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Empfehlungsmanagement Teil 1: Grundlagen im Control Desk

09. Nov 2017 | Aktualisiert am 09. November 2017 | | Janina Küpferle | Control Desk | Warenkorbwert erhöhen

Eine Recommendation Engine ist mittlerweile im E-Commerce ein erfolgreicher Service zur Unterstützung der Customer Experience geworden. Online-Shopper können über passende Empfehlungsstrategien zur Steigerung des Warenkorbwertes animiert werden und somit den Umsatz im Online-Shop steigern. Dies ist aber nur möglich, wenn die Empfehlungen individuell auf den Besucher zugeschnitten, analysiert und optimiert werden. Wir zeigen in diesem Blogartikel, wie das mit der Recommendation Engine epoq Inspire und dem Control Desk umgesetzt werden kann.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Empfehlungsstrategie ermitteln
Monitoring der Empfehlungsperformance
Optimierung der Empfehlungs-Widgets
Unser Fazit: Empfehlungsmanagement mit dem Control Desk leicht gemacht

 

Empfehlungsstrategie ermitteln

Bevor ein Empfehlungs-Widget angelegt werden kann, muss die Empfehlungsstrategie für die Recommendation Engine feststehen. Sollen Empfehlungen:

  • das Up-Selling unterstützen,
  • Online-Shopper über die Einblendung neuer Produkte inspirieren oder
  • als Kassenzone im Warenkorb eingerichtet werden?

Es ist einiges möglich und abhängig von der jeweiligen Branche und den Zielen, welche vom Online-Shop verfolgt werden. Je nach Empfehlungsstrategie unterscheiden sich die benötigten Regeln bzw. müssen neue Regeln entwickelt werden. Ist die Empfehlungsstrategie definiert, kann unser Customer Service Team das neue Empfehlungswidget anlegen und zusammen mit unseren erfahrenen Data Scientists, die zur Strategie passenden Regeln definieren. Sobald das Widget korrekt im Online-Shop integriert wurde, ist es im Control Desk in der Widgetübersicht (unter Konfiguration -> Inspire) aufgeführt. Hier sind auch die dazugehörenden Regeln aufgelistet. So ist mit Hilfe des Control Desk immer nachvollziehbar, welche Widgets im Online Shop mit welchen Regeln integriert sind.

Der Screenshot zeigt eine Übersicht des Empfehlungsmanagements im Control Desk.
Übersicht Empfehlungsmanagement im Control Desk

Welche Empfehlungsstrategie verfolgst du in deinem Online Shop? Nutzt du bereits ein Empfehlungs-Widget, um diese umzusetzen? Teile deine Erfahrungen mit uns!


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Monitoring der Empfehlungsperformance

Nachdem das Empfehlungs-Widget im Online-Shop integriert wurde, sollte regelmäßig überprüft werden, wie sich Empfehlungen entwickeln. Dies erfolgt mit Hilfe der Reports, der quantitativen Analyse, im Control Desk. Wichtige Kennzahlen sind hierbei:

  • die Empfehlungsanfragen,
  • die Klicks,
  • der Empfehlungsumsatz und
  • die Conversion Rate.

Aber auch die Sichtbarkeit des Widgets ist essentiell für die Performance der Empfehlungen. Denn direkt sichtbare Empfehlungen werden deutlich häufiger geklickt, als Empfehlungen, die unter der Sichtlinie liegen. Ob ein Widget unter der Sichtlinie liegt, ist im Analysebereich im Reiter Screenshots einsehbar. Hier ist für jedes Widget ein täglicher Screenshot gespeichert inklusive Sichtlinie der Bildschirmauflösung, die statistisch am häufigsten verwendet wird. Ein Überprüfen der Widgets kann auch mit Hilfe von A/B-Tests geschehen. Hiermit können unterschiedliche Positionierungen und Regelkombinationen gegeneinander getestet und so eine Optimierung der Empfehlungs-Widgets erreicht werden.

Wichtige Kennzahlen werden im Empfehlungsmanagement angezeigt
Übersicht Empfehlungs-Reports im Control Desk
Das Bild zeigt die Screenshots, die im Empfehlungsmanagement angezeigt werden.
Reiter Screenshots im Analyse-Bereich des Empfehlungs-Widgets

Optimierung der Empfehlungs-Widgets

Es gibt zwei Hauptstellschrauben, um Empfehlungs-Widgets zu optimieren:

  • die Positionierung und
  • die Regeln.

Liefert ein Widget unter der Sichtlinie z. B. eine unterdurchschnittliche Klickrate, kann eine erste Optimierung darin bestehen, dass die Empfehlungen höher auf der Seite platziert werden. Sie werden so deutlich besser gesehen, weil sie auch dann sichtbar sind, wenn der Besucher nicht nach unten scrollt. Die Wahrscheinlichkeit, dass er auf ein Produkt im Widget aufmerksam wird, steigt dadurch stark, was meist einen Anstieg der Klicks erwirkt. Denn eine Empfehlung kann noch so relevant sein, wenn sie nicht gesehen wird, kann sie nichts bewirken. Zudem kann die Position von Empfehlungen auf verschiedenen Seiten (Produktdetailseite, Warenkorb, Kategorieseite) getestet werden. Unsere Erfahrungswerte haben z. B. ergeben, dass Cross-Sell-Empfehlungen im Warenkorblayer besser funktionieren, als auf der Produktdetailseite.


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Wenn die Empfehlungen von Anfang an gut platziert sind, kann auch durch eine andere Regelkombination eine Optimierung erreicht werden. Denn manchmal reicht schon eine Umsortierung der Regeln aus, um für den Besucher relevanter und somit im Online-Shop erfolgreicher zu sein. Es kann z. B. ein Preisfilter den Maximalpreis der Empfehlungen begrenzen. Die Besucher sind dadurch wahrscheinlich eher bereit, einen Artikel zusätzlich in den Warenkorb zu legen. So kann durch die Verbesserung der Platzierung oder durch eine Regeländerung das Widget optimiert und die maximalen Effekte im Online-Shop erreicht werden.

Der Screenshot zeigt einen Ausschnitt des Empfehlungsmanagements im Control Desk sowie die Darstellung der Sichtlinie.
Darstellung der Sichtlinie im Control Desk

Unser Fazit: Empfehlungsmanagement mit dem Control Desk leicht gemacht

Empfehlungs-Widgets anlegen, überprüfen und optimieren ist mit dem epoq Control Desk ganz einfach umsetzbar. Denn es bietet die Möglichkeit das Empfehlungs-Widget zu monitoren und Optimierungen vorzunehmen. Auf diese Weisen führen die relevanten Empfehlungen im Online-Shop zur gewünschten Steigerung des Warenkorbwertes und zu mehr Umsatz.

 

Erfahre, wie Internetstores die Reco Engine einsetzt:

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Janina Küpferle

Janina bloggt mit Leidenschaft. Dies spiegelt sich auch in ihren Artikeln, rund um die Themen epoq und Online-Shop-Optimierung wieder. Ihre Erfahrungen dazu sammelte sie zuvor als Junior Consultant & Partner Manager bei uns.

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