Recommendation Engines - wie H?ndler sie gewinnbringend einsetzen k?nnen

Zalando nimmt den Platz als Modeberater ein und About You spielt den besten Freund. Ja, wir kennen es alle: ?Dein Style“, ?Dieser Artikel passt zu dir…“ und ?Wir empfehlen dir diese Produkte…“. Aber gut, zugegeben, sie haben fast immer Recht. Denn dieses Shirt passt wirklich richtig gut zu der Jacke, die man letztens im Shop gekauft habt. Aber woher wissen Onlineshops so genau was uns gef?llt? Die Antwort ist ?Recommendation Engines“. Sie laufen im Hintergrund. Die Software soll m?glichst genau feststellen, ob der Besucher ein Produkt mag oder nicht. Dafür filtert das System Produkte nach verschiedenen Kriterien.

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Performance der 100 gr??ten deutschen Onlineshops

Was sind Recommendation Engines?

[tooltip title=“Recommendation Engines“ color=“blue“]Sind Software-Systeme, die das Ziel haben, eine m?glichst genaue Vorhersage über das Interesse eines Kunden an einem Produkt zu treffen . Sie m?chten dem Konsumenten genau die Produkte zum Kauf vorschlagen, für die er sich wahrscheinlich entscheidet.[/tooltip]

Recommendation Engines geh?ren mittlerweile zum E-Commerce wie der K?se auf die Pizza. Dabei gibt es verschiedene Arten. Zum einen die Systeme, die inhaltsbasiert arbeiten. Eigenschaften des Produkts werden dabei mit dem Browser- und Kaufverhalten des Kunden abgeglichen. Findet das System übereinstimmungen, werden dem K?ufer Produkte empfohlen. Zum Beispiel: Ein Kunde hat bereits eine CD von Bob Marley bestellt und im Idealfall auch noch gut bewertet. Ihm werden nun weitere Artikel im Genre Reggae vorgeschlagen.

Zum anderen gibt es Systeme, die kollaborativ arbeiten. Diese sind noch ein wenig komplexer, da sie auch andere Benutzer mit einbeziehen. Das System wertet Verhaltensmuster von verschieden Benutzergruppen aus, die ?hnliche Bewertungen angegeben haben wie aktive Nutzer. Diesen werden dann ihnen noch unbekannte Produkte vorgeschlagen. Zum Beispiel: Lisa und Lena sind befreundet. Lisa bewertet den zuletzt bestellten F?hn positiv. Das Produkt wird nun auch Lena vorgeschlagen.

Bei inhaltsbasierten Systemen sind die Eigenschaften des Produkts relevant, bei kollabroativen Systemen die Beziehungen zwischen den Nutzern. Besonders wirkungsvoll sind allerdings Technologien, die beides verbinden. So k?nnen auch nur wirklich relevante und personalisierte Empfehlungen an die Kunden rausgegeben werden.

Diese Produktempfehlungen k?nnen sowohl direkt im Onlineshop ausgespielt als auch über die Kundenkommunikation, z.B. in Form von individuellen?Versandnachrichten oder personalisierten Newslettern an die Kunden versendet werden.

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Welche Vorteile bringen Recommendation Engines Onlineh?ndlern?

Die Software-Systeme haben einige Vorteile und k?nnen sich positiv auf den Webshop auswirken:

• Verk?ufe steigern
• Steigerung des Warenkorbwertes
• Kunden an den Shop binden
• H?here Coversion Rate
• Wiederkaufrate steigern

Welche Daten lohnt es sich nun für H?ndler am ehesten zu erfassen und in Zusammenhang zu bringen? Richtet man seine Produktvorschl?ge nach Ort, Geschlecht, Alter und Einkommen aus, ist das nicht sehr hilfreich. Ein alter Mann kann n?mlich genauso gern die neusten Nike Sneakers kaufen wie ein junger Mann. Die L?sung: Der Einsatz von Recommendation Engines. Sie vergleichen die Daten von Produkten, die oft zusammen gekauft werden mit dem Such- und Kaufverhalten der Kunden.

Wichtig ist es natürlich, dass das System dem Konsumenten nicht ein Handy vorschl?gt, wenn er sich erst letzte Woche eines gekauft hat. Für neue Kunden empfehlen sich vor allem Anzeigen wie ?Topseller“, ?Produkte aus der gleichen Kategorie“, ??hnliche Produkte“ oder ?bereits angesehene Produkte“. Die H?ndler müssen die Besucher schlie?lich erst noch kennenlernen. Toplisten, Empfehlungen der Redaktion oder Produktlisten z?hlen allerdings nicht zu den personalisierten Produktempfehlungen, da diese nicht für den einzelnen Kunden speziell angefertigt wurden.?Amazon beispielsweise betreibt Kundenbindung?mit Hilfe von gezielten Produktempfehlungen.

