Due-Home ottiene un aumento delle conversioni dell’88% grazie alla personalizzazione online di Retail Rocket

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Due-Home.com è un negozio online con una vasta gamma di mobili e prodotti decorativi sia per la casa che per l’ufficio. Come si definiscono nel loro sito web, sono guidati dalla passione per la creazione di interni e ambienti memorabili in cui gli oggetti sono importanti tanto quanto le esperienze vissute in essi. Per raggiungere questo obiettivo, anche Retail Rocket gioca un ruolo fondamentale poiché la creazione di un’esperienza unica per ogni cliente inizia proprio all’interno del negozio online.

Per questo motivo, l’obiettivo citato è stato il motivo principale che ha portato Due-Home a implementare la piattaforma Retail Rocket nel 2017. È infatti l’integrazione della nostra tecnologia di Intelligenza Artificiale che consente al negozio online di personalizzare l’intero percorso del cliente: dal momento in cui un utente accede al Sito Web fino a dopo aver ricevuto l’ordine.

Come si può vedere nel case study di Due-home realizzato nel 2018, il negozio e-commerce è riuscito ad aumentare le proprie vendite del 30% con la tecnologia Retail Rocket.

Vediamo nel dettaglio come lo shop online nel 2020 continua ad ottenere ottimi risultati con la personalizzazione delle campagne di marketing online ed email.

Personalizzazione di Retail Rocket per il negozio online

I mobili non sono il tipo di merce acquistata d’impulso. Il cliente deve riflettere e confrontare i prodotti che meglio si adattano alle proprie esigenze prima di aggiungerli al carrello. Detto questo, abbiamo migliorato la personalizzazione dell’IA nelle pagine seguenti dove avviene l’analisi degli articoli alternativi e la decisione di acquisto:

  • Homepage
  • Menu di categoria orizzontale
  • Pagina di categoria
  • Pagina del prodotto

 

Raccomandazioni sulla home page

Una buona strategia di personalizzazione dell’e-commerce inizia dalla Homepage, dove inizia anche il viaggio dell’utente nel negozio online. La quantità di tempo che il visitatore prende per rimanere sul web dipenderà dall’interesse che suscita. Per ottenere la loro attrazione e spingerli a continuare il processo di acquisto, i blocchi di consigli basati sul comportamento dell’utente in tempo reale sono efficaci.

Tuttavia, cosa bisogna mostrare quando un utente accede al Sito Web per la prima volta e non ci sono ancora informazioni su di lui? In questo caso, i blocchi bestseller e i consigli sui prodotti basati sul comportamento degli altri utenti sono un’ottima risorsa.

Consigli nel menu delle categorie orizzontali della home page

 

I consigli all’interno del menu delle categorie orizzontali vengono visualizzati anche nella home page. Ciò rende più facile per l’utente la ricerca di prodotti, semplificando il viaggio del visitatore sul sito Web e migliorando l’esperienza del cliente nel negozio online. Tutto questo, a sua volta, significa un aumento delle visite alla pagina del prodotto, dove la probabilità di concludere l’acquisto è maggiore.

Personalizzazione della pagina delle categorie

La pagina delle categorie è uno dei modi che consente all’utente di mostrare le opzioni che meglio si adattano ai propri interessi per tipologia. Anche qui il cliente definisce le proprie preferenze confrontando articoli simili.

Personalizzazione della pagina del prodotto

Il fatto che un visitatore vada nella pagina del prodotto per rivedere le caratteristiche di ogni articolo indica che c’è interesse nell’effettuare l’acquisto.

Questa fase è quella in cui sono disponibili più informazioni raccolte sull’utente e in cui, in base ai risultati ottenuti, le raccomandazioni sono più efficaci. L’83,6% delle entrate di Due-home da raccomandazioni personali proviene da due blocchi inclusi in questa pagina: il 48,5% da prodotti simili o alternativi e il 35,1% da articoli acquistati frequentemente insieme.

