Lamoda увеличила валовый доход на $15 млн

Ведущий интернет-магазин модной одежды увеличил продажи с помощью активной персонализации, детальной сегментации посетителей и сообщений в реальном времени
СКАЧАТЬ PDF * Email не требуется для загрузки
Lamoda case study header image
35-кратная окупаемость инвестиций от использования платформы Dynamic Yield
Увеличение валового дохода на $15 млн. в течение первого года внедрения платформы
8%-е повышение дохода за сеанс благодаря автоматической персонализации опыта посетителей по всему сайту

Введение

Благодаря внедрению повсеместной персонализации ведущему российскому интернет-магазину модной одежды Lamoda удалось увеличить конверсию посетителей сайта в покупателей. Для достижения этой цели компания создала более 160 уникальных сегментов посетителей и осуществляла автоматический таргетинг каждого из них, используя персонализированные предложения и сообщения, основанные на покупательском поведении, товарных предпочтениях и других факторах. В результате Lamoda удалось увеличить валовый доход на $15 млн., что само по себе является значительным достижением, поскольку для реализации этой задачи был задействован всего лишь один сотрудник компании.
Lamoda logo
“Наши клиенты ожидают от нас высокие стандарты обслуживания. Благодаря сотрудничеству с Dynamic Yield мы предоставляем своим посетителям действительно персонализированный и уникальный покупательский опыт.”
Нильс Тонсен, директор Lamoda
The Challenge section thumbnail

Задача

Lamoda является ведущим российским интернет-магазином модной одежды, который предлагает более 1 миллиона продуктов от 900 брендов и сайт которого ежемесячно посещает более 20 миллионов уникальных посетителей. Lamoda решила увеличить пожизненную ценность своих существующих посетителей, создав уникальный покупательский опыт, который вовлекает посетителей на индивидуальном уровне. Для создания персонализированного опыта Lamoda нужно было найти такое решение, которое бы позволяло:

  • Создавать детализированные сегменты посетителей в огромной клиентской базе
  • Осуществлять автоматический таргетинг и адаптировать рекламные предложения под каждый сегмент
  • Оптимизируйте каждый пиксель на каждом этапе последовательности покупок.
  • Использовать машинное обучение для повсеместной оптимизации опыта посетителей и принятия более продуманных решений на основе полученных данных

Выполнение

Предоставление персонализированного опыта, используя более 160 микро-сегментов
Lamoda начала сегментировать посетителей по географическому местоположению и показывать баннеры с одеждой, соответствующей погоде региона каждого посетителя. Затем компания пошла еще дальше и начала осуществлять автоматический таргетинг с учетом данных об истории покупок, прошлом поведении и предпочтениях посетителей в отношении определенных товаров или брендов.
Delivered personalized experiences using over 160 micro-segments
Created segment-specific coupons
Создание купонов, специально настраиваемых под сегмент
Далее Lamoda разработала персонализированные купоны и начала их показывать созданным сегментам. После сравнения результатов с прошлыми кампаниями по предложению купонов, Lamoda обнаружила значительное повышение средней стоимости заказа, показателей конверсии и дохода за сеанс.
Персонализированные сетки товаров на страницах категорий с учетом предпочтений посетителей
Для ускорения процесса покупки со страниц категорий Lamoda начала показывать персонализированные баннеры, которые отражали предпочтения каждого посетителя в отношении цветовых характеристик товара и фильтров. После нажатия на баннер, сетки товаров на страницах категорий динамически перенастраивались в соответствии с наиболее предпочтительным для посетителя цветом товара и порядком сортировки.
Personalized category page grids based on visitor affinity
Emphasized product reviews to engage idle visitors
Акцентирование внимания на отзывах о товарах для вовлечения неактивных посетителей
Когда посетители не производят никаких действий на страницах товаров, существует высокая вероятность того, что их не удастся конвертировать. Lamoda решила использовать отзывы о товарах для побуждения посетителей к совершению покупки. С этой целью посетителям, которые оставались неактивными на странице в течение определенного времени, Lamoda начала показывать уведомления с наиболее рейтинговыми и хорошо сформулированными отзывами.
Увеличение стоимости корзины на страницах оформления заказа
И в завершение Lamoda увеличила общую среднюю стоимость заказов, показывая уведомления о купонах, которые появлялись каждый раз, когда посетитель взаимодействовал с формой заказа. Каждый купон автоматически оптимизировался в реальном времени с учетом содержимого корзины, предлагая более крупную скидку при достижении более высокой суммы заказа.
Increased basket value on checkout pages

Главные выводы

Благодаря персонализации, основанной на микросегментации и предпочтениях посетителей, Lamoda достигнула цели по построению более прочных отношений с посетителями своего сайта.

Что особенно важно, всех этих результатов Lamoda удалось достичь с помощью всего лишь одного сотрудника своей команды.

Вдохновленная столь ошеломительным успехом, команда Lamoda продолжает использовать Dynamic Yield для обеспечения наиболее релевантного покупательского опыта, который вовлекает посетителей на индивидуальном уровне и повышает доходы со всех страниц сайта.

ЗАКАЗАТЬ ДЕМО