Decathlon.nl: 10,7% de aumento de ingresos a través de recomendaciones de productos personalizadas

Decathlon es el retailer líder en productos deportivos con más de 1.000 tiendas en todo el mundo. En 2013, Decathlon abrió su tienda online en los Países Bajos. Tres años más tarde, su web ganó el premio a la mejor tienda de deportes online.

La gama de productos de Decathlon cubre 75 deportes y miles de artículos por lo que los usuarios pueden tener dificultades para navegar. Decathlon.nl se dio cuenta de que al simplificar el proceso de compra del cliente, esto podría aumentar el número de pedidos e ingresos. Y aprovecharon la experiencia de Retail Rocket para optimizar la experiencia de compra de sus usuarios.

En este caso de éxito, analizamos cómo aumentaron la conversión en un 5,2%, el valor de los pedidos promedio en un 5,2% y los ingresos en un 10,7% después de añadir recomendaciones de productos personalizadas en la página de producto de Decathlon.nl.

RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS

Retail Rocket proporciona más de 20 mecanismos de autoaprendizaje para personalizar la experiencia de compra. Utilizando tecnología avanzada, se pueden detectar las necesidades e intereses de los usuarios en la tienda online al analizar su comportamiento en tiempo real. De esta manera, se puede mostrar una oferta de producto personalizada en el momento adecuado, cuando es más probable que el usuario compre, lo que aumentará los indi- cadores clave de rendimiento de la tienda online.

Se implementaron diferentes algoritmos en las páginas de productos de Decathlon.nl. Después se compararon mediante un test A/B para averiguar cualquier cambio estadísticamente significativo en la tasa de conversión y también para identificar qué mecanismo funcionaría mejor en la tienda online. Para ello, todos los usuarios de Decathlon.nl se dividieron aleatoriamente en cinco grupos, a los que se mostraron:

1.Productos similares, que son los productos más similares a los que un usuario está mirando en ese momento. La similitud se basa en las propiedades del producto (precio, marca, categoría, descripción de producto, etc.) y el comportamiento de otros clientes (lo que otros vieron y finalmente terminaron comprando, etc.).

2. Productos relacionados, que son productos complementarios basados en el per l del usuario y el contenido del carrito.

3. Dos bloques, con productos similares mostrados arriba y productos relacionados debajo.

4. Dos bloques, con productos relacionados que se muestran arriba y productos similares debajo.

5. Grupo de control, a quienes no se mostraron recomendaciones personalizadas en la página del producto

Los bloques de recomendaciones se probaron en todas las páginas de producto de Decathlon Holanda durante 18 días, analizando a más de 120.000 usuarios únicos.

RESULTADOS

Todos los algoritmos probados tuvieron un efecto positivo en los ingresos generados por Decathlon.nl en comparación con el grupo de control. El más efectivo fue la combinación de dos bloques con productos relacionados y similares. Este mecanismo aumentó la conversión en un 5,2%, con una significación estadística del 94,4%. También condujo a un aumento del 5,2% en el valor de pedido promedio. El resultado acumulado de estos incrementos impulsó los ingresos en un 10,7%.

La implementación de estos algoritmos requiere muy poco esfuerzo además de poco tiempo y se traduce en un aumento significativo de la conversión. Debido a los resultados positivos obtenidos, Decathlon y Retail Rocket seguirán colaborando para mejorar la usabilidad de su tienda online y alcanzar nuevas metas.

Martijn Sprangers, miembro del departamento de marketing de Decathlon, ha declarado al respecto de la campaña: “RetailRocket nos está ayudando para que nuestros usuarios deportistas puedan encontrar los artículos más relevantes para ellos y su deporte. Esto se suma a nuestro objetivo: hacer que los deportes sean accesibles para la mayoría. Esta fue la pieza que faltaba en el puzzle y en el proceso de compra de nuestros usuarios. Los primeros resultados demostraron ser muy prometedores y la implementación fue sencilla. El equipo de RetailRocket está siempre disponible para ayudarnos a resolver los problemas que puedan surgir. Su apoyo es excelente y visitarnos nunca resulta ser un problema, cuando se requiere una reunión en persona. Después de varios test A/B, RetailRocket ha demostrado que su herramienta ayuda realmente a mejorar nuestros resultados”.