Wyzwanie
Lojalni klienci znanej marki FMCG kupowali w kółko kilka tych samych produktów, całkowicie ignorując resztę asortymentu. Firma szukała sposobu, by pokazać im inne towary i zachęcić do ich spróbowania.
Firma postanowiła wdrożyć system automatycznych rekomendacji produktów oparty na wcześniejszych zakupach, aby zwiększyć wartość koszyka.
Działanie
- Zbieranie danych
System iPresso gromadził i analizował dane o zakupach każdego uczestnika programu lojalnościowego. Skupiano się m.in na kupowanych produktach i częstotliwości zakupów. - Segmentacja konsumentów i analiza preferencji
Konsumenci byli dynamicznie segmentowani na podstawie unikalnych wzorców zakupowych i preferencji. Równocześnie system identyfikował produkty komplementarne. Jeśli w ofercie pojawiał się nowy produkt, system rekomendował go konsumentom, którzy z dużym prawdopodobieństwem byliby nim zainteresowani. - Wysyłka spersonalizowanych rekomendacji
Firma uruchomiła serię automatycznych rekomendacji, dostarczanych za pomocą różnych kanałów komunikacji:
- Po zalogowaniu do aplikacji mobilnej, konsument widział powiadomienie mobile push z produktami dopasowanymi do jego preferencji.
- Konsumenci otrzymywali regularne e-maile z listą produktów, które mogły ich zainteresować. E-mail mógł zawierać np. "Jeśli lubisz [Produkt A], spróbuj też [Produkt B]!".
Efekty
- Wartość koszyka zakupowego wzrosła o 22%.
- O 15% wzrosło zadowolenie konsumentów, co potwierdziły badania NPS. Konsumenci czuli się lepiej zrozumiani i obsłużeni, a zakupy stały się dla nich bardziej intuicyjne i efektywne.
- Konsumenci chętniej czytali wiadomości mail ze spersonalizowanymi rekomendacjami. O 19% wzrósł wskaźnik CTR.
