Sobre o Centro de Cozinha

O Centro de Cozinha fabrica uma variedade de mobiliário não restrito somente a cozinhas. Eles são especialistas em vários itens de marcenaria e carpintaria e podem projetar espaços para novas casas ou ajudá-lo com reformas em sua casa atual.

Desafio

O Centro de Cozinha é um grande fã de personalização, então eles utilizaram sugestões personalizadas de produto da HulkApps em várias páginas da web, bem como pop-ups sazonais. A equipe de ecommerce do Centro de Cozinha queria garantir que qualquer plano de design fosse cuidadosamente testado e otimizado, já que a empresa está sempre procurando maneiras de se adaptar e oferecer a melhor experiência ao cliente.

Historicamente, porém, a equipe foi impedida de fazer tantos testes quanto gostaria. A maioria das plataformas de teste A/B era ou muito complicada de instalar, exigia trabalho de programação, ou não era explicitamente criada para as necessidades de profissionais de marketing de ecommerce. Além disso, a equipe estava preocupada com testar versões de várias metodologias que estavam muito expostas ao risco de receita.

Solução

a. Implantação fácil de testes de alto impacto

Quando a equipe do Centro de Cozinha foi apresentada ao novo serviço de A/B Testing e Otimização da HulkApps, eles sabiam que a primeira coisa que queriam testar era uma estratégia diferente em algumas de suas páginas de categoria mais visitadas. Eles optaram por comparar a experiência do status quo com sugestões personalizadas com base na afinidade de marca e produto.

O método de sugestão revisado resultou em um aumento de 15% na taxa de conversão e um aumento de 8% na receita por visitante. Dados tão cruciais e relevantes, juntamente com o fato de que o teste foi tão fácil de configurar, levaram a equipe a começar a planejar outros testes imediatamente.

b. Testando minimizando o risco de perda de receita

Uma vez demonstrada a significância estatística, o serviço contínuo de otimização da HulkApps, que direciona mais tráfego para as variantes vencedoras, foi habilitado para este teste desde o início. Na segunda semana do teste, o algoritmo identificou uma possível variante vencedora e começou a atribuir automaticamente mais tráfego a ela para mitigar qualquer impacto negativo que o teste teria sobre a receita.

Isso ocorreu em segundo plano sem incidentes, aliviando a equipe de ecommerce da necessidade de monitorar continuamente o teste.