Principais Desafios
- Fornecer recomendações personalizadas baseadas nas ações prévias dos clientes visitantes, dados pessoais e demográficos.
- Impulsionar vendas e aumentar a taxa de conversão.
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Sobre o Cliente
Kipling oferece uma variedade colorida de bolsas, malas, mochilas e outros acessórios de viagem. Os produtos são leves, duradouros, úteis e extremamente práticos.
Promovendo diversão, os designs coloridos da Kipling não são escravos das tendências, justamente pela visão da Kipling em perceber que ter um estilo próprio é mais importante que ter o estilo perfeito.
Kipling foi fundada em 1978 por três designers na Bélgica, descobridores do tecido nylon.
Hoje em dia, as bolsas e acessórios da Kipling são bem conhecidos e estão disponíveis em 436 lojas, espalhadas por 80 países, podendo ser encontradas em mais de 7500 pontos de venda, incluindo as melhores lojas de departamento, além de sua própria loja online: kipling.com.
O Desafio
A Kipling confia no sistema de recomendação da SmartHint para suas ofertas individuais, recomendações de produto e outros conteúdos baseados nas ações prévias do visitante, junto de dados pessoas e demográficos.
Nunca é suficiente enfatizar o quão importante é a personalização no E-Commerce. Kipling possui um público que entende receber recomendações personalizadas alinhadas com seus interesses e pontos de pesquisa como um incentivo para concretizar a compra. O sistema de recomendação da SmartHint usa inteligência artificial para identificar o perfil de compra de um consumidor. Sendo essa é a principal razão para se providenciar sempre recomendações de produto personalizadas e precisas aos clientes.
A Contribuição da SmartHint
– A SmartHint identifica o perfil de compra do consumidor, oferecendo recomendações personalizadas aos clientes.
– Melhora a experiência de compra promovida pela Kipling ao cliente
– Recomendações baseadas em conteúdo sinalizadas na parte “Possíveis interesses” section. A principal ideia é: já que você gosta de um produto, então há chances de você também se interessar por produtos similares. À medida que o usuário realiza mais e mais ações no site, mais preciso torna-se o mecanismo de recomendação.
– Ao aplicar métodos de filtragem colaborativa, a SmartHint sugere também o que outras pessoas compraram para realizar recomendações a usuários na parte “Também comprado com” .
Resultados
A cooperação entre Kipling e SmartHint está aqui para mostrar o poder das recomendações personalizadas relevantes, nos mais diferentes contextos, utilizando todos os dados disponíveis.
Como resultado, o mecanismo de recomendação da SmartHint aumenta o engajamento do comprador e otimiza a taxa de conversão. As taxas de conversão aumentaram em +192,86% em um mês depois de integrada a SmartHint. Em adição, recomendações inteligentes representam +21,61% da receita total da Kipling.
