MediaMarkt Domina la Experiencia de Personalización a Escala

El mayor minorista europeo de electrónica de consumo consigue un incremento del 14% en los ingresos por usuario después de emplear un enfoque personalizado en el mercado español.
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Siendo una organización basada en datos, MediaMarkt lanzó un Grupo de Control Global a partir del 5% de su tráfico online, excluyéndolo de todas las experiencias de Dynamic Yield. De esta manera, MediaMarkt aseguró la medición efectiva del verdadero impacto de todas las experiencias lanzadas, así como el cálculo de los rendimientos de sus inversiones:
14%
Aumento general de los ingresos por usuario desde todas las experiencias personalizadas implementadas en la mayoría del tráfico de MediaMarkt, incluyendo contenido dinámico personalizado, recomendaciones y mucho más.
53%
Aumento de las adiciones al carrito e incremento del 31% en la tasa de compra de los mensajes de Social Proof lanzados en todas las páginas de producto.

Introducción

MediaMarkt, minorista líder en Europa en electrónica de consumo, cuenta con más de 22.000 millones de euros en transacciones. De éstos, 2.400 millones se generan anualmente desde sus tiendas online. Con un volumen tan alto de actividad, MediaMarkt trató de fusionar todos sus datos -de sus fuentes offliney online- para entender y gestionar mejor la experiencia del cliente. Para ello MediaMarkt trabajó con Periscope By McKinsey como socio estratégico. Éste empleó Dynamic Yield como sistema para la gestión de datos y la entrega de una experiencia integral. Se lanzaron diversos casos de uso de personalización. MediaMarkt finalmente experimentó un gran aumento del 14% en los ingresos por usuario y una reducción general de su coste total de propiedad.
MediaMarkt logo
“Cuando entré en MediaMarkt, teníamos un conjunto muy diverso de herramientas que se utilizaban para diferentes propósitos: testing, recomendaciones, mensajes, recuperación de carritos, y más. La mayoría de estas herramientas no permitían importar o exportar, lo que hacía imposible su conexión. Desde que comenzamos nuestra colaboración con Periscope y Dynamic Yield a finales de 2017, hemos reducido el coste total de la propiedad y disfrutamos de una gran cantidad de funciones nuevas y valiosas que no habíamos tenido antes, lo que nos permite lanzar y probar campañas semanalmente, logrando una verdadera experiencia de compra online centrada en el cliente.”
David Geisen, Chief Digital Officer, MediaMarkt Iberia
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Reto

Como uno de los mayores retailers de Europa, MediaMarkt se sumó a la ola de la revolución digital con gran éxito, lo que le condujo a un claro liderazgo tanto offline como online en todo el continente. En las operaciones a escala, esto trajo consigo varios desafíos, para los cuales MediaMarkt recurrió a Dynamic Yield y a Periscope:

    • • Establecer un programa de personalización
 
    • • Implementar una Agile War Room para idear con rapidez y desplegar casos de uso de personalización de alto impacto.
 
    • • Conectar datos transaccionales de las tiendas físicas con sitios web y aplicaciones online.
 
    • • Reducir el exceso de proveedores debido a tener demasiadas soluciones y sistemas puntuales que no se comunican.
 
    • • Minimizar la dependencia excesiva de las tecnologías de la información y el desarrollo que obstaculizaba la ejecución de las acciones de marketing y contenido.
 
  • • Aprovechar la popularidad en tiempo real de los productos y los datos de escasez, para acelerar y promover aún más las ventas de los productos más exitosos.

Ejecución

Periscope fue el socio estratégico en todos los aspectos del engagement, incluyendo el diseño del programa, el desarrollo de casos de uso, la generación de una agile war room para un rápido despliegue de personalización, así como la gestión de la tecnología Dynamic Yield.

