Cómo Inkbox guía a los clientes a través de su amplio catálogo en línea de tatuajes temporales

Las recomendaciones de productos, ya sea que aparezcan en línea en tiempo real o se llenen de correos electrónicos de retargeting, no son nada nuevo, pero a menudo se basan en información demográfica (como edad, sexo y ubicación) o respuestas generales de comportamiento en línea (vio que sus calcetines le muestran algunos otros calcetines, calcetines más populares, calcetines con descuento).

Un ejemplo como Inkbox ayuda a mostrar cómo Crossing Minds está comenzando a diferenciarse de otros motores de recomendación. Inkbox es un vendedor en línea de tatuajes temporales que se anuncian como realistas, resistentes al agua y duran de 1 a 2 semanas. Pero los tatuajes no provienen de una sola fuente; están diseñados por una cartera internacional de artistas (también puedes diseñar el tuyo propio) y eso significa que cubren una amplia gama, no solo de tema sino también de estilo. ¿El mayor desafío para Inkbox? Guíe a los nuevos clientes hacia los mejores tatuajes para ellos personalmente de un catálogo de literalmente decenas de miles de SKU.

Obtienes unos cuantos miles de flores.

Paul Kus, gerente sénior de marketing de retención de Inkbox, lo expresó sin rodeos: "Cuando ingresa a nuestro sitio y tiene un catálogo con decenas de miles de diseños diferentes, es extremadamente difícil obtener unos cuantos miles, no solo flores diferentes, sino diferentes estilos, la misma flor”. En otras palabras, la búsqueda no significaba necesariamente encontrar los productos que generarían conversiones.

La solución fue usar los algoritmos de Crossing Minds en varios contextos diferentes, en el sitio y en programas de correo electrónico, para crear recomendaciones basadas no en quiénes son las personas sino en cómo se comportan.

Alexandre Robicquet, cofundador de Crossing Minds, usa la analogía de vender discos o CD: “Si quieres avanzar en un mundo que cumple con el RGPD, otras soluciones tienden a tomar atajos de edad o género para encasillar a las personas atrapadas, ", dijo. Pero cuando intentas vender música a la gente, ¿cuál es la más valiosa de dos tipos diferentes de información? "Dónde viven, su edad y sexo, o los primeros tres discos o CD que ven". , la respuesta es obvia.

"Al noventa y nueve por ciento de las empresas de Fortune 500 se les lava el cerebro para saber dónde viven (las personas). No, quiero ver en qué hacen clic y eso debería desencadenar la personalización en vivo".

Comienza con un cuestionario

En otras palabras, las recomendaciones generadas por los algoritmos de Crossing Minds no se centran en quiénes son las personas, sino en lo que acaban de hacer. No ayuda mucho con clientes nuevos, pero Inkbox y Crossing Minds descubrieron cómo iniciar el proceso". Lo primero que me vino a la mente fue una incorporación. cuestionario de bienvenida", Dijo Kus. "Haga cuatro preguntas, no sobre la identidad, la ubicación o la edad de una persona, sino sobre los tatuajes. ¿Qué tipo de estilos prefieres? Y hacen clic en esos estilos. La segunda pregunta sería ¿qué tipo de categorías te gustan?" Un puñado de preguntas es suficiente para perfilar los gustos del visitante.

"En resumen", dice Robicquet, "después de tres clics en tres productos diferentes, podemos comenzar a presentar recomendaciones que en realidad son bastante precisas".

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Tatuajes seleccionados para ti

Otra característica que Inkbox creó con base en los algoritmos de Crossing Minds se llama simplemente "Seleccionado para ti". La sección es permanente cuando los usuarios visitan el sitio, explicó Kus, pero se actualiza cada cinco minutos según las acciones de los usuarios. el tatuaje adecuado para la persona adecuada en el momento adecuado? Eso es algo con lo que luchamos hasta que Crossing Minds llegó allí", dijo.

También introdujeron un botón "Comprar similares", que los visitantes pueden usar para obtener recomendaciones. Robicquet enfatiza que esto también se basa en la actividad del usuario y no solo como productos preestablecidos similares. "Usan nuestros algoritmos, por lo que todos tienen una Tienda similar completamente diferente basado en lo que hicieron clic hace dos o tres páginas ", explicó. "Eso es importante, porque hace tres páginas podrían haberte dado una idea mucho mejor del estilo que les gusta, en lugar de solo una página con tatuajes de pájaros. . Ahora les voy a mostrar pájaros con este estilo particular".