?Amazon schl?gt zu bereits gesuchten Produkten andere ?hnliche Artikel vor. (Quelle: Amazon)

Welche M?glichkeiten gibt es?

Es gibt verschiedene Formen?von Empfehlungen, die H?ndlern ihren Kunden vorschlagen k?nnen:

• Topseller
• Andere Kunden kauften auch
• Unsere Experten empfehlen
• Das k?nnte Ihnen auch gefallen
• Weil Sie XY gekauft haben, k?nnte ihnen das auch gefallen
• Dazu passende Produkte
• Produkte kombinieren bzw. komplettieren

Je nach Bereich bieten sich andere Empfehlungen an. Bei Technikartikeln l?uft empfohlenes Zubeh?r am besten. Bei Büchern, Filmen und Musik sind Topseller-Empfehlungen am wirkungsvollsten und im Modesektor wird am ehesten das passende Shirt und die passenden Schuhe zur Hose angeboten. Besonders wichtig ist es, seine Produktempfehlungen immer auf dem neusten Stand zu halten. Das hei?t, dass Shops ihren Kunden nur wirklich verfügbare Produkte anbieten sollten. Sonst k?nnte das dazu führen, dass Kunden ver?rgert sind und wom?glich ihre Shoppingtour abbrechen. Au?erdem sollten es Onlineh?ndler mit der Anzahl ihren Empfehlungen nicht übertreiben. Webseiten wirken so schnell überladen und das kann bei den Konsumenten zu Verwirrung führen.

Fittkau & Maa? Consulting?befragte 120.000 Internet-Nutzer zu ihrer Einstellung gegenüber pers?nlichen Produktempfehlungen. 15,4 Prozent stehen diesen Diensten positiv gegenüber.?24,3 Prozent hingegen lehnen Empfehlungen ab.?60,2 Prozent der Befragten gaben an, dass sie dem Thema neutral gegenüberstehen.

Natürlich gibt es im Webshop Pl?tze, auf denen die Empfehlungen besonders gut funktionieren. Das sind vor allem Start-, Kategorie-, Produktseiten und der Check-Out. Auch in Versandnachrichten k?nnen Produktvorschl?ge platziert werden. Sie gestalten die Nachrichten zudem pers?nlicher.

• Produktseiten: Produktalternativen auf Grundlage der Warenkorbinhalte und des Kauf- und Browserverlaufs erh?hen das Conversion-Potenzial.
• Check-Out: Hier ist es ratsam, Produkte vorzuschlagen, die sowohl den durchschnittlichen Bestellwert als auch die Artikelzahl pro Bestellung erh?hen. Beispielsweise durch das Anbieten von Produkten derselben Marke.
• Suchseite:?Hier sollten Online-Shops Artikel anbieten, die ?hnlichkeit mit dem Suchbegriff oder dem Warenkorb aufweisen.

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Basierend auf dem Artikel, die sich bereits im Warenkorb befindet, werden dem Kunden weitere passende Artikel empfohlen. (Quelle: Zalando)

 

Fazit:

 

Personalisierte Produktangebote sollten in Zukunft überall im E-Commerce vertreten sein, denn sie sind definitiv einer der?wichtigsten E-Commerce Trends im Jahr 2019. Viele gro?e Shops nutzen sie bereits, aber auch kleinere H?ndler sollten nicht auf sie verzichten. Sie bringen n?mlich einige Vorteile. Neben der Steigerung des Warenkorbwertes, k?nnen Sie unter anderem Kunden an den Shop binden sowie eine h?here Conversion Rate erzielen. Wer sich für Recommendation Engines entscheidet, sollte allerdings unbedingt auf die richtige Anwendung achten. Veraltete oder unpassende Produkte anzubieten, kommt bei den Kunden nicht gut an. Besonders wirkungsvoll sind sie, wenn sie auf Start-, Produktseiten oder im Check-Out platziert werden. Auch in Versandnachrichten sind sie ?u?erst sinnvoll, da der Kunde so wieder in den Shop zurück geholt werden kann. Setzen H?ndler die intelligenten Systeme aber richtig ein, kann das zu einer personalisierten Customer Journey führen und somit zu einer verbesserten Customer Experience beitragen.