Pagina del Prodotto: selezione dell’Aspetto di un Blocco
La pagina del prodotto è una tappa fondamentale nel viaggio del cliente nel negozio online. Qui l’utente studia i dettagli, visualizza la foto, osserva la composizione e decide se desidera acquistare il prodotto. Le raccomandazioni sono un’ottima opportunità per mantenere un potenziale cliente nel negozio, nel caso che il prodotto che sta recensendo non gli si adatti perfettamente o per offrire ulteriori prodotti da aggiungere all’ordine che potrebbero interessarlo.
Nella scheda del prodotto, è stato testato l’aspetto di un blocco di raccomandazioni: sono state aggiunte alle immagini del prodotto delle etichette con una percentuale di sconto. Tutti i visitatori del sito sono stati divisi casualmente in quattro sezioni:
1. La prima sezione ha mostrato un blocco di raccomandazioni senza le etichette con lo sconto
2. La seconda sezione ha mostrato un blocco di raccomandazioni con etichette con piccoli sconti
3. La terza sezione ha mostrato un blocco di raccomandazioni con etichette con grandi sconti
4. La quarta sezione non ha mostrato alcuna raccomandazione, diventando così un gruppo di controllo.
Risultati
Una volta eseguito il test, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
Cambio di Conversione (%) | Variazione del valore medio dell’ordine (%) | Aumento previsto delle vendite | |
Blocco di raccomandazioni senza lo sconto | +9.46% | +3.60% | +13.40% |
Blocco di raccomandazioni con un piccolo sconto | +5.36% | -6.59% | -1.58% |
Blocco di raccomandazioni con un grande sconto | +3.98% | +1.44% | +5.48% |
Gruppo di controllo | – | – | – |
Conclusione
Secondo i risultati dei test, un blocco di raccomandazioni senza alcuno sconto nella pagina del prodotto aumenta la conversione del 9,5% con una significatività statistica del 96,6%. Abbinata a una crescita del valore medio dell’ordine del 3,6%, la crescita prevista delle vendite mensili è del 13,4%
Caso 4. Verifica dell’efficacia di raccomandazioni sul prodotto nel carrello: Impostazione di un Algoritmo per Merce Correlata
La pagina del carrello è l’ultima fase prima di effettuare un acquisto. Occorre essere molto astuti ma anche cauti: da un lato, non bisogna distrarre l’utente, in modo che possa raggiungere il suo “traguardo”, dall’altro lato si deve cercare di invitarlo a comprare qualcos’altro e quindi aumentare il costo dell’ordine. Ecco perché la soluzione migliore è mostrare elementi correlati.
Diverse varianti di prodotti complementari sono state testate nel carrello del negozio online Finn Flare. Tutti i visitatori del sito sono stati divisi casualmente in 4 sezioni
1. La prima sezione ha mostrato elementi correlati basati su algoritmi collaborativi e contenuti filtrati
2. La seconda sezione ha mostrato merce correlata presa da categorie diverse rispetto alla categoria del prodotto in esame
3. La terza sezione ha mostrato gli accessori
4. La quarta sezione non ha mostrato alcuna raccomandazione, ha agito quindi come un gruppo di controllo
Risultati
Una volta eseguito il test, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
Cambio di conversione (%) | Variazione del valore medio dell’ordine (%) | Aumento previsto delle vendite | |
Merce standard correlata | +5.85% | +1.06% | +6.98% |
Merce complementare da categorie diverse rispetto al prodotto che è stato visualizzato | +1.86% | +6.81% | +8.80% |
Accessori | +1.52% | -0.99% | +0.52% |
Gruppo di controllo | – | – | – |
Conclusione
Secondo i risultati dei test, l’uso della struttura “Merce standard correlata” in un blocco di raccomandazioni nel carrello del negozio online Finn-flare.ru aumenta la conversione del 5,85% con una significatività statistica del 97,1%. È previsto un aumento delle vendite mensili del 6,98%.
Caso 5. Test sull’efficacia delle raccomandazioni sul prodotto nella scheda del prodotto: selezione dell’aspetto di un blocco
Il carrello può essere paragonato alla zona di “uscita” di un negozio, dove il cliente effettua il pagamento di tutti i suoi impulsivi. Cosa si può utilizzare per “agganciare” l’utente? Ovviamente un ottimo sconto! Per questo motivo nel carrello sono state inserite varie etichette con sconti diversi. Tutti i visitatori del sito sono stati divisi casualmente in tre sezioni:
1. La prima sezione mostra un blocco di raccomandazioni con un aspetto base
2. La seconda sezione mostra un blocco di raccomandazioni con l’etichetta con un piccolo sconto.
3. Nella terza sezione è stato mostrato un blocco di raccomandazioni con l’etichetta con un grande sconto.
Risultati
Una volta eseguito il test, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
Cambio di Conversione (%) | Variazione del Valore Medio dell’ordine (%) | Aumento previsto delle vendite | |
Blocco di raccomandazioni senza sconto | – | – | – |
Blocco di raccomandazioni con un piccolo sconto | +0.63% | +2.50% | +3.16% |
Blocco di raccomandazioni con un grande sconto | -6.24% | -2.79% | -8.86% |
Conclusione
Secondo i risultati dei test, l’uso della struttura “Blocco di raccomandazioni con l’etichetta con un piccolo sconto” in un blocco di raccomandazioni all’interno del carrello aumenta la conversione dello 0,63% e il valore medio dell’ordine del 2,5%, il che produce una crescita prevista delle vendite del 3,16%
Risultati della personalizzazione per Finn Flare
Quindi, dopo i test A/B condotti, è stato possibile aumentare significativamente le vendite del negozio online su tre delle pagine principali:
- Homepage – del 15.01%
- Pagina del prodotto – del 13.40%
- Carrello – del 12.23 %
Ancora una volta l’esperienza del negozio online Finn Flare dimostra che ottimizzare il percorso del cliente in tutte le principali fasi della sua visita sul sito web aumenta gli indicatori chiave, come la conversione e il valore medio dell’ordine e quindi le vendite di un negozio online.
Commenti da Finn Flare
“Finn Flare rispetta i requisiti più severi per la qualità della sua merce e il livello di servizio, che si applica a tutti i canali d’interazione con i clienti – dal negozio fisico, a quello online, fino ai social network. Per effettuare acquisti nel negozio online in modo conveniente, sia per i clienti online, sia con l’aiuto di consulenti nel negozio fisico, utilizziamo le raccomandazioni personali sui prodotti in tutte le pagine del sito Web.
Siamo lieti che gli esperti di Retail Rocket non lavorino in maniera superficiale, ma anzi s’impegnano costantemente per testare qualcosa di nuovo, migliorare gli indicatori esistenti, in modo che i nostri clienti ottengano l’approccio più personalizzato e il negozio online aumenti la sua conversione e il valore medio”.
Irina Belova, Internet Marketing Manager