01 · Página de inicio
Recomendaciones en la entrada
El algoritmo personaliza en tiempo real los productos de la página de inicio según las preferencias - el cliente ve de inmediato un surtido relevante.
Case study · e-commerce / hogar e interiorismo
Valentía en la innovación - transformación del marketing e-commerce de homla.com.pl
Para Homla (N2H) - una marca de hogar e interiorismo con 62 tiendas y una tienda online - Persooa implementó recomendaciones personalizadas en tiempo real en la plataforma Synerise para aumentar los ingresos del tráfico existente. Así lo confirmó un test A/B de 7 días.
+14%crecimiento de ingresos por usuario (vs. grupo de comparación)
+8%aumento del número de transacciones
~10%mejora del valor medio del pedido
62tiendas en Polonia + venta online
Cliente
Homla (N2H)
Área
Personalización, recomendaciones AI en tiempo real
Segmento
B2C · e-commerce (home & decor / hogar e interiorismo)
Tecnología
Synerise + Persooa
Punto de partida
Amplio surtido y mucho tráfico sin aprovechar todo su potencial
La marca tiene un alto reconocimiento y miles de visitas al día. El reto era aumentar los ingresos a partir del tráfico existente, no captar nuevos usuarios, dentro de un catálogo tan amplio que resulta fácil perderse en él.
Miles de productos - difícil encontrar lo que el cliente busca
Objetivo: más ingresos del tráfico existente, no nuevos usuarios
Las estrategias manuales de recomendación consumían tiempo y recursos
Recorrido de compra no óptimo dentro de un surtido amplio
Bajo número de productos y valor de la cesta
Falta de personalización en tiempo real
La solución de Persooa
Recomendaciones AI en tiempo real en todo el recorrido
Pusimos en marcha un conjunto de escenarios de recomendación personalizados en tiempo real - desde la página de inicio, pasando por la ficha de producto, hasta el carrito - liberando al equipo del trabajo manual.
02 · Ficha de producto
Productos similares
El módulo muestra artículos con características similares a los comprados o vistos anteriormente, facilitando el descubrimiento del catálogo.
03 · Usuarios recurrentes
Widget de vistos recientemente y carrito
Para usuarios reconocidos y anónimos: productos vistos recientemente o un recordatorio de los artículos dejados en el carrito durante toda la sesión.
04 · Automatización
Algoritmos en lugar de trabajo manual
Las recomendaciones se adaptan automáticamente en tiempo real, sin estrategias manuales, con ahorro de recursos.
Implementación por fases
Del plan de implementación a los resultados verificados
1
Plan y plataforma
Fase I
- Implementación de la plataforma Synerise
- Plan de ejecución de los objetivos con plazos
- Prioridad: personalización de las recomendaciones
- Mapa de escenarios en el recorrido de compra
2
Escenarios de recomendación
Fase II
- Módulo de recomendaciones en la página de inicio
- Productos similares en la ficha de producto
- Widget de vistos recientemente / carrito abandonado
- Módulo único y personalizado en el carrito
3
Prueba y optimización
Fase III
- Test A/B de 7 días (variante con personalización vs. sin ella)
- Medición de ingresos por usuario, transacciones y AOV
- Conclusiones sobre el papel de las recomendaciones en el rendimiento del sitio
- Base para futuras campañas y su escalado
Tácticas implementadas
Escenarios de recomendación en todo el recorrido de compra
Un conjunto de módulos de recomendación dinámicos cuya eficacia confirmó un test A/B de 7 días sobre el tráfico existente.
Recomendaciones · home
Módulo en la página de inicio
Productos personalizados en tiempo real justo al entrar en el sitio, ajustados a las preferencias del usuario.
real-time desde la primera visita
Recomendaciones · PDP
Productos similares
En la ficha de producto, un módulo con artículos similares a los comprados o vistos anteriormente.
similar descubrimiento más fácil
Retorno · widget
Vistos recientemente
Para el usuario sin productos en el carrito, un widget recuerda los artículos vistos recientemente, también para anónimos.
anon+known retorno rápido
Carrito · reco
Artículos dejados en el carrito
Cuando hay productos en el carrito, un widget los recuerda y añade una oferta única y personalizada.
