Moduł inteligentnych rekomendacji działa w oparciu o autorski algorytm, który w sposób intencyjny łączy produkt bazowy z sugestiami. A ponieważ opiera się na historii zakupów zachodzących w sklepie, powstają logiczne połączenia. System analizuje prawdziwe, wiarygodne dane pochodzące z Google Analytics. Mając na uwadze kontekst i zachowania Klientów oraz stan magazynowy, tworzy więc unikalne powiązania. Dzięki temu propozycje, które człowiek mógłby wykluczyć, kreując statyczne połączenia, technologia nie tylko ujmuje. A przede wszystkim powstają realne i efektywne zależności.

Inteligentne rekomendacje wprowadziliśmy w miejsca strategiczne pod kątem konwersji, tj. na podstrony list produktów, na karty produktów oraz do koszyka.

Na kartach produktów moduł rekomendacji Convibox wdrożyliśmy jako uzupełnienie dla rozwiązania występującego tam domyślnie, dostosowując je do estetyki strony. Sugestie zostały ulokowane tuż pod opiniami (dla kart produktów prezentujących obuwie domowe), które są chętnie agregowane i stanowią cenne wsparcie dla decyzji o zakupie produktu bazowego. Moduł rekomendacji, analizując dane, wprowadza sugestie produktów, które współtworzą wartość karty produktu. I dodatkowo eksponują ofertę. W listach kategorii pokazujemy produkty powiązane oraz typu bestseller, a efekt dodatkowej ekspozycji towarów odpowiada za retencję użytkowników.

W koszyku (widok po kliknięciu w ikonę koszyka w topie strony) ze względu na niewielki obszar, którym dysponowaliśmy, zastosowano slider, który pozwala wprowadzić większą liczbę produktów dopasowanych do potrzeb konsumenckich.

W zakresie konfiguracji kampanii (aby maksymalizować efekty działań), zdecydowaliśmy się pobrać historię zamówień ze 180 dni, które wraz z feedem produktowym stanowiły bazę do tworzenia sugestii. Dało nam do dyspozycji szerszy katalog produktów sugerowanych.

Moduły podsyciły potrzeby zakupowe u potencjalnych kupujących.

Wdrożenie kampanii ratowania koszyka objęło stworzenie grafiki, rekomendację w zakresie wartości kodu rabatowego, a także analizę zachowań w koszyku.

Wykorzystanie niewielkiego rabatu odwołuje się do psychologicznego efektu otrzymania prezentu, dzięki czemu zwiększa atencję użytkowników, często powodując także zwiększenie średniej wartości zamówienia.

Rabat obejmuje grupę tych użytkowników, którzy pozostają w koszyku relatywnie długo w bezczynności oraz tych, którzy chcą go porzucić.

Finalnie baner oferujący rabat pojawia się po 60 s. bezczynności w koszyku i na tzw. exit intent, czyli sytuację wyjścia poza kartę, przeciwdziałając przerwaniu ścieżki zakupowej.

Implementacja kampanii to również zaproponowanie widoków testowych i dostosowanie wyglądu modułów do szablonu strony, przy zachowaniu pozytywnych doświadczeń Klientów w kontakcie z witryną. Po akceptacji ze strony Klienta nastąpiło uruchomienie w sklepie.

Nasze działania objęły również regularne monitorowanie wyników i optymalizację kampanii.

Dbając o pozytywne doświadczenie użytkowników także w kontakcie z witryną, na pewnym etapie działania kampanii dostosowaliśmy wygląd aktywnych ramek rekomendacji do designu strony. Dopasowując elementy do nowej wersji szablonu strony.