Lamoda a obtenu une hausse de 15 millions $ de la marge brute

Le détaillant majeur dans le secteur de la mode a augmenté ses ventes grâce à une solide personnalisation, une segmentation granulaire des visiteurs, et une messagerie en temps réel
télécharger le pdf * Email non nécessaire pour télécharger
Lamoda case study header image
35 fois
Retour sur Investissement
Par l’exploitation de la plateforme de Dynamic Yield
$15M
Hausse de la marge brute
Dans la première année de mise en place
8%
Hausse des recettes par session
Grâce aux expériences automatiquement personnalisées sur tout le site

Résumé

Lamoda, le détaillant majeur du secteur de la mode en ligne en Russie, a mis en place une personnalisation à l’échelle du site Web et a transformé une plus grande partie de sa base existante de visiteurs en consommateurs-acheteurs. Pour y parvenir, l’entreprise a créé plus de 160 segments visiteurs uniques et a ciblé automatiquement chacun d’eux avec des offres et messages personnalisés basés sur le comportement d’achat, les préférences produit etc. Ce qui a permis à Lamoda de réaliser une augmentation de 15 millions de dollars de la marge brute, une prouesse remarquable en utilisant une seule personne de son équipe.
Lamoda logo
“Nos clients attendent de nous de l’excellence. Travailler avec Dynamic Yield nous a aidé à fournir une expérience d’achat en ligne vraiment personnalisée et unique.”
Niels Tonsen, PDG, Lamoda
The Challenge section thumbnail

Défi

Lamoda est le détaillant majeur en ligne en Russie, proposant plus d’1 million de produits de 900 marques à plus de 20 millions de visiteurs uniques chaque mois. Lamoda a voulu augmenter la valeur de durée de vie de sa base existante de visiteurs en créant des expériences d’achats uniques qui ont engagé les visiteurs à un niveau personnel.

Confronté au défi des expériences de personnalisation, Lamoda a besoin d’une solution qui lui permettrait de:

  • Créer des segmentations granulaires des visiteurs à travers sa vaste base de clients

  • Automatiser le ciblage des capacités pour adapter les offres spécifiques à chaque segment

  • Exploiter le machine learning afin d’optimiser les expériences à l’échelle et prendre de meilleures décisions en se basant sur les données

Réalisation

Expériences personnalisées fournies en utilisant plus de 160 micro-segments
Lamoda a commencé par segmenter les visiteurspar géolocalisation et par présenter des bannières affichant des vêtements correspondants aux conditions météorologiques locales de chaque visiteur. L’entreprise est alors allée plus loin et a fait un ciblage automatique sur la base des historiques d’achat, du comportement passé, et des affinités pour des produits et des marques.
Delivered personalized experiences using over 160 micro-segments
Created segment-specific coupons
Bons d’achat spécifiques aux segments créés
Ensuite, Lamoda a conçu et fourni des bons d’achat personnalisés aux segments qu’il a crées. En comparant les résultats des précédentes campagnes de promotion, Lamoda a découvert qu’il a augmenté nettement la valeur moyenne de commande, le taux de conversion et la recette par session (RPS).
Grilles de page de catégories personnalisées basées sur les affinités du visiteur
Pour accélérer le processus d’achat à partir des pages de catégories, Lamoda a mis en avant des bannières personnalisées reflétant les affinités de couleur et de filtrage de chaque visiteur. En cliquant sur une bannière, les grilles de page de catégories sont re-rendues dynamiquement selon la couleur de produit préférée de chaque visiteur et ordre de tri.
Personalized category page grids based on visitor affinity
Emphasized product reviews to engage idle visitors
Avis sur les produits mis en valeur pour intéresser les visiteurs passifs
Lorsque les visiteurs s’attardent sur les pages produits sans ne rien faire, il y a de fortes chances pour qu’il n’y ait pas de conversion. Lamoda a voulu exploiter les avis sur les produits pour inciter les visiteurs à faire des achats. Pour ce faire, Lamoda a déclenché des notifications caractérisant les avis évalués supérieurs et rédigés soigneusement sur la page des visiteurs qui sont restés sur une page sans interagir pendant une période déterminée.
Valeur panier augmentée sur les pages de paiement
Enfin, Lamoda a augmenté la valeur totale moyenne de commande en déclenchant des notifications de bons d’achat dès que le visiteur interagissait avec le formulaire de paiement. Chaque bon d’achat a été automatiquement optimisé selon un calcul en temps réel des contenus de panier, proposant une plus grande remise, si le montant total de la commande est supérieur.
Increased basket value on checkout pages

Résultats

Par la personnalisation basée sur la micro-segmentation et les affinités, Lamoda a atteint son objectif visant à construire des relations plus fortes avec sa base de visiteurs existante, entraînant ainsi:

  • Hausse de 15 Mrd $ de la marge brute
  • Hausse générale de 8 % dans la recette par session
  • Retour sur investissement multiplié par 35, un succès notable
Ce qui est particulièrement important est que Lamoda a atteint ces résultats en ayant recours seulement à une personne de son équipe. Inspiré par cet énorme succès, Lamoda continue d’utiliser Dynamic Yield pour fournir une expérience d’achat hautement significative qui engage les visiteurs à un niveau personnel et augmente les recettes sur le site.

OBTENIR UNE DÉMO