El «Black Friday» que dejó sin stock a la tienda de Gymshark

La necesidad urgente de Gymshark de adoptar el «headless commerce» surgió tras el Black Friday de 2015. El aumento repentino de clientes durante este importante evento de rebajas desbordó su tienda autohospedada, lo que provocó un fallo que no solo le supuso a Gymshark una pérdida de ingresos, sino también un golpe a su reputación, que tanto le había costado ganarse. 

Se tomó la decisión de pasar a una arquitectura de comercio «headless», dando prioridad a las mejores tecnologías de su clase, escalables y basadas en API. Partiendo de su tienda monolítica, Gymshark eligió Shopify como base sobre la que construir su nuevo escaparate. A continuación, adoptó soluciones líderes para las funciones de búsqueda y navegación (Algolia), la interfaz front-end (ReactJS) y la gestión de las relaciones con los clientes (Contentful), todo ello respaldado por servicios y herramientas adicionales de AWS.

Una necesidad imperiosa de mejorar la búsqueda de productos

Los picos de tráfico de clientes no fueron el único factor que impulsó la transformación de Gymshark. La funcionalidad de búsqueda y descubrimiento de la tienda presentaba «grandes problemas», según Ben Pusey, responsable de producto de software en Gymshark y encargado de la infraestructura de comercio electrónico de la empresa. 

Los malos resultados de búsqueda hacían que los productos más vendidos quedaran relegados al final de la página, mientras que los productos agotados aparecían en la parte superior. La escasa relevancia provocaba bajas tasas de conversión a partir de las búsquedas. Además, la experiencia de compra carecía de la personalización que los consumidores ya dan por sentada. Por otra parte, la gestión manual del catálogo resultaba muy laboriosa e imposibles de ampliar para el equipo de merchandising. La falta de localización provocaba tiempos de carga lentos para los compradores fuera del Reino Unido y resultados de búsqueda deficientes debido a los matices lingüísticos.

La solución: mejorar la relevancia gracias a Algolia

La empresa recurrió a Algolia para mejorar la búsqueda en la web y las funciones de navegación en las páginas de categorías de productos, así como para reducir la elevada carga de trabajo del departamento de merchandising, entre otras cosas. Pusey afirma que Gymshark eligió Algolia basándose en cuatro factores: 

• Facilidad de desarrollo: API bien documentadas y fáciles de usar.
• Escalabilidad: capacidad para gestionar los picos de tráfico durante las campañas de rebajas.
• Innovación: Introducción continua de nuevas funciones y capacidades.
• Colaboración: Trabajar en estrecha colaboración durante las pruebas beta y el desarrollo de nuevas funciones. 

La implementación fue rápida: Gymshark pasó de su tienda monolítica autohospedada a un modelo «headless» en cuestión de meses, en lugar de años, e implementó la personalización interna mediante Algolia en tan solo un trimestre. La empresa utiliza ahora toda la pila de relevancia de Algolia para alcanzar varios objetivos empresariales y está estudiando cómo puede sacarle aún más partido.

Mejorar la relevancia para ofrecer una experiencia de búsqueda excelente

En la actualidad, Gymshark utiliza Algolia para la búsqueda en su web con el fin de generar ingresos adicionales, adaptando la experiencia del usuario a sus necesidades específicas, a su público y a su catálogo. Sin embargo, su principal prioridad era mejorar la relevancia. Gymshark utiliza Algolia para la búsqueda en su web con el fin de generar ingresos adicionales, adaptando la experiencia del cliente a sus necesidades específicas, a su público y a su catálogo. 

El equipo añadió criterios a su clasificación, como la disponibilidad de los productos, lo que evitó que los artículos agotados aparecieran en los primeros puestos de las páginas de búsqueda. Utilizaron otros datos empresariales para ajustar la relevancia en función de cada consulta; por ejemplo, mejoraron la posición media de clic de los productos basándose en su palabra clave más buscada, «camo», lo que generó mayores tasas de clics. Además, Gymshark utilizó los sinónimos generados por la IA de Algolia para mostrar a los clientes productos relevantes que antes se pasaban por alto. Por ejemplo, los clientes de EE. UU. que buscaban «sweatpants» no obtenían ningún resultado, ya que en el Reino Unido se denominan «joggers». La IA de Algolia detectó —y corrigió— este matiz. 

Se utilizaron las funciones de merchandising basadas en inteligencia artificial de Algolia para promocionar los productos más vendidos en función de cada consulta de búsqueda individual, lo que ha supuesto un aumento estimado de 2 millones de libras al año en las ventas. 

Los resultados generales son notables. En solo un año, las tasas de conversión de la búsqueda pasaron del 6,2 % a más del 10 %, y siguen aumentando. Además, la mejora en la experiencia que ofrece ahora la búsqueda ha hecho que haya más clientes que la utilicen. Mientras que antes la búsqueda solo intervenía en menos del 10 % de los pedidos, en el Black Friday de 2020 se utilizó en más del 30 %. ¡Los ingresos procedentes de los usuarios de la búsqueda han aumentado más del 400 % respecto al año anterior!

Aumentar la participación de los clientes con la página de colecciones impulsada por Algolia

El equipo observó un impacto tan notable de Algolia en la búsqueda de su sitio web que decidió aplicar sus ventajas a la experiencia de navegación de los clientes. Ahora utiliza el conjunto de herramientas de relevancia de Algolia en sus páginas de listado de productos (PLP) y en las páginas de colecciones, lo que le permite aprovechar las ventajas de la clasificación personalizada, las reglas,la reclasificación dinámica y la capacidad de combinar funciones de merchandising tanto humanas como basadas en la inteligencia artificial. 

