Czytasz teraz:
[Case Study]: jak wzrosła sprzedaż w drogerii internetowej dzięki systemowi rekomendacji produktów?

[Case Study]: jak wzrosła sprzedaż w drogerii internetowej dzięki systemowi rekomendacji produktów?

Avatar Zuzanna Pajorska
02 sierpnia 2021
clock icon 6 min
Image

Czy system rekomendacji może pomóc w odzyskaniu konwersji na stronie niedostępnego produktu? Z takim pytaniem przyszedł do nas Dawid Skwiot, dyrektor brytyjskiej drogerii internetowej Roxie Cosmetics.

Case Study z wdrożenia naszego silnika rekomendacji Recostream w tym sklepie internetowym pokazuje, że nie tylko jest to możliwe, ale także wyraźnie wpływa na wzrost sprzedaży w całym sklepie. Zapoznaj się z przykładem zastosowania rekomendacji w Roxie i dowiedz się, jak wyglądało kilka ostatnich miesięcy naszej współpracy.


Wdrożenie silnika rekomendacji produktów w drogerii internetowej Roxie w skrócie:

przykład zastosowania silnika rekomendacji w e-commerce

Chcesz poznać więcej przykładów zastosowania? Kliknij w link, aby zapoznać się z Case Study z wdrożenia silnika rekomendacji w sklepie z odzieżą dla kobiet.

O sklepie

Roxie Cosmetics UK Beauty Store to angielska drogeria internetowa z naturalnymi i wegańskimi kosmetykami. W katalogu można znaleźć szeroką gamę produktów do pielęgnacji włosów, ciała, cery, do makijażu, do paznokci i akcesoria niezbędne w domowym SPA.

  • Platforma: Shopify
  • Ilość produktów: ok. 11 000
  • Adres sklepu: www.roxiecosmetics.co.uk
  • Konfiguracja wdrożenia: luty 2021

O Recostream

Rozwijamy system rekomendacji AI, który umożliwia zwiększenie sprzedaży o 5-10%, jednocześnie pozwalając klientom sklepów szybciej i trafniej znajdować interesujące ich produkty.

Umieszczenie rekomendacji jest możliwe w kilka minut bez udziału programistów, a ich skuteczność jest optymalizowana przez algorytmy sztucznej inteligencji i machine learning na podstawie rzeczywistego zachowania klientów.





Cel wdrożenia

Tak jak wspomnieliśmy na początku Case Study z wdrożenia rekomendacji, właściciel drogerii internetowej Roxie Cosmetics przyszedł do nas z konkretnym problemem, który nasz system rekomendacji miał szansę rozwiązać.

Po omówieniu działania systemu rekomendacji i wskazaniu innych korzyści, które można osiągnąć po instalacji naszego systemu, opracowaliśmy plan wdrożenia, który miał pomóc w rozwiązaniu następujących kwestii:

  • Odzyskiwanie konwersji na stronach niedostępnych produktów
  • Wzrost wartości koszyka
  • Redukcja porzuconych koszyków
  • Poprawa współczynnika CTR
  • Zwiększenie konwersji

Rezultaty po wdrożeniu

Przez ostatnie pół roku na bieżąco analizowaliśmy i obserwowaliśmy faktyczny wpływ naszego algorytmu na sprzedaż w sklepie internetowym Roxie. Na samym początku naszej współpracy sklep został zintegrowany z Google Analytics za pomocą opcji Enhanced Ecommerce.

Dzięki temu informacje na temat wszystkich interakcji użytkownika z banerami z rekomendacjami na stronie sklepu były zbierane w postaci eventów w GA.

Rezultaty po wdrożeniu wyglądają następująco:

wyniki rekomendacji w sklepie online

Najbardziej dochodowe lokalizacje rekomendacji:

Jedną z najważniejszych początkowych decyzji było to, w jakim miejscu na stronie sklepu umieścić rekomendacje. Ostatecznie wspólnie zdecydowaliśmy się na umieszczenie banerów z rekomendacjami produktów w pięciu kluczowych miejscach na stronie sklepu w wersji webowej oraz mobilnej.

Każda lokalizacja przyniosła inne wyniki, a najlepiej konwertujące rekomendacje w zależności od miejsca ułożyliśmy w kolejności od najskuteczniejszej:

  • Strona produktu
  • Strona koszyka
  • Pop-up na stronie niedostępnego produktu
  • Dynamiczne rekomendacje na stronie bloga
  • Strona główna

Wdrożone rozwiązania

Kolejnym niemniej istotnym punktem było ustalenie, jaki model rekomendacji wdrożyć do drogerii internetowej. Recostream dysponuje kilkoma rodzajami rekomendacji produktowych, które różnią się od siebie w zależności od tego, co dany klient chce osiągnąć.

