PERSONALISERING OG REKOMMANDERING ONLINE OG I BUTIKKER ØGER SALGET

Baggrund

Danmarks største boghandlerkæde Bog & idé, der drives af Indeks Retail, har transformeret hele deres online tilstedeværelse for at binde online og de fysiske butikker tættere sammen og øge salget.

Visionen var klar – at blive den mest kundeorienterede udbyder af bøger og idéartikler i Danmark.

Siden 2016 har Bog & idé arbejdet aktivt med at lette købsoplevelsen ud fra en kundecentrisk tilgang, møde kunderne med personaliseret indhold på tværs af kanaler og trække kunderne ned i de fysiske butikker. Og med omnichannel-tiltag og click & collect er det lykkedes bogkæden at vækste både online og de fysiske butikker i et ellers presset marked.

Førhen havde de enkelte boghandlere svært ved at finde sig til rette i kædens e-commerce-strategi, hvor de kæmpede på lige fod med webshoppen. Samtidig led butikkerne af mangelfuldt overblik over lagerstatus og leveringstider hos kædens leverandører, hvilket skabte frustrationer hos medarbejderne.

For at bringe den digitale og fysiske verden tættere sammen, ønskede Bog & idé derfor at styrke sammenkoblingen mellem køb på kædens webshop og kunderne i de fysiske butikker.
Resultatet blev en omnichannel-strategi med fokus på følgende punkter:

• Større online omsætning
• Øget kundegennemstrømning og omsætning i kædens butikker
• Styrke kædens value proposition; at tage udgangspunkt i kundens ønsker og behov

Strategien kan koges ned til ét ord: Personalisering.

Med personlige anbefalinger og intelligente forslag til kunderne skaber Bog & idé en 1:1 personalisering af kundeoplevelsen. Og med automatisering gennem AI og machine learning reduceres den enorme manuelle arbejdsmængde, der ligger til grund for gode og relevante anbefalinger.

Løsning

Første skridt på vejen mod en stærkere konsolideret platform, der omfavner både kædens indkøb og salg, blev at integrere Bog & idés B2B- og B2C-platform i samme backend og implementere et PIM-system. Det har givet dem ét fælles datasæt over de mere end 200.000 varer, kampagner, returordrer og produktdata. Dermed er lagerstatus og leveringstid blevet langt mere overskuelig for kunder og medarbejdere. Dernæst gav man hele kædens B2B og B2C-løsninger samt butikkernes POS-systemer et gennemgribende redesign for at sikre en gnidningsfri købsoplevelse og øge kundegennemstrømning i butikkerne med click & collect.
Herefter var vejen banet for at implementere en AI-baseret anbefalingsmotor, der udnytter den nye kundeoplevelse og bidrager med en skarp personalisering af kunderejsen. Med Raptor Smart Advisor bliver input fra alle kundernes touchpoints som klikstrøms- og adfærdsdata fra web, annonceringspræferencer, email og ikke mindst POS-data fra de fysiske butikker samlet. Det skaber ét samlet udgangspunkt for personalisering af den enkeltes købsoplevelse.
Online data og salgsdata bliver nu brugt til at prioritere varer og sortiment – online såvel som offline. Når kunderne besøger Bog & idés webshop, bliver de inspireret til køb via personaliserede tiltag som ”Andre købte også…” eller ”Kunne også have din interesse”. Det samme sker i de fysiske butikker. Med udgangspunkt i online data om, hvilke bøger der er populære, og hvilke bøger forskellige kunder kigger på, indretter Bog & idé også butikkerne og udstillingshylderne herefter.
Når en kunde skal hente en webordre i en fysisk butik, har ekspedienterne via kasseapparatet ligeledes adgang til data, der fortæller, hvorvidt en kunde er medlem af kundeklubben, følger dem på SoMe, og hvilke bøger der kunne være relevante for den pågældende kunde. Alt dette på baggrund af online data, som på den måde er en vigtig kilde til op- og krydssalg samt dannelsen af en dybt personlig kunderejse.
Raptors machine learning algoritme er rygraden i personaliseringen, hvor brugerdata trackes på tværs af platforme og datapunkter. Den samlede mængde data udgør Bog & idés helhedsbillede af kunden, og det billede raffineres konstant af AI’en ved hjælp af ny data, der strømmer ind, sammenholdt med den samlede mængde data fra alle kædens kunder. For at sikre at enhver online interaktion er så personlig som mulig, beregnes enhver anbefaling af Raptors algoritme i realtid, hvilket betyder, at kundens egne beslutninger er med til at forme deres individuelle kunderejse.