Conversion-Boost für Thr.nl mit Website-Personalisierung

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Wir wissen bereits, dass das Angebot von personalisierten Produktempfehlungen in jedem Onlineshop den Umsatz steigert. Heutzutage besteht die größte Herausforderung darin, zu wissen, wo und wie Produktempfehlungen im Shop platziert werden, um den Umsatz zu maximieren. Hier kommen die Experten von Retail Rocket ins Spiel.

Retail Rocket bietet mehr als 1000 Kunden weltweit einen personalisierten, vielschichtigen Service an, der von der ersten Bewertung bis zur endgültigen Implementierung reicht. Um bestmögliche Ergebnisse sicherzustellen, werden bei jedem Schritt Tests durchgeführt. Niemand sonst auf der Welt kann das!

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie das Growth-Hacking-Team von Retail Rocket ihre Expertise nutzte, um Thr.nl bei der Optimierung von Empfehlungsalgorithmen und Block-Placements zu unterstützen und deren Conversion Rate signifikant zu steigern.

Über THR

THR ist ein niederländischer Großhändler für DIY-Produkte und professionelle Baumaterialien. Das Unternehmen wurde 2011 durch eine Joint Venture von drei renommierten Großhändlern gegründet. Die Website bietet eine große Auswahl von über 80.000 Produkten und Marken. Ein personalisiertes Kundenerlebnis ist daher unerlässlich. THR verfolgt einen individuellen Zugang zu seinen Kunden und möchte, dass sie dies in jeder Interaktion erfahren.

Produktseitenempfehlungen erhöhen Conversion von Thr.nl um 25,6%

Retail Rocket fügte den Produktseiten von Thr.nl Echtzeitempfehlungen hinzu. Den Nutzern der Website wurden ähnliche und verwandte Produkte basierend auf dem Produkt gezeigt, welches sie zu dem Zeitpunkt ansahen.

Danach führte das Growth-Hacking-Team von Retail Rocket einen A / B Effektivitäts-Test durch, um herauszustellen, inwiefern diese Empfehlungen die Conversion Rate von Thr.nl beeinflusst haben. Hierzu wurden die Benutzer der Produktseite nach dem Zufallsprinzip in fünf Gruppen aufgeteilt:

Gruppe 1: Benutzer, denen ähnliche Produkte angezeigt wurden. Diese Empfehlungen basierten auf Produkteigenschaften (Preis, Marke, Kategorie, Textbeschreibung usw.) und kollaborativen Filtern (was andere Kunden auch sahen und / oder letztendlich kauften usw.). Zum Beispiel:

Gruppe 2: Benutzer, denen verwandte (oder komplementäre) Produkte aus anderen Kategorien als der Kategorie des aktuell angezeigten Artikels angezeigt wurden. Dies basiert auf der Analyse der Produktdatenbank und dem Verhalten der Besucher (Einkaufswagen, Bestellungen). Zum Beispiel:

Gruppe 3: Benutzer, denen zwei Blöcke angezeigt wurden:

  • ähnliche Produkte, oben platziert
  • verwandte Produkte aus anderen Kategorien als der Kategorie des aktuell angezeigten Artikels, direkt unter der Artikelbeschreibung platziert

Zum Beispiel:

Gruppe 4: Benutzer, denen in umgekehrter Reihenfolge selbige Blöcke wie in Gruppe 3 gezeigt wurden:

  • verwandte Produkte aus anderen Kategorien als der Kategorie des aktuell angezeigten Artikels, oben platziert
  • ähnliche Produkte, direkt unter der Artikelbeschreibung platziert

Zum Beispiel:

Gruppe 5: Kontrollgruppe ohne Produktempfehlungen

Conversion Wachstum und Besucher mit höherer Loyalität

Der A / B-Test zeigte einen Umsatzwachstum von 25,6 % innerhalb Gruppe 3 (Nutzer, denen zwei Blöcke gezeigt wurden: ähnliche Produkte und verwandte Produkte aus derselben Kategorie wie das aktuelle Produkt) mit 100% statistischer Signifikanz.

Darüber hinaus hat Google Analytics gezeigt, dass Empfehlungen auf der Produktseite zu häufigeren Sitzungen führten. Dies resultierte wiederum darin, dass mehr Nutzer zum Onlineshop von THR zurück kehrten.

Zusätzlicher Conversion-Boost mit Kategorieseiten-Produktempfehlungen

Das Team von Retail Rocket fügte der Kategorieseite von Thr.nl Produktempfehlungen hinzu, sodass Nutzer die beliebtesten Produkte aus jeder Kategorie der Website sehen konnten. Durch die Verwendung von der Smart-Profiling-Technologie zeigten unterschiedliche Segmente der Benutzer verschiedene Produkte.

Ein A / B-Test wurde durchgeführt, um herauszufinden, wie effektiv die Produktempfehlungen auf der Kategorieseite die Conversion Rate von Thr.nl tatsächlich erhöht. Statistisch signifikante Unterschiede in der Conversion Rate wurden ebenfalls anhand von drei verschiedenen Empfehlungsblöcken getestet:

1. Ohne einen Slider

2. Mit einem Standard Slider

3. Mit einem Slider, der nach 10 Sekunden automatisch scrollt.

Kategorieseiten-Benutzer wurden nach dem Zufallsprinzip in vier Gruppen unterteilt:

  • Gruppe 1: Benutzer, denen ein Empfehlungsblock ohne Slider angezeigt wurde. Zum Beispiel:

  • Gruppe 2: Benutzer, denen ein Empfehlungsblock mit einem Slider angezeigt wurde. Zum Beispiel:

  • Gruppe 3: Benutzer, denen ein Empfehlungsblock mit einem Slider mit automatischem Scrollen nach 10 Sekunden angezeigt wurde. Zum Beispiel: (Gleiches Bild ‘Gruppe 2’, aber mit automatischem Scrollen)
  • Gruppe 4: Kontrollgruppe, die keine der Empfehlungen sah.

Empfehlungen auf der Kategorieseite haben die Conversion um 8,4% erhöht

Der A / B-Test zeigte, dass der Onlineshop mit einem Empfehlungsblock ohne Slider eine um 8,4% höhere Conversion mit einer statistischen Signifikanz von 98,6% erreichte.

Fazit:

Retail Rocket verhalf THR dazu, den effizientesten selbstlernenden Algorithmus auf Basis von Big-Data-Analysen in Echtzeit zu erstellen. Ihre einzigartige Echtzeit-Personalisierungstechnologie erhöhte die THR-Conversion um 25,6% bzw. um 8,4% auf den Produkt- und Kategorieseiten. Und das, ohne umfangreiche IT-Ressourcen und ohne zeitaufwändige Implementierungsphase. Nur das Growth-Hacking-Team von Retail Rocket verfügt über das Wissen, die Expertise und die Technologie, um einen solch umfassenden Service anbieten zu können.

Kommentare von THR:

“THR hat Retail Rocket ausgewählt, um unseren Kunden schnell, relevante Produktempfehlungen zeigen zu können. Durch den Arbeitsprozess von Retail Rocket, konnten alle Daten schnell und genau ausgewertet werden. Dies resultierte in relevanten Empfehlungen für unsere Kunden, was den Bestellprozess erleichterte und beschleunigte.”

Krista Gerhartl – Manager E-commerce

 

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