Estrategia de cross-selling para ByL

Rol

Diseñadora UX/UI

Briefing
Estudiar las oportunidades estratégicas para añadir un test A/B en el carrito que, según los productos añadidos por el usuario, ayudase a completar la cesta aumentando el ticket medio.
Metodología

Doble diamante – CRO

Habilidades

Estrategia | Conceptualización | Diseño 

Contexto y objetivo

El objetivo de este proyecto fue estudiar las oportunidades estratégicas para añadir un test en el carrito que, según los productos que el usuario había añadido, le sugiriera cómo completar su compra, aumentando así el ticket medio. De esta forma, también logramos incentivar que los usuarios llegaran a un pedido mínimo para obtener el envío gratuito.

El análisis se debía centrar en las buenas prácticas recomendadas, así como en las oportunidades de mejora, considerando que próximamente el envío no sería gratuito para pedidos inferiores a 80€ (aproximadamente). También se debían explorar las oportunidades transversales y los beneficios de contar con un módulo de este tipo, tanto para aumentar el ticket medio como para ofrecer productos relacionados con la compra, que puedan ser de interés para el usuario.

¿Cómo lo hicimos?

Se llevó a cabo un análisis tanto cualitativo como cuantitativo para entender mejor el comportamiento de los usuarios. Al analizar las transacciones durante los meses de enero y febrero, se observó que el valor medio de los pedidos rondaba los 80€, siendo este valor más alto en compras realizadas desde desktop en comparación con mobile.
Por otro lado, al profundizar en la cantidad media de productos adquiridos por transacción, se descubrió que en 8 de cada 10 compras, los usuarios adquirieron únicamente un producto.

También se analizaron las categorías con mayores ingresos. Durante este periodo, las categorías que más destacaron fueron, en primer lugar, los zapatos, seguidos de bolsos y ropa, las cuales representaron casi el 50% de los ingresos totales.

Cuando nos enfocamos en las categorías con productos de menor precio medio, las principales fueron ‘Carteras y neceseres’, ‘Accesorios’ y ‘Bisutería’, cuyos productos no superaban los 45€ en promedio.

Con toda esta información, se elaboró un documento de lógicas excluyentes para definir qué productos recomendar al usuario según la categoría de productos, el precio, el número de artículos añadidos al carrito, entre otros factores. Esto permitió crear recomendaciones personalizadas y optimizar las sugerencias de productos para cada usuario.

Resultado y conclusiones

Los resultados mostraron un impacto muy positivo en el aumento del ticket medio y en la optimización del proceso de compra. Uno de los aprendizajes clave fue que las recomendaciones personalizadas, basadas en factores como el número de productos en el carrito o la categoría seleccionada, no solo incrementaron el valor de las compras, sino que también mejoraron significativamente la experiencia del usuario, haciendo que la navegación fuera más intuitiva y relevante. Además, comprobamos que ofrecer productos complementarios a precios atractivos incentivaba la finalización de las compras, aumentando tanto el número de transacciones completadas como el engagement general en la plataforma. Este test nos proporcionó insights muy valiosos para futuras optimizaciones.