Hugo Boss es una empresa alemana que cotiza en bolsa con una capitalización de mercado de 4.900 millones de euros. Emplea a 14.900 personas y gestiona dos marcas independientes: HUGO y BOSS.
Misión del proyecto
Creación de una experiencia de compra online sin precedentes para incrementar el conocimiento de la marca HUGO entre el grupo objetivo.
Desafío
El 90% de los clientes de HUGO no saben que HUGO es una submarca de HUGO BOSS.
Las ventas anuales generadas con la submarca HUGO ascienden a más de 300M €. Curiosamente, sin embargo, los clientes no saben que han comprado la marca HUGO. Para ellos, esto es simplemente BOSS. Sin embargo, BOSS también es una submarca de HUGO BOSS y tiene un estilo y un grupo objetivo claramente diferentes.
El desafío general del proyecto fue, por lo tanto, sensibilizar al grupo destinatario sobre la marca HUGO. Además, había muchos más objetivos económicos basados en datos, como reducir la tasa de devolución o aumentar la conversión del carrito de la compra al pago.
Dentro de HUGO BOSS, este proyecto fue considerado como un proyecto faro de transformación digital. Bajo la observación de varios interesados, era aún más importante que las palabras fueran seguidas de hechos.
Acercarse a Freddy AI, La inteligencia artificial de Freshworks.
Cree un motor de recomendaciones de vanguardia para la industria de la moda.
La idea, como resultado del Blueprint Workshop, era crear una experiencia de usuario nunca antes vista en la industria de la moda dando recomendaciones altamente individuales que se adaptan en tiempo real al comportamiento de usuario de los clientes.
Los motores de recomendación existen desde el comienzo de Internet. Amazon recomienda libros para la venta cruzada y la venta de productos desde hace años. Netflix crea un motor de recomendación muy sofisticado para recomendar videos a sus clientes.
Gracias a la tecnología en la nube como AWS SageMaker, ahora es posible crear sistemas de recomendación totalmente personalizados para los clientes a un costo más económico. Además, los modelos y sistemas de reconocimiento de imágenes se desarrollaron enormemente en los últimos años y están disponibles como servicio (Tensorflow, AWS). Gracias a la ley de Moore, ahora es posible crear un motor de recomendaciones para la industria de la moda y convertirlo en la columna vertebral de una marca de estilo de vida global.
En el mundo digital, la moda consiste en comprar productos en línea. Tener un canal digital para comprar o informar sobre productos no es realmente una experiencia de marca premium. La propuesta de valor de la plataforma digital Hugo es una experiencia personalizada y personalizada, adaptada al público objetivo. Al igual que AirBnB, que recomienda el lugar adecuado para clientes de todo el mundo o Netflix, que recomienda la película adecuada a las necesidades personales del cliente, la plataforma Hugo Digital debería ser un gemelo digital del cliente para respaldar una experiencia de marca completamente diferente.
Hoy en día, es posible que unos pocos clientes seleccionados (los principales clientes del 1% de BOSS) reciban una experiencia 100% personalizada y personalizada por parte de los principales gerentes de ventas. La tecnología nos permite brindar una experiencia similar a las masas.
Solución
Los usuarios solo pueden ver lo que el algoritmo siente que es más apropiado.
Para comprender mejor el comportamiento del grupo objetivo a la hora de tomar decisiones de compra y, en particular, para conocer qué factores directos pueden tener una influencia decisiva en este comportamiento de compra, hablamos primero con los principales vendedores minoristas.
En el proceso hemos obtenido importantes conocimientos, como que el clima, la ocasión o la ubicación son determinantes a la hora de comprar. Los vendedores nos dieron una descripción detallada de las características de sus clientes. Estas características sirvieron luego como base para el algoritmo de recomendación en la tienda online.
El nuevo sitio web fue un producto dinámico. Lo que ve el usuario cambia en cualquier momento debido a su comportamiento o circunstancias externas. Además, las recomendaciones se vieron influenciadas por el comportamiento de uso del cliente en Instagram. Al iniciar sesión con Instagram en el nuevo sitio web de HUGO, el algoritmo tuvo en cuenta todas las actividades como me gusta, seguimientos, etc. para presentar la selección óptima de productos.