Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
Personalisierte Produktempfehlungen sind Vorschläge, die Kunden basierend auf früheren Käufen, Klickverhalten, individuellen Interessen und Produktdaten angezeigt werden. Diese Empfehlungen können auf der Startseite, der Suchergebnisseite, den Produktseiten oder im Warenkorb erscheinen. Sie haben das Ziel, die Customer Journey zu optimieren und den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
Was ist eine Recommendation Engine?
Zu Generierung von personalisierten Produktempfehlungen kann eine Recommendation Engine eingesetzt werden. Dies ist eine Software, die mithilfe von kollaborativen Filterungssystemen, inhaltsbasierten Filterungssystemen oder hybriden Empfehlungssystemen personalisierte Produktempfehlungen erzeugt. Sie analysiert das Surfverhalten, die Browserhistorie sowie historische Daten, um maßgeschneiderte Vorschläge zu machen, wie z.B. „Kunden interessieren sich auch für diese Produkte“ oder „Das könnte Ihnen auch gefallen“. Ziel ist es, das Entscheidungsverhalten der Kunden zu unterstützen und das Websiteengagement zu steigern.
Warum dein Onlineshop eine Product Recommendation Software braucht
Eine Product Recommendation Software ist unverzichtbar, um im E-Commerce wettbewerbsfähig zu bleiben. Hier sind die wichtigsten Gründe, warum:
• Erhöhung des Warenkorbwerts: Durch gezielte Empfehlungen wie Cross-Selling (Verkauf von ergänzenden Waren) oder Up-Selling (Angebot höherwertiger Alternativen) kannst du den durchschnittlichen Bestellwert erheblich steigern.
• Verringerung der Rate von Warenkorbabbrüchen: Kunden sind eher geneigt, ihren Kauf abzuschließen, wenn sie relevante und zielgruppenrelevante Vorschläge erhalten.
• Entscheidungshilfen anbieten: Im digitalen Zeitalter kann das Paradox of Choice (Konzept der Entscheidungstheorie) überwältigend wirken. Nach diesem Phänomen führt eine große Produktauswahl zwar zu mehr Interessenten, aber die Wahrscheinlichkeit für einen tatsächlichen Kauf verringert sich. Mit der richtigen Recommendation Engine kannst du diese Herausforderung durch klar strukturierte Empfehlungen meistern.
• Personalisierte Produktempfehlungen verbessern die Nutzererfahrung, da sie auf den persönlichen Daten und Vorlieben der Kunden basieren.
• Neukunden werden durch inspirierende Empfehlungen angesprochen, während Bestandskunden durch gezielte Vorschläge erneut zum Kauf animiert werden.
Wie funktionieren personalisierte Produktempfehlungen?
Personalisierte Produktempfehlungen basieren auf der Analyse von Transaktionsdaten, dem Surfverhalten, dem Kaufverhalten, der Browserhistorie und den historischen Daten der Kunden. Diese Daten werden verwendet, um individuell zugeschnittene Empfehlungen zu generieren. Je nach Methode kommen dabei unterschiedliche Empfehlungssysteme zum Einsatz:
• Kollaborative Filterungssysteme: Basieren auf dem Verhalten anderer Nutzer mit ähnlichen Vorlieben.
• Inhaltsbasierte Filterungssysteme: Hier werden Produkte empfohlen, die ähnliche Eigenschaften wie bereits gekaufte oder angesehene Artikel haben.
• Hybride Empfehlungssysteme: Kombinieren beide Ansätze, um die genauesten und relevantesten Empfehlungen zu liefern.
Warum sind personalisierte Empfehlungen im E-Commerce wichtig?
Personalisierte Produktempfehlungen sind für den Erfolg eines Onlineshops unverzichtbar. Sie tragen dazu bei, die Kundenbindung zu stärken und das individuelle Interesse der Nutzer zu wecken. Durch gezielte Vorschläge wie Topseller, Produktneuheiten oder ergänzende Waren werden Kaufentscheidungen erleichtert. Zudem steigern personalisierte Empfehlungen die Zielgruppenrelevanz und schaffen ein Einkaufserlebnis, das sich positiv auf den Warenkorbwert auswirkt.
Welche Vorteile bieten personalisierte Produktempfehlungen für E-Commerce?
Die Implementierung einer Product Recommendation Engine bietet eine Vielzahl von Vorteilen:
• Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts: Durch geschicktes Up-Selling und Cross-Selling wird der Warenkorbwert erhöht.
• Erhöhung des Websiteengagements: Kunden, die auf Basis von historischen Daten und Trackingdaten relevante Empfehlungen erhalten, verweilen länger auf der Website.
• Verbesserung der Conversion-Rate: Personalisierte Vorschläge wie „Alternativen zum aktuell betrachteten Produkt“ oder „Kunden fanden ebenfalls interessant“ regen zum Kauf an und verringern die Abbruchrate im Bestellprozess.
• Inspiration und Entdeckung neuer Produkte: Product Discovery ist ein wesentlicher Bestandteil jeder E-Commerce-Strategie. Durch das Anbieten passender Sale-Artikel, Produktneuheiten oder ganzen Produkt-Sets von an Neu- und Bestandskunden wird die Entdeckung neuer Produkte gefördert.
Empfehlungen als Entscheidungshilfe und Inspiration
Die richtige Empfehlungsstrategie hilft nicht nur, den Umsatz zu steigern, sondern bietet den Kunden auch wertvolle Entscheidungshilfen. Oftmals sind sie von der Vielfalt der Produkte überwältigt, und hier kommen die Empfehlungen ins Spiel. Mit einer guten Recommendation Engine kannst du ihnen passende hilfreiche Waren, ergänzende Produkte oder alternative Artikel vorschlagen, um die Bouncerate zu senken und die Zufriedenheit zu erhöhen.
Fazit
In einem wettbewerbsintensiven E-Commerce-Markt ist die Implementierung einer leistungsstarken Product Recommendation Software unverzichtbar. Sie hilft nicht nur dabei, den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern und die Rate von Warenkorbabbrüchen zu verringern, sondern verbessert auch die Customer Journey und das Websiteengagement. Durch den Einsatz von personalisierter Produktempfehlung, basierend auf persönlichen Kundendaten, früheren Käufen und dem Surfverhalten, bietest du deinen Kunden ein maßgeschneidertes und einzigartiges Einkaufserlebnis.
Tools wie das Product Recommendation Modul von Makaira unterstützen dich beim professionellen Cross Selling und Upselling. Makaira bietet dir verschiedene Optionen an, die du miteinander kombinieren kannst. Bei Bedarf kannst du sie auch anpassen und individuelle Produktempfehlungen erstellen. Zusätzlich ermöglicht es dir, Warenkörbe früherer Kunden anonym auszuwerten.
