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Guided Selling UX: So funktioniert kontextbezogene Beratung

12. Apr 2021 | Aktualisiert am 12. April 2021 | | Michael Bernhard | Datenmanagement | Retourenquote verringern

Je passender du den Dialog zwischen Touchpoint und Shopkunde darstellst, desto besser ist die Guided Selling UX. Im Online Shop hat sich die personalisierte digitale Bedarfsermittlung über verschiedene Fragestellungen hinsichtlich der Gudied Selling UX bewährt. Diese erfolgt Schritt für Schritt, bis das passende Produkt gefunden ist. Oft angewandt für erklärungsbedürftige Produkte eines tiefen Produktsortiments, wie z. B. für Laptops. Aber wie lässt sich die Guided Selling UX für selbsterklärende Produkte wie z. B. für einen Rock gestalten, die eher nach den persönlichen Präferenzen bewertet und ausgewählt werden, als nach der passenden Funktionalität? Auf diese Frage wollen wir in diesem Blogbeitrag eingehen.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Beispiele zur Guided Selling UX im stationären Handel
Beispiel 1: Trendbezogener Dialog
Beispiel 2: Kontextbezogener Dialog
Bewertung der Beispiele für die Guided Selling UX

Guided Selling UX durch kontextbezogenen Dialog im E-Commerce
Tag Engine für eine kontextbezogene Guided Selling UX
Response Engines: Echtzeit-Parametrisierung der Tag Engine
State Engine: Bindeglied zwischen Tag und Response Engine

Fazit: Guided Selling UX lässt sich über eine Tag Engine gestalten

 

Beispiele zur Guided Selling UX im stationären Handel

Damit du dir ein besseres Bild von der Guided Selling UX (UX = User Experience) machen kannst, werfen wir zunächst einen Blick in den stationären Handel und bewerten anhand von zwei Beratungssituationen, was eine gute User Experience ausmacht:

 

Beispiel 1: Trendbezogener Dialog

Du bist im stationären Handel unterwegs und schaust dir in deinem Lieblingsladen beispielsweise eine Hose an. Der Verkäufer unterstützt dich dabei, die richtige Hose in dem großen Produktsortiment an Hosen ausfindig zu machen. Er kommt mit einer Hose auf dich zu und sagt „Diese Hose könnte auch etwas für Sie sein“. Dies würde im stationären Handel einem Verkäufer entsprechen, der dem Kunden eine Reihe von Bekleidungsstücken zu dem derzeit vorherrschenden Mode-Trend aufzeigt. Diese sind dadurch bei den meisten Kunden beliebt. Der Verkäufer führt somit einen trendbezogenen Dialog.

 

Beispiel 2: Kontextbezogener Dialog

Eine andere Art des Verkaufs wäre gegeben, wenn der Verkäufer mit einer Hose zurückkommt und sagt: „Hier habe ich einen Artikel, der einen ähnlichen Schnitt und eine ähnliche Farbgebung hat, wie der Artikel, den Sie zuletzt anprobiert haben und der Ihnen gefallen hat.“ Der Verkäufer geht dadurch auf Produkteigenschaften ein, die er bei deinem vorherigen Einkauf erfasst hat und jetzt für die Produktauswahl verwendet. Er führt einen kontextbezogenen Dialog mit dir.


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Bewertung der Beispiele für die Guided Selling UX

Welcher der zwei Verkäufer, wäre wohl der bessere Berater? Sehr wahrscheinlich wäre es der zweite Verkäufer. Durch das Einbeziehen deiner präferierten Produkteigenschaften für die Produktauswahl, sorgt er für eine bessere Guided Selling UX als der erste Verkäufer. Somit spielen die präferierten Produkteigenschaften, auch Attribute genannt, eine wichtige Rolle für die kontextbezogene Beratung, die wir im weiteren Verlauf des Artikels für den E-Commerce näher betrachten möchten.

 

Welche Rolle spielt aber die Customer-Journey-Phase?

Der trendbezogene Dialog geht mehr in Richtung Inspiration über Empfehlungen und ist auch sehr vorteilhaft, wenn sich der Shopkunde bereits in der Phase der Kaufbereitschaft befindet statt in der Phase der Produktauswahl, in welcher er Beratung erwartet. Die nachfolgende Grafik zeigt noch mal die verschiedenen Phasen und Bedürfnisse entlang der Customer Journey:

Customer-Journey-Phasen eines Shopkunden: Guided Selling UX findet in der Phase der Produktberatung statt
Customer-Journey-Phasen eines Shopkunden: Beratung und Inspiration im Vergleich

Andersherum kann das Wissen zu präferierten Produkten eines Shopkunden die Empfehlungen zu Trendprodukten optimieren. Wenn es z. B. Trendprodukte gibt, die den präferierten Produkteigenschaften eines Shopkunden entsprechen, können diese zuerst angezeigt werden.

 

Wie sieht das Ganze aus, wenn man den Kunden nicht kennt?

Der trendbezogene Dialog ist aber auch vorteilhaft, wenn man keine Präferenzen zur Verfügung hat und den Kunden erst noch kennenlernen muss. Dann machen auch Empfehlungen, wie wir sie von Amazon kennen, Sinn: „Kunden, die sich für dieses Produkt interessiert haben, haben sich auch für folgendes Produkt interessiert“. Sobald die präferierten Produkteigenschaften bekannt sind, schwenkt man auf den kontextbezogenen Dialog. Somit kannst du den trendbezogenen Dialog als Einstieg in die Beratung nutzen.

