客户故事

蓝围裙通过实验更快地验证产品

10x

采用Full Stack后,每月运行的实验次数增加

100%

使用实验的产品团队数量

37%

减少与意外订单相关的客户问题

关于

蓝围裙带来令人难以置信的体验。 蓝色围裙成立于2012年,是一家生活休闲品牌,它象征着对家庭烹饪,兴奋与发现以及与人之间深刻而有意义的联系的热爱。

轮到你了。您将如何在各地进行实验?

介绍

蓝围裙进行实验以提供更好的体验

蓝色围裙客户的核心产品是用餐体验,客户可以使用每盒包装中包含的原始配方和新鲜的时令食材创造美食。所有食谱均附有印刷和数字内容,包括使用说明和供应商及特殊配料的故事。蓝围裙还出售可与餐点搭配的葡萄酒,以及精选的烹饪工具,器皿和食品储藏室,这些均由蓝围裙的烹饪团队进行测试和推荐。

蓝色围裙开发了一个集成的生态系统,该生态系统在许多学科中都采用了技术和专业知识。公司的供需协调活动-需求计划,配方创建,配方销售,履行操作和市场营销-推动了其端到端的价值链。

蓝色围裙使用Optimizely X 网页 ,Full Stack和Mobile在其客户生命周期中进行实验,以验证并证明新功能或重新设计的功能的影响。

现在,我们可以在几天之内从Optimizely Results Dashboard得到早期信号,而在此之前,我们的分析团队中的某人需要花费数周甚至更长的时间才能提取数据并了解正在发生的事情。
约翰·克莱恩
约翰·克莱恩

工程主管,成长/成员经验

实验入门

自成立以来,Blue Apron一直是一个以数据为驱动力,以客户为中心的组织,并且由于在线食品的类别正在增长并不断发展,因此实验是公司的DNA。

在早期,Blue Apron使用Optimizely 网页 进行测试。非技术用户无需工程支持即可轻松创建和启动实验,该工具也可与他们的单页应用程序很好地配合使用。但是有一些缺点。 “优化网络”仅适用于网络上的客户端更改,这限制了Blue Apron进行实验以优化其移动应用程序或后端应用程序的能力。

超越转化率优化

在Blue Apron,大部分业务由计划的后端作业提供支持。订单收费,将数字订单转换为实际包裹,创建运输标签,为用户选择配方以及发送电子邮件都可以离线进行。在测试这些体验时,客户端解决方案的灵活性有限。

此外,运行实验和衡量关键KPI都需要分析团队的工作,周转时间可能需要2到4周。这极大地阻碍了Blue Apron迅速采取必要行动的能力。因此,尽管他们继续使用Optimizely 网页 ,但他们还需要针对其服务器端用例的解决方案。

成长/成员体验工程主管John Cline加紧确定了一个解决方案,该解决方案使Blue Apron可以在渠道的更多阶段进行测试。

自信地决定

就在John和团队权衡选项和解决方案时,Optimizely发布了他们的新产品,Optimizely 全栈。该解决方案针对Blue Apron的精确实验用例,并提供了移动和服务器端SDK以便在其代码库中进行测试。

借助Optimizely 全栈,Blue Apron可以在服务器和移动应用程序上获得统计上有效的实验结果,从而帮助他们做出更快,更明智的业务决策。借助Optimizely的实时结果,Blue Apron可以避免启动重新设计的重新激活流程,否则将导致大量收入损失。

蓝色围裙现在可以快速轻松地建立和设置以前根本不可能的新测试。

提醒新用户即将交付:一个假设

由于Blue Apron独特的采购和履行模式,客户必须决定在先前的包装箱到达后不久是否要接收即将到来的订单。尽管此系统对于有经验的客户来说效果很好,但是新用户通常需要更多的手动操作。他们注意到,新客户在第二周更有可能错过订单管理的临界点。 蓝色围裙假设,与那些通过适当的订阅管理避免使用惊喜盒的客户相比,收到这些“惊喜盒”的客户的保留动力较差,因此其生命周期价值也较差。

他们进行了测试,以提醒新用户他们即将达到极限,并鼓励他们管理即将到来的交货,以查看这是否会减少报告的“惊喜盒”问题并改善整体客户体验。使用Optimizely 全栈测试电子邮件后,他们发现来自客户的意外订单报告减少了37%。

缩放实验

有了一致的框架,Blue Apron现在执行测试的人员已经远远超过了Growth / Member Experience团队。公司中任何团队的任何人都可以创建测试,查看结果,对其进行分析并使用该数据来告知他们的决策。

“现在,我们已经具备了这项功能,其他团队也开始使用它。我们从一两个团队每季度进行一次或两次测试,到现在,在任何特定时刻我们至少可能进行10项测试,并且数量众多每个产品团队每个季度进行的测试数量。” -约翰·克莱恩

优化入门

轮到你了。您将如何在各地进行实验?