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Fashion Bunker erhöhte mit Nostos A/B-Testing & Optimierung die CTR um 6% & die CR von Erstbesuchern um 16%

Über Fashion Bunker

Das in Australien als kleiner Multi-Brand-Einzelhändler tätige Unternehmen hat sich schnell zu einem globalen E-Commerce-Player entwickelt, der alle 50 US-Bundesstaaten sowie Hunderte von weiteren Standorten weltweit bedient. Die große Auswahl an Produkten der Marke macht es möglich, dass sie viel Spielraum hat, um das Einkaufserlebnis des Einzelnen nach seinen spezifischen Wünschen und Bedürfnissen zu gestalten. Als Marke für Millennials versteht Fashion Bunker, wie wichtig es ist, personalisierte, nahtlose Kundenerlebnisse zu liefern, und widmet sich daher mit viel Engagement diesem Ziel.

Herausforderung

Fashion Bunker uses Nosto’s solution widely on their website, with both Content Personalization and Product Recommendations across multiple pages. The fashion brand also uses Segmentation & Insights to break their audience into groups to better understand their behavior Fashion Bunker nutzt die Nosto-Tools hauptsächlich auf seiner Website, wobei sowohl die Onsite Content Personalisierung als auch die Produktempfehlungen auf mehreren Seiten eingesetzt werden. Die Modemarke nutzt auch das Tool Segmentierung & Insights, um ihr Publikum in Segmente einzuteilen, für die sie ihre Erlebnisse besser personalisieren können. Als ein überzeugter Befürworter der Personalisierung wollte Fashion Bunker herausfinden, wie man Inhalte und Botschaften an verschiedene Kundensegmente anpassen kann, hatte aber keine Möglichkeit, verschiedene Ansätze einfach zu analysieren und zu testen.and personalize experiences.

As a strong believer in personalization, Fashion Bunker wanted to identify how to fine-tune content and messaging to different customer segments but was lacking a way to easily analyze and test different approaches.

Lösung

Fashion Bunker nutzt die Nosto-Tools hauptsächlich auf seiner Website, wobei sowohl die Onsite Content Personalisierung als auch die Produktempfehlungen auf mehreren Seiten eingesetzt werden. Die Modemarke nutzt auch das Tool Segmentierung & Insights, um ihr Publikum in Segmente einzuteilen, für die sie ihre Erlebnisse besser personalisieren können. Als ein überzeugter Befürworter der Personalisierung wollte Fashion Bunker herausfinden, wie man Inhalte und Botschaften an verschiedene Kundensegmente anpassen kann und deshalb entschieden sie sich für das A/B-Testing.

Die Ergebnisse beinhalten:
16% Steigerung der Konvertierungsrate von Erstbesuchern
6% Steigerung der Klickrate

Interestingly, the test revealed that the results were inconclusive across the entire audience of site visitors. However, once Fashion Bunker began analyzing the results on a per-segment basis using the Merchandising Insights capability built into Nosto’s A/B Testing & Optimization tool, they discovered that there were actually statistically significant differences in the conversion rate of first-time purchasers.

One particular messaging variation had a 6% higher click-through rate than the others, and those that were exposed to this particular messaging actually converted at a 16% higher rate. This insight gave Fashion Bunker a valuable new tactic to better personalize the experience of first-time visitors, which is typically much more expensive traffic to acquire and convert for ecommerce merchants than repeat visitors.

Ergebnisse

Fashion Bunker nutzt die Nosto-Tools hauptsächlich auf seiner Website, wobei sowohl die Onsite Content Personalisierung als auch die Produktempfehlungen auf mehreren Seiten eingesetzt werden. Die Modemarke nutzt auch das Tool Segmentierung & Insights, um ihr Publikum in Segmente einzuteilen, für die sie ihre Erlebnisse besser personalisieren können. Als ein überzeugter Befürworter der Personalisierung wollte Fashion Bunker herausfinden, wie man Inhalte und Botschaften an verschiedene Kundensegmente anpassen kann und deshalb entschieden sie sich für das A/B-Testing.

Die Ergebnisse beinhalten:
16% Steigerung der Konvertierungsrate von Erstbesuchern
6% Steigerung der Klickrate

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