Para hacer frente a estos retos, MediaMarkt ha llevado a cabo las siguientes iniciativas:
1. Data Points conectados
Con integraciones personalizadas posibles gracias al diseño de arquitectura abierta de Dynamic Yield, MediaMarkt pudo recopilar, fusionar y analizar los datos de los clientes en un solo sitio. De este modo, MediaMarkt pudo dirigirse a sus clientes con contenido personalizado en su página web y aplicación.

Los datos fusionados consistían en lo siguiente:

• Datos de navegación reactiva en tiempo real basados en los patrones de navegación de los clientes, así como el dispositivo y la fuente.

• Datos modelados producidos por los equipos internos de ciencia de datos de MediaMarkt, basados en atributos de usuario y buyer personas definidos, para calcular el ciclo de vida del cliente, la probabilidad de pérdidas y más.
2. Incorporó más clientes a los programas de fidelización de MediaMarkt
Al detectar que la captación de emails es el primer paso para fidelizar clientes e impulsar las ventas repetidas, MediaMarkt lanzó una modalidad de suscripción a newsletter totalmente personalizada. Se realizaron tests con distintos mensajes entre los principales segmentos de MediaMarkt, y cada audiencia visualizaba fondos personalizados, según género, ubicación y otros aspectos.
Onboarded more customers to MediaMarkt’s loyalty programs
3. Se agregaron mensajes de Social Proof a la Página de detalles de producto
Para descargar productos de venta rápida aún más deprisa, MediaMarkt mostró mensajes en las páginas de detalle de los productos indicando cuántos se han vendido en las últimas 48 horas. Al generar un sentido de urgencia entre sus clientes, MediaMarkt incrementó drásticamente la tasa de adiciones al carrito y de conversión.
Added Social Proof messaging to Product Detail Page
4. Recomendaciones personalizadas en todo el recorrido del usuario
MediaMarkt utilizó el motor de recomendaciones de Dynamic Yield para implementar recomendaciones de productos basadas en afinidades y contextualmente dinámicas a través de su página de inicio, páginas de categorías y páginas de productos. Los visitantes de laHome de MediaMarkt veían varios widgets de recomendación, brindándoles recomendaciones personalizadas a partir de una gran variedad de categorías de productos:
Personalized recommendations across the entire user flow
Cada widget de la página de inicio de MediaMarkt, como se ha visto anteriormente, recomienda automáticamente una selección diferente de productos en función de la estrategia correspondiente: “Recomendado para ti”, “Recomendado en la categoría” y “Productos destacados”.
5. Recomendaciones específicas y personalizadas basadas en la intención del cliente
Además de la estrategia anterior, MediaMarkt replicó esto en cada petición de recomendación de producto y probó diferentes combinaciones y fusiones de estrategias de recomendación, aprovechando así el machine-learning para tomar el control y producir los mejores resultados para cada visitante:
Targeted and personalized recommendations based on customer intent
Targeted and personalized recommendations based on customer intent
SOBRE MEDIAMARKT
En términos de ingresos, área de ventas y personal, el MediaMarktSaturn Retail Group es el principal minorista europeo de electrónica de consumo y proveedor de servicios relacionados. Las ofertas integradas online y en ubicaciones fijas llegan a millones de clientes cada día. La compañía incluye las marcas MediaMarkt y Saturn, que conectan íntegramente en red sus más de 1.000 tiendas de ubicación fija con plataformas de venta online

Conclusiones

Las grandes empresas que han pasado por la revolución digital necesitan soluciones que puedan combinar sus enfoques tradicionales con técnicas más innovadoras mediante el uso de la tecnología moderna. Sólo así pueden seguir prosperando como entidades omnipresentes, cultivando con sus clientes relaciones profundas y conscientes del journey. Mediante el uso de la potente tecnología de Dynamic Yield, junto con la completa experiencia de personalización de Periscope para consolidar los datos, crear experiencias personalizadas y medir la actividad de los clientes, MediaMarkt superó los desafíos que presenta el mundo altamente conectado en el que vivimos y está mostrando un crecimiento de dos dígitos.

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