+24%
Augmentation des revenus
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Visiteurs réguliers
+7.8%
Taux de conversion
Snowbitch est une boutique en ligne qui propose une mode jeune de style streetwear et skate. Son objectif était clair : augmenter les ventes !
Augmentation des revenus
Visiteurs réguliers
Taux de conversion
Sur la page d’accueil, les nouveautés étaient définies manuellement. Les clients étaient souvent désorientés par l’énorme quantité de marques différentes.
Nous avons ajouté des recommandations personnelles basées sur le comportement antérieur, c.à.d. ce que le client a consulté, quels types de vêtements, de couleurs et de marques. Le taux de conversion a été multiplié par 5 à 16,5 %.
On ne trouvait pas de recommandations dans les catégories. Les clients devaient chercher, filtrer ou parcourir de nombreuses pages.
Nous avons classé les filtres en fonction des préférences personnelles et les avons ajoutés dans la première ligne du flux de produits. Nous avons pris en compte les préférences en termes de couleur et de marque et ce que des visiteurs similaires ont consulté, ce que le client n’a pas encore vu, les produits labellisés et les offres spéciales. Les clients montrent une légère préférence pour les produits les plus consultés et les meilleures ventes. La plupart des hommes ne voient pas la différence entre plusieurs maillots de bain, mais faites-nous confiance : choisir la bonne couleur n’est pas chose facile ! Le taux de conversion a augmenté de 9,8 %.
On ne trouvait aucune recommandation sur les pages de détails du produit, et les clients n’avaient pas l’idée d’acheter un deuxième haut assorti pour les maillots de bain.
Nous avons placé deux flux en-dessous des détails du produit : un avec les derniers produits consultés et l’autre avec des produits recommandés (d’après les préférences client) dans la même catégorie. Le taux de conversion des recommandations a augmenté de 47,1 %, et celui des produits récemment consultés était de 10,2 %.
On ne trouvait aucune recommandation à l’étape précédant le paiement.
Nous avons ajouté un flux de produits associés à ce que le client avait mis dans son panier au moment du paiement. La relation entre ces produits était définie en fonction de ce que d’autres clients ont acheté avec le produit principal. Le taux de conversion avant le paiement a augmenté de 5,2 %.