Crossing Minds surgió de la investigación de IA que Robicquet realizó en la Universidad de Stanford: “Desvinculamos la compañía de Stanford en 2017 en base a un documento: el concepto de que podíamos hacer recomendaciones en muchas áreas diferentes porque no sabíamos que los gustos de las personas podían usarse mucho más a fondo y cuidadosamente que muchas otras soluciones. Hay mucho ruido en lo que respecta a las recomendaciones y muchas soluciones que saturan el mercado, pero hay un gran malentendido en el mercado sobre lo que deberían hacer las buenas recomendaciones”.

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Ver un aumento significativo en la conversión

Una de las cosas que deberían hacer los motores de recomendación, según Robicquet, es crear funciones que se adapten específicamente a las experiencias de comercio electrónico que los clientes quieren ofrecer. "Adaptarlos a los casos de uso". El resultado es una duplicación promedio de las ventas, "La gente piensa que eso es demasiado bueno para ser verdad".

Los resultados confirmados de Inkbox incluyen:

• Un aumento del 440% en la tasa de conversión a través de la personalización del sitio web.
• Un aumento promedio del 69% en la tasa de conversión de arranque en frío.
• Un aumento del 250 % en el CTR con correos electrónicos personalizados.

De hecho, Inbox primero probó los algoritmos de Crossing Minds en su canal de correo electrónico, dirigiéndose a clientes sobre los que ya tenían información básica". ecosistema de correo electrónico ", dijo Kus. "En este momento, una de las cosas realmente valiosas que comenzamos a usar fue nuestro viaje posterior a la compra: alguien compró un par de tatuajes. Hacemos ping al algoritmo de Crossing Minds (para preguntar) en función de su pedido anterior , ¿cuáles son los próximos tatuajes que deberían hacerse? Y así es como lo usamos en un mundo de viaje posterior a la compra".

Luego, usarán el comportamiento en el sitio para crear correos electrónicos dedicados para reorientar a los compradores dentro de 30 o 60 días "en el futuro". Cualquiera que visite el sitio web de Inkbox se dará cuenta rápidamente de que la marca también puede redirigir a los visitantes en los canales de las redes sociales; sin embargo, esto no se basa en la solución de Crossing Minds.

Diferenciación en el mercado de recomendación

Una vez más, las recomendaciones de productos no son nada nuevo. Es casi una característica estándar en las plataformas de comercio electrónico y experiencia digital. Le preguntamos a Robicquet por qué Crossing Minds es diferente. El componente de recomendación en las suites de comercio electrónico, dijo, generalmente está impulsado por la demanda del mercado: "Oye, también lo necesitamos. Pero no siempre se dan cuenta de cuánto trabajo requieren las recomendaciones y, a veces, confunden la búsqueda y las recomendaciones". "

El surgimiento del producto más popular o más nuevo es, por definición, una recomendación, está de acuerdo. "Pero no es personalizado", continuó. "Si desea calidad para las recomendaciones, debe ser muy cuidadoso y construir todo usted mismo. Lo poseemos, lo construimos y lo haremos funcionar para su negocio único".

Sobre el Autor

Kim Davis es la directora editorial de MarTech. Nacido en Londres pero radicado en Nueva York durante más de dos décadas, Kim comenzó a cubrir software empresarial hace diez años. Su experiencia abarca SaaS empresarial, planificación de ciudades impulsada por anuncios digitales y aplicaciones de SaaS, tecnología digital y datos para marketing. Primero escribió sobre tecnología de marketing como editor de The Hub de Haymarket, un sitio web dedicado a la tecnología de marketing. que más tarde se convirtió en un canal de la marca establecida de marketing directo DMN. Kim se unió a DMN directamente en 2016, como editor gerente, se convirtió en editor en jefe y luego en editor en jefe, cargo que ocupó hasta enero de 2020. Antes de ingresar al periodismo tecnológico, Kim fue editor asistente en un sitio de noticias hiperlocal para The New York Times, The Local: East Village y anteriormente trabajó como editor de publicaciones científicas y periodista musical. Ha escrito cientos de reseñas de restaurantes de la ciudad de Nueva York para un blog personal y ha sido invitado ocasional en Cont Ribator to Esser.