Cómo Billabong utiliza las recomendaciones avanzadas de productos de Barilliance en todos sus sitios

Presentado por Billabong y Barilliance

Billabong es un icono en la venta de trajes de baño. Forma parte de una colección de marcas de ropa y accesorios de deportes de surf, como DC Shoes, Roxy y Quicksilver.

Debido a su presencia global y a sus múltiples marcas, es importante que la comercialización de los productos sea fácil. Esto hizo de Barilliance un excelente socio de personalización.

Empezamos con sus activos web de EE.UU.

Después de experimentar un aumento del engagement, las conversiones y los ingresos, Billabong decidió extender las soluciones probadas en todas las zonas geográficas y en todas las líneas de la marca.

Este caso de estudio se centra principalmente en cómo Billabong hace uso de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático de Barilliance.

Utilizar las recomendaciones de productos para aumentar al máximo los beneficios a lo largo del viaje del cliente

La estrategia de personalización de Billabong presenta ofertas relevantes durante cada paso del recorrido que realiza el cliente.

A medida que los clientes recorren las distintas páginas, las conversiones se optimizan ajustando la lógica de recomendación en tiempo real. Para ello, Billabong utiliza las capacidades de la IA de Barilliance.

Barilliance reconoce en qué página se encuentra el cliente y adapta automáticamente la estrategia de recomendación en consecuencia.

La lógica de recomendación se optimiza basándose en a) lo que la Inteligencia Artificial sabe del cliente y b) del contexto en el que se encuentra el cliente (qué página está viendo).

"La lógica de recomendación se optimiza basándose en a) lo que la Inteligencia Artificial sabe del cliente y b) del contexto en el que se encuentra el cliente (por ejemplo, qué página está viendo)".

En la home page, hay dos posibilidades. Un visitante puede ser un nuevo prospecto, que nunca antes se ha interesado por la marca. O un visitante puede ser un cliente que regresa, que ha tenido interacciones previas con canales online u offline.

Por defecto, Barilliance maneja cada una de estas situaciones de manera diferente.

Para los nuevos clientes, el widget de recomendación muestra los productos más vendidos.
Para los clientes habituales, el widget de recomendación muestra los productos relacionados con la actividad reciente de los clientes (compras anteriores, vistos recientes, los más vendidos de las categorías vistas recientemente).

Billabong tiene la capacidad de especificar qué métrica desea optimizar y permitir que el motor de recomendación haga el resto.

Key Results

15.2%

Tasa de conversión del Ecommerce en las recomendaciones de los productos

+533%

Aumento de la tasa de conversión a partir de las recomendaciones de productos

Recomendaciones personalizadas en las páginas de productos

Quiero hacer un recorrido normal de un cliente de Billabong, empezando por la página de producto.

Billabong utiliza dos widgets de recomendación en las páginas de productos.

El primer widget se coloca justo debajo de los detalles del producto. Aquí prefieren restringir los productos mostrados a los que están en la misma categoría. En este caso, el motor de recomendación de productos está mostrando una combinación de bikinis más vendidos y de mayor precio.

Cuando un cliente navega a una categoría diferente, las recomendaciones de producto resultantes cambian.

Aquí hay un ejemplo de la categoría de zapatos de Billabong.

Estos widgets son definidos por

Datos de la sesión- Primero, los widgets evalúan en qué categoría se encuentra el cliente. Sólo se presentan los productos que coinciden con la misma categoría.
Datos de compra combinados - Segundo, el motor de recomendación busca entre los productos relevantes y selecciona aquellos que coinciden con los criterios de optimización establecidos por Billabong. En este caso, los productos con mayor probabilidad de conversión.
Datos estáticos del producto - Finalmente, en los ajustes, Billabong hace que el motor de recomendación favorezca a los productos de mayor precio.

Adaptar las recomendaciones en función de los datos obtenidos durante el período entre sesiones

Además del widget de recomendación en la página principal del producto, Billabong utiliza un segundo widget de "Recientemente visto".

Aquí, las recomendaciones de los productos se actualizan dinámicamente en base a los productos que los clientes hayan visitado.

Estos widgets se definen por:

Los artículos vistos - datos de los usuarios recopilados durante la sesión sobre los productos que los clientes vieron.

Recomendaciones personalizadas en las páginas del carrito

El siguiente paso en el recorrido del cliente es la página del carrito.

Aquí, Billabong es capaz de ofrecer productos complementarios muy específicos. De nuevo, permiten al motor de recomendación de Barilliance identificar qué productos tienen más probabilidades de ser comprados dados los artículos actuales en el carrito.

Esta técnica se llama filtro colaborativo.

El filtro colaborativo puede ser usado con éxito par

Aumentar el AOV - a través de una combinación de upsales y ventas cruzadas
Incrementar los beneficios - como por producto, los beneficios se incrementan añadiendo ingresos adicionales.
Incrementa el valor del cliente a lo largo del tiempo - finalmente, la tasa de LTV, se incrementa ya que cada cliente vale más. Esto abre oportunidades adicionales de marketing para Billabong, como también aumenta el retorno de la inversión que reciben de su actual combinación de marketing.

Rápida visión de marcas que comercializan

Aunque Billabong es una marca global, también forma parte de una colección de marcas como Quicksilver, DC Shoes, Roxy y RVCA.

Cada marca tiene múltiples activos web en todo el mundo. Para Billabong, es importante replicar fácilmente el éxito a través de sus sitios y minimizar los gastos por la duplicidad de esfuerzos...

Usando Barilliance para expandir las campañas exitosas

Con Barilliance, Billabong es capaz de copiar fácilmente cualquier regla de personalización a otro sitio.

Esto incluye cualquier recomendación de producto previamente diseñada. Desde un punto de vista funcional, esto significa que los eCommerce managers pueden editar una regla en un sitio y replicarla fácilmente a cualquier otro. De esta manera,

Aumenta al máximo la flexibilidad - permitiendo a Billabong crear con confianza tanto campañas específicas para cada país como campañas globales.
Ahorra recursos de IT - las reglas son fáciles de duplicar en todos los sitios, sin necesidad de IT
Mejora los resultados - Billabong es capaz de replicar rápidamente sus éxitos en todos sus activos web, aumentando los ingresos, el engagement y los beneficios.

Rosanna Kandel - Ejecutiva eCommerce

"Barilliance hace fácil integrar las recomendaciones de productos. Su equipo de diseño las ha hecho muy atractivas y los resultados son inmediatos."

Sobre Barilliance

Ayudamos a los retailers a aumentar sus ingresos creando experiencias personalizadas para sus clientes a través del móvil, la web y el correo electrónico.

Lo hacemos reuniendo y recopilando sus datos en un solo lugar, y utilizando el machine learning para crear de forma automática experiencias de calidad en el tiempo. Nuestros socios tienen la capacidad de crear específicamente estrategias de personalización que se ajusten a sus propios objetivos comerciales.

Nuestra plataforma tecnológica ha ayudado a más de 500 compañías de clase mundial, incluyendo US Appliances, GANT, y Pushys.

Si crees que la personalización puede ayudar a crear mejores experiencias para tus clientes y aumentar los ingresos, rellena el formulario y habla con un experto en personalización. Descubre si Barilliance es el socio adecuado para ti.