Verkäufe, Loyalität, Navigation: eine App, River Mall – Hunderte von Möglichkeiten
Wir haben die App aktualisiert, die das Erlebnis der Besucher des Einkaufszentrums River Mall verändert
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Verkaufsfördernde Empfehlungen: halfen GoodWine, die Konversion und den Umsatz zu steigern
Über das Projekt
Persönliche Ratschläge und Empfehlungen machten aus Käufern Stammkunden
Die Marke GoodWine muss längst nicht mehr vorgestellt werden, da sie stets mit einer riesigen Auswahl an hochwertigen alkoholischen Getränken und gesunden Produkten in Verbindung gebracht wird. Das Unternehmen ist der größte Importeur und Vertreiber bekannter Marken. Das Sortiment umfasst mehr als 5.000 Weine und Spirituosen, über 300 Craft-Biere und mehr als 8.000 Artikel, die geliefert werden können.
Herausforderungen und Bedürfnisse des Kunden
GoodWine wandte sich mit dem Wunsch an uns, die Effizienz seiner mobilen App zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Unser Team musste folgende Faktoren überwinden:
- Die App lieferte nicht genügend personalisierte Empfehlungen. Dies wiederum führte zu einer Verringerung der Konversionsrate und des durchschnittlichen Bestellwerts. Natürlich ging dadurch die Loyalität der Nutzer verloren.
- Es fehlte an einer schnellen Vermarktung von Produkten mit kurzer Haltbarkeit, was zu einem erheblichen Anstieg der Marketingkosten führte.
Es bestand ein dringender Bedarf an einem System, das das Nutzerverhalten und die Kaufhistorie analysierte. Außerdem sollte es in Echtzeit präzise Angebote erstellen.
Wie das Problem des Kunden gelöst wurde
Die mobile App GoodWine wurde zu einem intelligenten Einkaufsassistenten.
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Es gelang uns, eine Strategie umzusetzen, die den durchschnittlichen Kaufbetrag deutlich erhöhte und die Aktualisierung des Sortiments verbesserte.
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Unser Ansatz:
In der Anfangsphase schlug der Kunde vor, einen fertigen Empfehlungsdienst von AWS zu nutzen. Dieser ist in die Transaktionshistorie der Einkäufe integriert. Bei Tests haben wir jedoch Einschränkungen des Modells festgestellt. Das Problem war, dass es die Restbestände im Lager nicht berücksichtigte.
Diese Herausforderungen bildeten die Grundlage für unsere Arbeit. Wir haben ein maßgeschneidertes Tool entwickelt, das alle Empfehlungen kombiniert und die tatsächlichen Lagerbestände berücksichtigt. Dieser Mechanismus verfügt über flexible Einstellungen. Sie tragen dazu bei, dass das System effektiv arbeitet, und entsprechen den Besonderheiten des Geschäfts von GoodWine.
Arbeitsergebnisse:
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Das Ergebnis unserer Zusammenarbeit mit dem Kunden war die Erstellung eines eigenen personalisierten Modells. Das System verarbeitet Verhaltens- und Logistikfaktoren. Außerdem umfasst es drei Schlüssel-Szenarien: Empfehlungen im Katalog, Auswahl ähnlicher Produkte und Cross-Selling.
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Seit der Einführung des Modells in die GoodWine-App ist noch nicht viel Zeit vergangen, aber die Kennzahlen haben sich bereits deutlich verbessert:
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- середніDer durchschnittliche Bestellwert stieg um 5 %.
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- Der Lagerumschlag stieg um 10 %.
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- Die durchschnittliche Sitzungsdauer sank um 10 %.
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- Die Wiederholungskäufe stiegen um 5 %..
Projektdetails:
Wichtige Fakten zum Projekt
12 Monate
Projektdauer
Mittel
Projektgröße
Komplexität des Projekts
Abgeschlossen
Projektstatus
Unser Team:
Projektmanager
Android-Entwickler
iOS Developer
Datenwissenschaftler
DevOps
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