Home Case studies Black Red White

Black Red White

Black Red White działa aktywnie od ponad 25 lat i proponuje rozbudowaną ofertę mebli, artykułów i akcesoriów do wyposażenia wnętrz. Spółka z powodzeniem rozwija również kanał sprzedaży internetowej. Sklep internetowy www.brw.com.pl notuje ponad 2 miliony odsłon miesięcznie. Marka stawia na nowoczesne rozwiązania, które ułatwiają szybkie odnajdywanie poszukiwanych produktów i przyspieszają proces zakupowy.

Cele sprzedażowe Black Red White:

  • prezentowanie spersonalizowanej oferty
  • umożliwienie klientom jak najszybszego znalezienia produktów
  • rekomendacje produktowe i zachęcenie klientów do zakupów dodatkowych

Jak działa system rekomendacji QuarticOn?

QuarticOn to profesjonalny silnik spersonalizowanych rekomendacji, który wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia się i przedstawia każdemu klientowi inną wersję sklepu dopasowaną pod jego indywidualne preferencje z rekomendowanymi produktami.

Co robi system QuarticOn?

  • analizuje interakcje każdego użytkownika ze sklepem i nieustannie odnajduje nowe
    zależności i wzorce zachowań
  • gromadzi i przetwarza dane o zachowaniach użytkowników na stronie sklepu
  • buduje wiedzę o potrzebach i preferencjach danego użytkownika
  • wyświetla w czasie rzeczywistym ofertę dopasowaną pod danego użytkownika

Zastosowanie strategii rekomendacji w sklepie Black Red White

W sklepie brw.com.pl umieszczono ponad 10 widgetów z rekomendacjami, które w zależności od umiejscowienia, wspierały konwersję lub wielkość koszyka.

Spersonalizowane rekomendacje – wzrost sprzedaży średnio o 8% miesięcznie.

Klient odwiedzający sklep ma już zdefiniowaną potrzebę i szuka określonego produktu. Pierwsze zachowanie klienta jest odnotowywane przez
mechanizm rekomendacji, który następnie uczy się jego potrzeb na podstawie dalszych kliknięć i odpowiada na nie poprzez prezentację
spersonalizowanych rekomendacji w postaci Wybrane dla Ciebie.

W przypadku Black Red White, widget z rekomendacjami został umieszczony na stronie głównej, stronach kategorii, na stronie z brakiem wyników wyszukiwania i pustym koszyku.

Rekomendacje innych osób – wzrost sprzedaży średnio o 5% miesięcznie.

Klient, który przegląda sklep, może zobaczyć rekomendacje na podstawie doświadczeń innych użytkowników. Rekomendacje Produkty, które mogą Cię zainteresować bazują na zachowaniach poprzednich klientów, którzy – oprócz aktualnie wyświetlanego produktu – rozważali również inne
produkty. Rekomendowane produkty są automatycznie sortowane według wskaźnika określającego szansę zakupu, dzięki czemu wyszukiwanie podobnych produktów jest znacznie zawężone.

Cross-selling – co ósmy klient klika w pop-up z rekomendacjami, a następnie co dziesiąty decyduje się na zakup rekomendowanego produktu.

Algorytm rekomendacji analizuje, które dodatkowe produkty mają największe szanse zaciekawić klienta. Dlatego też prezentuje je w odpowiedniej kolejności, czyli od lewej produkty z największą szansą sprzedażową. Wszystko to na podstawie produktów, które wybrał lub dodał do koszyka, oraz wyborów innych klientów. Rekomendacje Inni klienci, którzy obejrzeli ten produkt, kupili również pokazują klientowi produkty komplementarne. Oznacza to, że klient, który chce kupić łóżko, automatycznie dostanie propozycje zakupu materaca lub szuflady pod łóżko. Niezwykle skuteczne są rekomendacje na pop-upie pokazującym się zaraz po dodaniu produktu do koszyka oraz w samym koszyku. Dlaczego? Ponieważ klient jest skupiony wtedy na procesie zakupowym i polecane produkty wzmagają u niego impuls zakupowy.

Jak wyglądały wyniki końcowe?

CTR przedstawiał się na poziomie 12%, zaś konwersja 10%.

Strona korzysta z plików cookies w celach statystycznych, zgodnie z Polityka prywatności.