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Caso de éxito: one-to-one ecommerce

Selección manual de productos VS Recomendación one-to-one

Resultados de test A/B de 14 semanas, donde el 50% del tráfico visualiza una selección manual de productos y el 50% una recomendación híper-personalizada para cada cliente.

Caso de éxito de la recomendación one-to-one en tiempo real en un eCommerce utilizando un test A/B.

En el test se compara el rendimiento de bloques de recomendación de productos one-to-one durante la navegación del eCommerce. Los resultados se han medido utilizando Google Analytics.

50

%

Tráfico (Grupo A)

50

%

Tráfico (Grupo B)

50% del tráfico para cada grupo.

El grupo A visualiza una selección manual de productos durante la navegación y el grupo B visualiza una recomendación híper-personalizada one-to-one.

154

k

Clicks (Grupo A)

297

k

Clicks (Grupo B)

+92% de clicks a los productos.

El grupo B (recibe recomendaciones one-to-one de productos) incrementa considerablemente la interacción con el bloque de productos personalizados.

1452

Pedidos (Grupo A)

2582

Pedidos (Grupo B)

+77% de aumento de pedidos.

El grupo B (recibe recomendaciones one-to-one de productos) incrementa considerablemente la conversión respecto al grupo con una selección manual.

98

k€

Revenue (Grupo A)

156

k€

Revenue (Grupo B)

+59% de aumento de revenue.

El grupo B (recibe recomendaciones one-to-one de productos) incrementa considerablemente la revenue generada comparando con el grupo con una selección manual.

Calcula el incremento potencial de revenue utilizando Pleasepoint.

Introduce el número de sesiones, el ticket medio y el ratio de conversión de los últimos 30 días para saber el uplift de revenue que habrías hecho con Pleasepoint.

1. Escribe el número de sesiones del último mes:

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