 La selezione dei prodotti comunemente acquistati insieme è un blocco nuovo e su misura. Il negozio online con questo blocco ha ottenuto metriche eccellenti, soprattutto aumentando il valore medio degli ordini, nonché il numero di articoli e linee di prodotti per acquisto.

Gli effetti delle raccomandazioni in cifre

 

Prodotti per ordine Prodotti unici per ordine Valore medio dell’ordine (AOV) Conversion 
Effetti delle raccomandazioni personali +29.11 % +35.24 % +25.56 % +87.95 %

 

Personalizzazione dell’email marketing: consigli per email transazionali

Le informazioni dell’utente dello storage in tempo reale consentono al negozio di e-commerce di iper-personalizzare l’intero percorso del cliente: non solo nel negozio online ma anche una volta che l’utente ha completato l’acquisto o abbandonato il sito web.

La personalizzazione della posta elettronica è un ottimo strumento per fidelizzare i clienti e fidelizzare chi ha già acquistato.

Due-home ha eseguito l’automatizzazione delle email transazionali per i seguenti scenari:

Ricerca abbandonata

Se un visitatore che ha precedentemente effettuato una ricerca interna lascia il sito Web, Retail Rocket invierà loro consigli personalizzati in base alla parola chiave utilizzata.

Ricerca abbandonata di prodotti non disponibili

Se un visitatore abbandona il negozio online dopo aver cercato un prodotto non disponibile, gli verrà inviata un’e-mail con prodotti simili a quello esaurito. Riceveranno una notifica quando torneranno disponibili.

Categoria abbandonata

 

Se un visitatore non ha raggiunto la pagina del prodotto e ha sfogliato solo la pagina della categoria, riceverà un promemoria con i prodotti più popolari e le novità di questa categoria.

 

Prodotto visualizzato abbandonato

Quando un visitatore lascia il Web dopo aver visualizzato un prodotto, riceverà un’e-mail con consigli personali basati sui prodotti visualizzati.

Carrello abbandonato

Questo scenario rappresenta uno dei messaggi di posta elettronica basati su trigger più popolari al mondo. Se il cliente ha aggiunto prodotti al carrello e non ha completato l’acquisto, riceverà un promemoria del carrello abbandonato e consigli personali basati sul/sui prodotto/i scelto/i.

Lo scenario post-acquisto: la prossima offerta migliore

Un cliente che ha acquistato nel negozio online riceverà un’e-mail con la previsione dei prossimi articoli più probabili da acquistare in base ai suoi interessi e all’ordine precedente.

Scenario di riattivazione della newsletter

Se un cliente non ha visitato il tuo sito web per molto tempo, riceverà un’e-mail di promemoria con consigli personalizzati e nuovi prodotti sul negozio online in base al loro interessi.

Consigli per l’email marketing in cifre

Open rate Conversion rate Average order value (AOV)
Consigli per l’email marketing in cifre 29.86 % 3.40 % +5.00 %

Conclusioni

I risultati ottenuti dimostrano che dopo tre anni dall’implementazione della tecnologia Retail Rocket, Due-home continua ad aumentare le metriche chiave grazie a una personalizzazione completa del loro negozio online.

  • L’implementazione della tecnologia Retail Rocket AI genera circa il 13% delle entrate totali del negozio online;
  • La conversione dell’ordine quando si utilizzano i consigli web è due volte superiore;
  • Il numero di prodotti per ordine è aumentato in media del 29,11%;
  • Il numero di linee di prodotti per ordine è aumentato del 35,24%;
  • Il valore medio degli ordini con le raccomandazioni di Retail Rocket era superiore del 25,56% nel sito e del 5% nell’email marketing.

 Due-home’s testimonial

 


“Dopo tre anni dall’integrazione della piattaforma Retail Rocket, la tecnologia di personalizzazione AI continua ad aiutarci ad aumentare gli ordini di mese in mese. L’aumento delle metriche chiave, l’ottimo lavoro del team e la semplice gestione dello strumento sono state la chiave della nostra soddisfazione
per il servizio.

Jordi Ordóñez, Marketing director of Due-Home

 

 

 

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