200+ Real Customer Stories From Marketers and Merchandisers Like You

No theory. Just real campaigns, real results, and real marketers sharing what actually moved the needle. Get inspired by brands like yours — and start turning ideas into impact.

Proven by 1,400+ Brands Across Industries

Just a Few of Our Favorite Wins per Product

On The Beach Boosts Click-Through Rate by 95% With Price Drop Email Campaigns
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The Challenge
UK’s leading online holiday package company, On The Beach offers fully customizable travel packages – mixing flights, hotels, dates, and more – giving customers complete flexibility. However, this makes personalized marketing a real challenge for On The Beach.

  • Endless combinations = overwhelming data. 
  • Generic campaigns = missed opportunities. 
  • Limited targeting = shallow impact.
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+95%
CTR
+587%
Conversion Rate
+362%
Revenue Per Visit
Hobbycraft Boosts AOV by 21% and RPV by 7.3% With Conditional Slot Merchandising
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The Challenge
Hobbycraft‘s ecommerce journey hit a wall with their previous rule-based search solution that couldn’t handle the vibrant complexity of their 27,000+ SKU universe spanning dozens of creative verticals, resulting in:

  • Broken discovery experiences 
  • Team exhaustion 
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+21%
Avg. Order Value
+7.3%
Revenue Per Visitor
+6.4%
Avg. Order Value
TFG Boosts Online Conversion Rate by 35.2% With Bloomreach Clarity
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The Challenge
TFG was aware of recent advancements in AI technology that would open up new ways to connect with customers. However, since conversational AI is still a new technology, TFG had concerns: 

  • What would it be perceived as assisting with? 
  • Would the solution just provide stock answers (that any algorithm could spit out)? 
  • Would it hallucinate and provide inaccurate results? 
  • Would it be a closed system?
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+39.8%
Revenue Per Visit
-28.1%
Exit Rate
+35.2%
Conversion Rate

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Sofology est cliente de Bloomreach depuis l’été 2019. Elle avait compris que le pixel Facebook avait été modifié et qu’elle devrait prendre des mesures pour éviter des conséquences négatives.

La boucle de rétroaction entre Facebook Ads et le comportement des clients ne fonctionnait plus à cause des modifications apportées aux cookies et au suivi tiers. Parmi les impacts négatifs, on peut citer la qualité dégradée des données nécessaires à l’évaluation et à l’optimisation des annonces, la paralysie budgétaire due aux changements radicaux des données relatives aux revenus, et l’incertitude dans la planification des futurs budgets marketing.

Pour Sofology, il était temps d’agir.

17,5%

Malgré la forte présence d’Interflora en France, en Italie, en Espagne, au Portugal et ailleurs – qui comprend un vaste réseau de fleuristes – Interflora avait du mal à offrir une expérience client en ligne transparente. En termes de vente au détail B2C, Interflora était encore relativement immature sur le plan numérique, mais était impatiente de mettre en place sa toute première barre de recherche sur son site web. Toutefois, comme Interflora ne disposait pas des outils nécessaires pour comprendre efficacement les données relatives aux produits ainsi que le comportement et les préférences des clients, il était difficile de personnaliser les efforts de marketing et d’améliorer l’engagement des clients. Ces problèmes ont été aggravés par la concurrence croissante des fleuristes traditionnels et des nouveaux services de livraison de fleurs uniquement en ligne, ce qui a poussé Interflora à innover et à améliorer ses offres numériques.

Compte tenu des exigences multilingues des opérations d’Interflora dans différents pays, la barre de recherche devait également être agile dans sa compréhension du contexte et capable de traiter efficacement le français, l’espagnol, le portugais et l’italien. En outre, Interflora souhaitait démontrer la valeur de ses nouvelles capacités numériques à l’aide d’indicateurs clairs et exploitables, et s’attachait à mesurer l’impact de ces changements sur le chiffre d’affaires – en particulier grâce à l’amélioration de la recherche sur et du merchandising.

10points de pourcentage

Poussée par la nécessité d’améliorer sa stratégie de découverte de produits, cette marque bien établie devait résoudre plusieurs problèmes simultanément. Marga Franklin, Senior Manager of Global Digital Merchandising and Content chez Burton, a identifié plusieurs obstacles majeurs : des résultats de recherche non pertinents, un contrôle limité sur les outils de merchandising , la personnalisation et une forte dépendance à l’égard des technologies de l’information.