1:1 oferta única
Verificación · A/B
Test A/B de 7 días
La variante con tres módulos de recomendación y el widget de usuarios recurrentes se comparó con una variante sin personalización.
50/50 A vs B, 7 días
Eficiencia · recursos
Automatización de las recomendaciones
Los algoritmos de Synerise sustituyeron las estrategias manuales, de forma eficiente y en tiempo real, con ahorro de recursos.
auto menos trabajo manual
Resultados
Más ingresos con el mismo tráfico
+14%
aumento de los ingresos medios por usuario existente frente al grupo de comparación - junto con un +8% en el número de transacciones y un valor medio del pedido casi un 10% superior, en un test A/B de 7 días.
Resultados del test A/B de 7 días
Ingresos por usuario+14%
Valor medio del pedido~10%
Número de transacciones+8%
Recomendaciones en tiempo real
Personalización de productos según preferencias en tiempo real.
Productos similares
En la ficha de producto, según compras y navegación previas.
Widget de usuarios recurrentes
Vistos recientemente y carrito abandonado (usuarios reconocidos y anónimos).
Personalización del carrito
Una oferta única y ajustada en el carrito de cada cliente.
Test A/B
Medición durante 7 días del impacto real de la personalización en los resultados.
Automatización
Algoritmos en lugar de estrategias manuales, con ahorro de recursos.
Exprimimos más ingresos del tráfico existente - convirtiendo las recomendaciones AI en una cesta más grande, más transacciones y una mejor experiencia, en un modelo Human + AI.
- Persooa · Revenue Growth Agent
Preguntas frecuentes
FAQ - personalización de recomendaciones en Homla
¿Qué resultados obtuvo la personalización de recomendaciones en Homla?
En un test A/B de 7 días, la variante con personalización aumentó los ingresos medios por usuario en un +14% frente al grupo de comparación, el número de transacciones en un +8% y el valor medio del pedido en casi un 10%, todo ello sobre el tráfico existente, sin captar nuevos usuarios.
¿Qué escenarios de recomendación se implementaron?
Un módulo de recomendaciones personalizado en tiempo real en la página de inicio, un módulo de productos similares en la ficha de producto, un widget de usuarios recurrentes (vistos recientemente o recordatorio de carrito abandonado, para usuarios reconocidos y anónimos) y un módulo único y personalizado en el carrito.
¿Cómo se midió la eficacia de las acciones?
Realizamos un test A/B de 7 días: la variante A, con tres módulos de recomendación y el widget de usuarios recurrentes, se comparó con la variante B sin esos elementos. Esto permitió evaluar con claridad el impacto de la personalización en el engagement y las ventas.
¿Por qué se centraron en el tráfico existente y no en nuevos clientes?
La marca tiene un alto reconocimiento y miles de visitas al día, por lo que el mayor potencial estaba en aprovechar mejor el tráfico existente. La personalización de las recomendaciones acortó el recorrido de compra dentro de un surtido tan amplio y aumentó el valor de compra de los clientes actuales.
¿Qué tecnología se utilizó?
La plataforma Synerise combinada con el framework y los componentes de Persooa, con algoritmos de recomendación que funcionan en tiempo real, que sustituyeron las estrategias manuales y aportaron ahorro de recursos al equipo de Homla.
¿A qué se dedica Persooa?
Persooa implementa y activa AI en el e-commerce, principalmente en la plataforma Synerise, con énfasis en un arranque rápido y los primeros resultados medibles en 90 días. Combinamos estrategia, datos y ejecución en un modelo Human + AI: personalización, marketing automation, recomendaciones y agentes AI que se traducen en crecimiento de ingresos.
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