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
kClicks (Grupo A)
297
kClicks (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.
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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:
2. Escribe el ticket medio del último mes:
3. Escribe la conversión del último mes:
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57
%Incremento medio de revenue.
53
%Incremento medio de tickets.
25
%Incremento medio de conversión.
85
%Incremento medio del lifetime value.
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