Los Desafíos Principales

  • Proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en acciones previas de los clientes, datos demográficos y otros datos personales.
  • Aumentar las ventas y aumentar la tasa de conversión.

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Sobre el Cliente

Kipling ofrece una colorida gama de bolsos, maletas, mochilas y accesorios de viaje de diseño.
Los productos son ligeros, duraderos y sobre todo funcionales.

Kipling crea diseños divertidos y coloridos que no son esclavos de las tendencias, porqué en Kipling consideran más importante tener un estilo personal que un estilo perfecto.

Kipling fue fundada en 1978 por tres diseñadores en Bélgica, quienes descubrieron la tela de nylon.

Hoy en día, las conocidas bolsas y accesorios de Kipling están disponibles en 436 tiendas en 80 países en todo el mundo y se pueden encontrar en más de 7500 tiendas, incluidas las mejores tiendas departamentales, y su tienda en línea: kipling.com.

El Desafío

Kipling confía en el sistema de recomendaciones SmartHint para sus ofertas individualizadas, recomendaciones de productos y otro contenido basado en las acciones anteriores, datos demográficos y otros datos personales de sus visitantes.

Es imposible enfatizar demasiado la importancia de la personalización en el comercio electrónico.
Kipling tiene una audiencia que comprende recibir recomendaciones personalizadas que coinciden con lo que buscan como incentivo para comprar el artículo. El sistema de recomendación SmartHint utiliza inteligencia artificial para identificar el perfil de compra de un consumidor. Esa es la razón principal por la que siempre proporciona recomendaciones de productos precisas y personalizadas a sus clientes.

La Contribución de SmartHint

– SmartHint identificó el perfil de compra de un consumidor, ofreciendo una recomendación personalizada a los clientes.
– Mejorar la experiencia del cliente de Kipling.


– Las recomendaciones basadas en el contenido se muestran en la sección “También te puede gustar”. La idea principal es que te gusta un producto, entonces también te gustarán los productos “similares”. A medida que el usuario realiza más acciones en el sitio web, el motor de recomendación se vuelve cada vez más preciso.
– Al utilizar el método de filtrado colaborativo, SmartHint sugiere lo que otras personas han comprado para hacer recomendaciones para otros usuarios en la sección “También comprado con”.

Resultado

La cooperación de Kipling y SmartHint está aquí para mostrar el poder de las recomendaciones personalizadas relevantes en diversos contextos, utilizando todos los datos disponibles.
Como resultado, el motor de recomendación SmartHint aumentó el compromiso del comprador y optimizó la tasa de conversión. La tasa de conversión aumentó en un + 192,86% en un mes después de la integración de SmartHint. De esta manera, las recomendaciones inteligentes representan un + 21,61% del total de los ingresos de Kipling.

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