Decathlon: 10,7% Umsatzsteigerung durch personalisierte Produktempfehlungen

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Decathlon ist der führende Sportartikelhändler mit über 1.000 Geschäften weltweit, von China bis Libanon und von Indien bis Brasilien. Im Jahr 2013 eröffnete Decathlon seinen Online-Shop in den Niederlanden. Drei Jahre später wurde ihre hoch bewertete Website mit dem Preis “Best Online Sports Store” ausgezeichnet.

Die Decathlon-Produktpalette umfasst 75 Sportarten und viele Tausende von Artikeln. Besucher können es schwierig finden, durch einen so großen Online-Shop zu navigieren. Deshalb hat Decathlon.nl erkannt, dass durch die Vereinfachung der Customer Journey die Anzahl der Bestellungen und der Umsatz erhöht werden kann. Sie nutzten Retail Rocket’s Expertise, um das Einkaufserlebnis ihrer Besucher zu optimieren.

In dieser Fallstudie untersuchen wir, wie man die Conversion um 5,2%, den durchschnittlichen Bestellwert um 5,2% und den Umsatz um 10,7% steigern kann, nachdem man der Produktseite von Decathlon.nl personalisierte Produktempfehlungen hinzugefügt hat.

Retail Rocket’s personalisierte Empfehlungen auf der Produktseite

Retail Rocket bietet mehr als 20 selbstlernende Mechanismen, die das Einkaufserlebnis personalisieren. Der Einsatz modernster Technologie ermöglicht Echtzeit-Analysen des Besucherverhaltens im Online-Shop und somit die Ermittlung der Bedürfnisse und Interessen der Besucher. Im richtigen Moment kann ein personalisiertes Produktangebot gezeigt werden, das der Besucher am wahrscheinlichsten kauft – dies wiederum erhöht die Leistungsindikatoren des Online-Shops.

Auf den Produktseiten von Decathlon.nl wurden verschiedene Algorithmen implementiert. Diese wurden dann in einem A/B-Test verglichen, um statistisch signifikante Änderungen der Conversion-Rate zu ermitteln und um herauszufinden, welcher Mechanismus am besten für den Online-Shop funktioniert. Um dies zu tun, wurden alle Nutzer von Decathlon.nl nach dem Zufallsprinzip in fünf Gruppen eingeteilt:

1. Gleichartige Produkte, die den Produkten am ähnlichsten sind, die ein Besucher gerade betrachtet. Die Ähnlichkeit basiert auf Produkteigenschaften (Preis, Marke, Kategorie, Textbeschreibung, etc.) und anderen Kundenverhalten (was sie auch angesehen haben, was sie zuletzt gekauft haben, etc.).

2. Verwandte Produkte, die sich aufgrund des Besucherprofils und des Warenkorb-Inhalts ergänzen.

3. Zwei Blöcke, mit ähnlichen Produkten oben angezeigt und verwandten Produkten unten.

4. Zwei Blöcke, mit verwandten Produkten oben angezeigt und ähnlichen Produkten unten.

5. Kontrollgruppe, denen auf der Produktseite keine personalisierten Empfehlungen angezeigt wurden.

Die Empfehlungsblöcke wurden 18 Tage lang auf allen Produktseiten von Decathlon angezeigt und getestet, wobei über 120.000 Einzelbesucher gezählt wurden.

Retail Rocket erzielte bei Decathlon.nl einen Umsatzzuwachs von 10,7%

Der A / B-Test zeigte folgende Ergebnisse:

Conversion Rate Durchschnittener Bestellwert Einnahmen
Veränderung der Leistung von “Zwei Blöcke: verwandte Produkte und ähnliche Produkte” gegenüber “Kontrollgruppe”

+5.2%

+5.2%

+10.7%

Alle getesteten Algorithmen hatten im Vergleich zur Kontrollgruppe einen positiven Einfluss auf die generierten Umsätze von Decathlon.nl. Am effektivsten war die Kombination von zwei Blöcken mit verwandten und ähnlichen Produkten. Dieser Mechanismus erhöhte die Conversion um 5,2% mit einer statistischen Signifikanz von 94,4%. Dies führte auch zu einem Anstieg des durchschnittlichen Bestellwertes um 5,2%. Das kumulierte Ergebnis dieser Steigerungen erhöhte den Umsatz um 10,7%.

Die Implementierung dieser Algorithmen ist nicht arbeitsintensiv und erfordert wenig Zeit, die Ergebnisse führen jedoch zu einem signifikanten Conversion Anstieg. Aufgrund der positiven Ergebnisse werden Decathlon und Retail Rocket weiterhin zusammenarbeiten, um die Benutzerfreundlichkeit ihres Online-Shops weiter zu verbessern und neue Höhen zu erreichen.

Kommentare von Decathlon:

“RetailRocket hilft uns wirklich darin, dass Sportler die relevantesten Sportartikel für sich und ihren Sport finden. Dies trägt zu unserem Ziel bei: Sport für viele zugänglich zu machen. Dies war ein fehlendes Teil im Puzzle und in der Customer Journey unserer Nutzer. Die ersten Ergebnisse erwiesen sich als sehr vielversprechend und die Implementierung war einfach: Das Team von RetailRocket ist immer verfügbar, um uns zu helfen und auftretende Probleme anzugehen. Ihre Unterstützung ist großartig und es ist nie ein Problem, uns zu besuchen, wenn ein persönliches Treffen erwünscht ist. Nach mehreren A / B-Tests hat RetailRocket gezeigt, dass ihr Tool wirklich dazu beiträgt, unsere Ergebnisse zu verbessern.”

Martijn Sprangers, Marketing

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