Właściciel sklepu Roxie zdecydował się na aż 10 następujących modeli:

  • Bestsellers in Store - Najczęściej kupowane produkty w sklepie
  • Cross Sell - Sprzedaż krzyżowa
  • Most Similar in Category - Podobne w danej kategorii
  • AI Maximized Conversion - Maksymalizacja konwersji przez AI
  • Most Similar in Store - Podobne
  • Most Viewed in Category - Najczęściej przeglądane w danej kategorii
  • Others Also Added to Cart in Store - Inni również dodali do koszyka
  • Others Also Viewed in Store - Inni oglądali
  • Rule-Driven Recommendations - Manualne rekomendacje
  • Recenelty Visited in Store - Ostatnio oglądane
rekomendacje produktowe
Model rekomendacji: Ostatnie oglądane. Lokalizacja: strona koszyka zakupowego


rekomendacje produktowe
Model rekomendacji: Najczęściej kupowane. Lokalizacja: strona główne


rekomendacje produktowe
Modele rekomendacji: Podobne, Najczęściej przeglądane w kategorii, Cross Sell. Lokalizacja: pop-up na stronie niedostępnego produktu


rekomendacje produktowe
Modele rekomendacji: Inni również kupili, Inni również dodali do koszyka. Lokalizacja: strona produktu


rekomendacje produktowe
Modele rekomendacji: rekomendacje kontekstowe. Lokalizacja: blog


rekomendacje produktowe
Modele rekomendacji: Najbardziej popularne. Lokalizacja: strona główna (wersja mobile)



Przebieg instalacji

Jak wyglądała instalacja silnika rekomendacji w sklepie Roxie Cosmetics? Tutaj nie było żadnych niespodzianek - integracja sklepu postawionego na platformie Shopify z systemem rekomendacji zajęła kilka minut, a konfiguracja po stronie technicznej części zespołu Recostream jeden dzień roboczy.

Cały proces wdrożenia wyglądał tak:

  1. Rejestracja na stronie recostream.com, gdzie podano adres mailowy oraz URL sklepu.
  2. Do strony sklepu została wklejona linijki kodu JavaScript. Trwało to 3 minuty bez pomocy programisty.
  3. Zespół Recostream wykonał konfigurację wyglądu i dopasował ją do designu sklepu.
  4. Uruchomiono silnik rekomendacji AI w jeden dzień roboczy.
  5. Rozpoczął się okres próbny: 30 dni.
  6. Zintegrowano wyniki z kontem Google Analytics w celu niezależnej i obiektywnej oceny skuteczności.
  7. Utrzymany został bieżący kontakt z opiekunem klienta.



Klient o nas

System rekomendacji Recostream wyróżnia się tym, że posiada algorytmy, które mają faktyczny wpływ na sprzedaż i których skuteczność można obiektywnie i niezależnie ocenić. Oprócz tego pozyskaliśmy możliwość odzyskiwania konwersji z niedostępnych produktów, co bardzo sprawdziło się w naszej drogerii internetowej i przełożyło na wzrost sprzedaży.

Jestem zadowolony ze współpracy z Recostream na tyle, że zdecydowałem się na wdrożenie systemu w swoim drugim sklepie.

Dawid Skwiot
Dyrektor Roxie Cosmetics LTD

Ciekawi cię, jak przebiegało wdrożenie systemu rekomendacji Recostream w sklepie meblowym? Zobaczyć kolejne Case Study!

Zapraszamy do skorzystania z 30-dniowego okresu próbnego

Zarejestruj się i zainstaluj silnik rekomendacji AI/ML w 3 minuty bez pomocy informatyka. Resztą zajmiemy się my.

W razie pytań, zachęcamy do kontaktu team@recostream.com

Więcej na temat działania silnika rekomendacji można przeczytać na naszym blogu.


Podsumowanie Case Study z wdrożenia rekomendacji


Wdrożenie systemu rekomendacji produktów do brytyjskiego sklepu z branży kosmetycznej nauczyło nas tego, jakie potrzeby mają klienci Roxie Cosmetics i jakie rozwiązania przynoszą najlepsze efekty i przekładają się na wzrost sprzedaży.

W Case Study z wdrożenia rekomendacji omówiliśmy cały proces - od instalacji kodu JS na stronie sklepu, poprzez zaimplementowanie aż 10 typów rekomendacji w różnych lokalizacjach sklepu po omówienie efektywności mierzonej na bieżąco poprzez Google Analytics. Cieszymy się ze współpracy z Roxie Cosmetics i nie możemy doczekać się efektów kolejnej w drugim sklepie pana Dawida.

arrow-up icon