El equipo de merchandising de Gymshark utiliza ahora el Editor Visual de Algolia para definir reglas de merchandising precisas basadas en los datos comerciales de la empresa, lo que permite organizar automáticamente los productos en toda la tienda y mejorar así la experiencia del cliente gracias a la rapidez y la relevancia. 

Se da prioridad a los productos más vendidos y a aquellos con más tallas en stock, mientras que los artículos agotados se ocultan mediante un sistema de puntuación por prioridades para la clasificación de productos. Pusey calcula que la empresa ha generado 4,5 millones de libras al año en ventas adicionales. 

En 2021, la empresa probó el efecto de las funciones de relevancia de Algolia en la página de productos de mallas. Esta categoría es la que mejor rendimiento ofrece y cuenta con una gama de productos increíblemente amplia (casi 60 modelos de mallas y 223 variaciones de color). 

Los resultados fueron notables. Al destacar los artículos más populares en la parte superior de la página, estos pasaron a generar el 8,3 % de los clics y el 15 % de los ingresos totales de la página. Por el contrario, sin esa estrategia, el artículo destacado en la parte superior solo generaba un 3,2 % de los clics y un 3,9 % de los ingresos. 

Además, el número de pedidos abandonados se redujo aproximadamente 10 veces y se añadieron artículos a la cesta durante el proceso de pago con una frecuencia un 40 % mayor. Los ingresos por clic aumentaron un 8 %, pero lo más importante es que las compras realizadas correspondieron a artículos que registraron menos devoluciones. Las estadísticas muestran que un menor número de devoluciones se traduce directamente en una mayor fidelidad de los clientes.

Reducción de las tareas manuales gracias al merchandising basado en IA

Si bien las soluciones de Algolia mejoraron la experiencia del cliente y aumentaron las ventas, la incorporación de funciones de merchandising basadas en IA supuso un gran impulso para Gymshark a nivel interno. Al automatizar el merchandising, la herramienta de merchandising visual de Algolia redujo el trabajo manual, pero también ayudó a Gymshark a superar los problemas de fiabilidad que, según Pusey, provocaban fallos en el sistema. 

«Durante los periodos de mucha, mucha actividad, el equipo de ventas no era capaz de organizar el escaparate de la web con la rapidez necesaria ni de reaccionar ante los cambios en las existencias, lo que se compraba y cuáles eran las tendencias», señaló Pusey. 

Ahora todo se basa en reglas, lo que permite realizar cambios casi en tiempo real para tener en cuenta aspectos como los niveles de existencias, los nuevos productos y las tendencias de consumo. La gestión de la exposición de productos ha pasado de ser un proceso muy manual a ser «básicamente, configurarlo y olvidarse». 

Esto ha permitido a su equipo de operaciones evitar situaciones de pánico y centrar su atención en otras actividades que aportan valor, mientras que una tecnología escalable y fiable evita los fallos —y la consiguiente pérdida de clientes— que sufría anteriormente.

Personalización y mucho más

Gymshark utiliza Algolia para personalizar la experiencia de compra con el fin de aumentar los ingresos y fomentar la fidelidad a la marca. Tras una implementación inicial relativamente sencilla en las páginas de búsqueda y de colecciones, la empresa amplió el uso de las funciones de personalización de Algolia a todo el sitio web e incluso a las comunicaciones externas. 

Gymshark comenzó creando búsquedas personalizadas y ubicando los productos en la tienda según las preferencias de color de los clientes, a partir de la información de sus carritos de la compra, pero tiene previsto incorporar la personalización en torno a eventos específicos, niveles de precios y otros aspectos, utilizando datos y análisis más detallados. 

Ahora está estudiando cómo puede utilizar la personalización para obtener beneficios aún mayores medianterecomendacionespersonalizadas y ventas adicionales en el carrito.

El aumento de los ingresos es solo el principio

Pusey calcula que la adopción de Algolia para las búsquedas, la mejora de la navegación de los clientes y la gestión de productos basada en la inteligencia artificial han dado lugar a unos impresionantes ingresos anuales adicionales de 20 millones de dólares. 

Aunque la transformación de su arquitectura de comercio electrónico mediante la adopción de un enfoque de «headless commerce» y el uso de Algolia para la búsqueda, la navegación, la gestión de productos basada en IA y la personalización ha permitido a Gymshark aumentar sus ingresos, el impacto va mucho más allá de las cifras de pérdidas y ganancias. 

Al adoptar un enfoque «headless» y basado en microservicios, Gymshark está preparada para desarrollar sus capacidades de comercio electrónico de forma gradual mediante un enfoque ágil. En cuanto a la búsqueda y la navegación, sus próximos pasos consisten en probar algoritmos de merchandising basados en KPI, aplicar el reordenamiento mediante aprendizaje automático a las páginas de colecciones, probar nuevas estrategias de personalización e implementar recomendaciones de productos, todo ello mientras se lanza una aplicación móvil que aproveche todas esas capacidades. En cuanto al resto de la pila tecnológica, Gymshark se está preparando para implementar un nuevo sistema de gestión de información de productos. 

Ya ha cosechado un éxito enorme y está estudiando cómo puede utilizar Algolia y otras soluciones de primer nivel para mejorar la experiencia del cliente en los próximos días, semanas y años.