Als E-Commerce-Profi versuchst du es deinen Kunden so einfach wie möglich zu machen, Produkte in deinem Online-Shop zu finden. Deine Keywords sind dafür zweifellos von besonderer Bedeutung. Denn oft sind nur abweichende Sucheingaben Grund für unpassende Ergebnisse bzw. eine Nulltrefferseite. Mit Hilfe des Thesaurus im Control Desk wirkst du diesem Problem vor, indem du die Keywords nach deinen individuellen Anforderungen semantisch optimierst. Du willst wissen wie das funktioniert? Unser Blogartikel liefert die Antworten!

Ein Blick auf die Big Player des E-Commerce zeigt: Für Online-Shops mit großem Sortiment sollte die Facettennavigation längst zum guten Standard gehören. Denn dank der verschiedenen Auswahlkriterien, die eine Facettennavigation ihren Nutzern bietet, können diese die Ergebnisseite ganz individuell nach ihren Ansprüchen eingrenzen. Alles rund ums Thema Facettennavigation haben wir dir in unserem Blogartikel zusammengefasst.

Die Suchfunktion gilt in den meisten Fällen als erster Touchpoint des Kunden in einem Online-Shop. Für ihn steht dabei vor allem eins im Vordergrund: Er möchte direkt und ohne zeitlichen Aufwand zum gewünschten Ergebnis kommen. Problem hierbei ist jedoch, dass jeder Kunde seine Suchanfrage auf individuelle Art und Weise stellt. Im schlechtesten Fall, also bei “falscher” Formulierung, werden ihm trotz eigentlicher Verfügbarkeit des Produkts keine bzw. nur falsche Treffer angezeigt. Eine semantische Suche kann diesem Problem entgegenwirken. Du willst wissen wie? Dann empfehlen wir dir unseren Blogartikel zu diesem Thema.

Die Verschmelzung von Content Marketing und E-Commerce, kurz Content Commerce, gehört längst zum Repertoire zahlreicher, erfolgreicher Online-Shops. Denn mit diesem Extra an Personalisierung kreierst du für deine Kunden ein noch einzigartigeres Online-Shoppingerlebnis. Haben wir dich neugierig gemacht? In unserem Blogartikel erklären wir dir, wie du Content Commerce mit Hilfe von epoq Search in deine Suche integrierst.

Während im Jahr 2017 bereits rund 771 Milliarden E-Mails in Deutschland verschickt wurden, soll die Anzahl für 2018 weiter steigen.¹ Durch E-Mail-Marketing-Kampagnen im E-Commerce kann eine Verbindung zu potentiellen Kunden und Bestandskunden hergestellt und ausgebaut werden. Hier stehen wir aber vor der Herausforderung: Wie schafft man es, dass die E-Mails geöffnet und gelesen werden?

Im zweiten Teil unserer Reihe über unseren Reinforcement-Learning-Prozess gehen wir darauf ein, wie wir Real Time Analytics verwenden, um die Surfhistorie eines Online-Shop-Benutzers so aufzubereiten, dass der Agent damit arbeiten und gute Entscheidungen treffen kann. Hier steht er vor der Herausforderung in kurzer Zeit relevante Informationen aus der Menge aller gesammelten Daten herauszufiltern, um diese für Empfehlungen nutzen zu können.

Das Wichtigste bei einer Recommendation Engine ist, dass sie für den Online-Shopper relevante Empfehlungen ausspielt. Dies gewährleistet unser selbstlernender Algorithmus auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI). Trotzdem kann es manchmal sinnvoll sein, die relevanten Empfehlungen manuell hinsichtlich bestimmter Attribute zu erweitern, z. B. wenn eine Marketing-Aktion geplant ist. Dabei darf jedoch die Relevanz nicht verloren gehen. Unser Feature „Themenwelten“ im Control Desk ist genau für diesen Einsatz konzipiert. Wie die Themenwelten eingesetzt werden können, erfährst du in diesem Blogartikel.

Der Checkout-Prozess in einem Online-Shop ist nicht zu unterschätzen. Fehlende Elemente, wie Angaben zu Versandkosten oder Zahlungsmethoden, können zu einem Kaufabbruch führen. Diese sollten immer auf Aktualität geprüft werden. Daneben gibt es aber auch Umsatzpotentiale, die du als Shopbetreiber nutzen kannst. Welche das sind und wie du sie ausschöpfen kannst, zeigen wir in diesem Blogartikel.

Reinforcement Learning ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, bei der ein sogenannter Agent lernt, möglichst gut mit seiner Umgebung zu interagieren. In den letzten Jahren sind viele Anwendungen entstanden, die das Verfahren populär gemacht haben. Es wurden Programme entwickelt, die Menschen bei Spielen wie Schach oder Go oder auch bei einfachen Atari-Spielen schlagen können. Sie helfen Robotern erfolgreich Fußball zu spielen oder waghalsige akrobatische Helikopterflüge hinzulegen. In dieser dreiteiligen Blogreihe zeigen wir dir wie Reinforcement Learning angewendet werden kann, um Online-Shop-Empfehlungen zu personalisieren.

81% der E-Marketer haben positive Effekte durch den Einbau einer Recommendation Engine erlebt.* Diese positiven Effekte sind z. B. eine Erhöhung des Engagements, höhere Warenkörbe und mehr Umsatz. Wie diese Effekte maximiert werden können und was das Ganze mit einem versteckten Verkäufer zu tun hat, erklären wir in diesem Artikel.