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Una de las herramientas más potentes para las tiendas online actualmente son las recomendaciones personalizadas. Ayudan a aumentar la conversión y el valor medio del pedido. ¿Por qué? Porque el usuario, al acceder, desea encontrarse con ofertas de productos que coincidan con sus preferencias. De lo contrario, si no se cumplen sus expectativas, la marca o tienda en cuestión podría perder ventas y la fidelidad de sus clientes. 

En esta ocasión te comentamos un caso de éxito basado en estas recomendaciones personalizadas: el de la tienda de juguetes Early Learning Center (ELC). Esta compañía, que crea juguetes destinados a ayudar a niños y niñas a desarrollar habilidades vitales, decidió incluir en su tienda online de Rusia (que supera los 260.000 usuarios al mes) recomendaciones de productos que ayudaran a sus usuarios a encontrar aquello que deseaban con el mínimo esfuerzo. La estrategia se tradujo pronto en cifras: un aumento del 12% en la tasa de conversión. Lo vemos en detalle.

Recomendaciones personalizadas en el eCommerce de ELC Rusia

La empresa de juguetes ELC abrió su primera tienda hace más de 30 años, a mediados de los 70 del siglo pasado. Desde entonces se expandió hasta conseguir 150 tiendas en Reino Unido y 80 más en otros 19 países alrededor del mundo, además de su propia tienda online. Especialmente en su filial rusa, Elc-Russia.ru, ofrece una amplia gama de productos que atraen a miles de usuarios al mes. 

A continuación veremos cómo a través de las recomendaciones de productos en páginas de categoría y de producto, la tienda online de ELC Rusia consiguió aumentar su tasa de conversión.

1- Recomendaciones de productos en la página de categoría. 

Mostrar recomendaciones de productos en la página de categoría resulta ventajoso, ya que hasta un 90% de los usuarios que acceden a la tienda online la visitan y consiguen acceder a lo que buscan en menos tiempo, resultando de ello una experiencia de compra satisfactoria. Por tanto, tras añadir estas recomendaciones, ELC analizó los resultados a través de un test A/B, dividiendo a los usuarios al azar en dos grupos: uno al que se le mostraron los productos best-sellers (el grupo de control), y otro al que se le mostraron recomendaciones de productos personalizadas de la categoría actual y según el historial de navegación.

recomendaciones personalizadas 2

El test A/B mostró que la utilización de recomendaciones personalizadas en la página de categoría mejoró hasta en un 12,5% la tasa de conversión, con una significación estadística del 94,9%, y un aumento de los ingresos de más del 10%.

2- Recomendaciones de productos en la página de producto.

En este caso los usuarios de Elc-Russia.ru fueron divididos, también al azar, en cuatro grupos. Al primero se le mostraron productos similares (basados en las propiedades del producto: precio, marca, categoría, descripción del texto, etc.), y al segundo se le mostraron productos relacionados (basados en el análisis de base de datos de productos y el comportamiento de los usuarios).

Al tercer grupo se le mostraron simultáneamente productos similares y debajo, productos relacionados.

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El cuarto grupo también visualizó dos bloques: productos relacionados y debajo productos similares. 

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¿Resultados? La plataforma de recomendaciones generó un aumento de ingresos del 7,7%. También se detectó que utilizar un bloque de recomendaciones con productos relacionados encima de otro bloque con productos similares, aumentó la tasa de conversión de la tienda online un 10,8%, con una significación estadística del 96%.

El director de Elc-Russia.ru, Saveliev Nikita, comentó al respecto que: “Al mostrar a nuestros clientes los productos más relevantes y que más les interesan, tratamos de que el momento de selección de artículos sea lo más fácil posible. Las recomendaciones de productos personalizadas que implementamos en las diferentes páginas de nuestra web hacen frente a esta tarea a la perfección. Esto nos ayuda a aumentar no solo la fidelidad de nuestros clientes, sino también el valor promedio de los pedidos y los ingresos de la tienda online. El equipo de Retail Rocket siempre está dispuesto a apoyar nuestras ideas y ofrece activamente test con varios algoritmos para mejorar la tasa de conversión y la rentabilidad financiera.”

 

Imagen: Depositphotos

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