Du point de vue de la recherche, Burton manquait de fonctions de recherche et d’algorithmes capables de renvoyer des résultats pertinents. Pour cette raison, l’optimisation de la recherche était trop manuelle, ce qui obligeait l’équipe de merchandising à s’appuyer fortement sur l’informatique pour modifier les algorithmes, les synonymes, les autosuggestions , ainsi que l’aspect et la convivialité des pages de recherche et de catégorie. La plus grande difficulté réside dans le fait que Burton est une marque mondiale avec plus de 33catalogues différents répartis entre les régions, ce qui rendait impossible l’adaptation globale de la recherche aux différentes langues localisées et la lecture des analyses pour obtenir des informations rapides.

Parallèlement, l’équipe de merchandising de Burton a dû gérer des processus devenus trop manuels au fur et à mesure de l’expansion de l’entreprise. Une dernière préoccupation majeure était le besoin d’expériences personnalisées au niveau géographique, en particulier pour des segments de riders spécifiques tels que les riders de montagne, les riders de l’arrière-pays ou les riders de park. Cependant, Burton a eu du mal à fournir des résultats de recherche au niveau de la page produit ou de la catégorie adaptés à ces différents types de clients. Tous ces obstacles ont mis en évidence la nécessité d’un moteur de recherche plus avancé pour le commerce électronique ( ),alimenté par l’IA – un projet défendu par Franklin, qui avait déjà connu le succès avec Bloomreach Discovery.

MandM était à la recherche d’une solution marketing capable d’aider la marque à placer ses clients au centre de sa stratégie marketing.

MandM a reconnu l’importance des données en temps réel pour comprendre ses clients et créer des points de contact pertinents pour leur parcours d’achat, mais les canaux déconnectés et les données cloisonnées représentaient un véritable défi. L’objectif final était de disposer d’une plateforme capable d’intégrer les données clients directement dans chaque campagne marketing et de tisser des liens entre les canaux pour une expérience client transparente et connectée.

Malgré ses années de succès hors ligne, Wolseley a été confronté à des défis substantiels dans son parcours de transformation numérique, en particulier dans le domaine de la recherche de produits. Opérant sur divers marchés tels que le Royaume-Uni et l’Irlande, la vaste gamme de 500 000 produits de l’entreprise – dont 300 000 sont disponibles sous forme numérique – a représenté une tâche complexe pour cibler et servir efficacement sa base de clients variée. Cette complexité était encore amplifiée par la nécessité de répondre aux exigences spécifiques de l’industrie pour les produits des secteurs de la plomberie, du chauffage/refroidissement, des services du bâtiment et de la tuyauterie.

Le principal facteur qui freinait Wolseley dans sa transformation numérique était sa dépendance à l’égard de plateformes technologiques de recherche à construire soi-même, comme Solr, ce qui rendait plus difficile la construction d’un moteur de recherche perspicace qui comprenait les nuances de chaque industrie. Cette limitation affectait la précision des résultats de recherche et entravait également la capacité de l’entreprise à segmenter correctement sa base de clients. La question de la segmentation n’était pas seulement un problème technique, mais aussi un problème stratégique, ayant un impact significatif sur la façon dont Wolseley s’engageait et répondait aux besoins de sa base de clients diversifiée à travers différents marchés.

En outre, les processus internes de Wolseley étaient très manuels, la petite équipe de merchandisers supportant la majeure partie de la charge de travail. Par conséquent, l’équipe ne pouvait pas consacrer son énergie à des tâches telles que l’élargissement du catalogue de produits, l’augmentation de la base de clients en ligne et la satisfaction de la demande croissante d’expériences d’achat plus personnalisées. Wolseley savait qu’elle devait cesser de construire son propre moteur de recherche et passer à une plateforme de recherche de produits sophistiquée, alimentée par l’IA. Cette initiative est devenue impérative pour relever les plus grands défis de Wolseley en matière d’e-commerce et visait à transformer davantage son expérience commerciale en ligne en une expérience transparente, efficace et profondément alignée sur les besoins et les préférences des clients à travers les segments.

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