 

Welche Gemeinsamkeiten haben beide Verkäufer?

Was beide gemeinsam haben ist die Personalisierung. Die Personalisierungstiefe variiert jedoch und ist abhängig von der Nähe zum Kunden. So kann an den verschiedenen Touchpoints im Online Shop eine unterschiedliche Personalisierungsstrategie zum Einsatz kommen. Um die richtige Personalisierungsstrategie an den verschiedenen Touchpoints im Online Shop zu ermitteln, ist Expertenwissen entscheidend.

Wenn dich an dieser Stelle das klassische Guided Selling interessiert, dann empfehlen wir dir folgenden Blogartikel: Online-Produktberater: Unterstütze deine Kunden bei der Produktauswahl.

 

Guided Selling UX durch kontextbezogenen Dialog im E-Commerce

Um differenziert Produkteigenschaften zum Vorteil des Kunden im E-Commerce zu nutzen, benötigt der digitale Berater in erster Linie pro Artikel möglichst viele dieser Produkteigenschaften bzw. Attribute. Diese können für den Online Shop bereitgestellt werden. Die Anreicherung dieser Attribute im Produktkatalog eines Online Shops ist dabei ein ganz wesentlicher Prozess. Dieser kommt bei der Programmierung und Konfiguration hochwertiger personalisierter Anwendungen zu tragen.

 

Tag Engine für eine kontextbezogene Guided Selling UX

Solche Attribute nennt man im Frontend des Online Shops „Tags“. Tags präsentieren sich dem Kunden im Online Shop meistens als sprachlicher Ausdruck. Es sind aber Objekte, die auf komplexe Art miteinander und anderen Artikeln vernetzt sind. Eine ausreichende Anzahl von aussagekräftigen Tags ist die Grundlage für sogenannte Multi Tag Algorithmen in Tag Engines, welche eine Guided Selling UX in Form eines kontextbezogenen Dialogs in Echtzeit ermöglichen.

 

Beratung der Tag Engine

Bei der kontextbezogenen digitalen Beratung ist nicht wie beim klassischen Guided Selling eine Schrittabfolge nötig oder die grafische Darstellung der Filterwerte. Ein Shopkunde erkennt auch ohne Grafik, was „Kurzarm“ bedeutet. Somit sind die verschiedenen Produkte, die auf einer Shopseite angezeigt werden mit Tags versehen. Durch das Anklicken bestimmter Tags, verfeinert sich die Ergebnisliste für den Shopkunden, bis er das richtige Produkt für sich gefunden hat. So findet die kontextbezogene Beratung der Tag Engine statt.

Ein großer Vorteil in der Beratungssituation ist, dass der digitale Verkäufer in keine Sackgasse hinsichtlich der Personalisierung gelangt. Hat der digitale Verkäufer z. B. alle taillierten S.Oliver Blusen gebracht, könnte er auch taillierte Blusen von anderen Marken anbieten, die ähnlich zu S.Oliver sind (z. B. Tom Tailor oder Esprit). Die Trend-Produkte kommen erst zum Zug, wenn keine ähnlichen Artikel mehr vorhanden sind.

Nachfolgend zwei Frontend-Beispiele während einer Beratung durch die Tag Engine im Mode- und Medien-Bereich eines Online Shops:

Ausschnitt einer Mode-Beratung durch Tags im Online Shop für die Gestaltung der Guided Selling UX
Ausschnitt einer Mode-Beratung durch Tags im Online Shop für die Gestaltung der Guided Selling UX
Ausschnitt der Medien-Beratung durch Tags im Online Shop für die Gestaltung der Guided Selling UX
Ausschnitt der Medien-Beratung durch Tags im Online Shop für die Gestaltung der Guided Selling UX

Verortung der Tag Engine

Für technisch interessierte möchten wir an dieser Stelle bemerken, dass alle Elemente einer Tag Engine in einer Wissensbasis integriert sind, die für zu personalisierende Online Shops generiert wird. Dadurch stehen die Tags nicht nur für die Beratung der Shopkunden zur Verfügung, sondern auch für andere Touchpoints, die z. B. zur Orientierung und Inspiration von Shopkunden führen.

Operationen der Tag Engine

Mathematisch gesehen sind Operationen, die Tag Engines leisten, Segmentierungen in einem hochdimensionalen Eigenschaftsraum. Dieser Eigenschaftsraum wird von der Menge aller verfügbaren Tags aufgespannt und hinsichtlich Übereinstimmung mit einem Produkt bewertet. Sie nutzen dabei eine in Echtzeit sich ändernde Ähnlichkeitsmetrik und sind optimalerweise auch noch lernfähig. Um einen kontextbezogenen Dialog zu ermöglichen, muss oft eine Kombination mehrerer Operationen erfolgen.

 

Response Engines: Echtzeit-Parametrisierung der Tag Engine

Die Echtzeit-Parametrisierung erhält die Tag Engine in komplexeren Anwendungen von einer sogenannten Response Engine. Diese erfasst über Sensoren das Klick- und Kaufverhalten der Shopkunden, analysiert dieses und übergibt es an die Tag Engine zur weiteren Verarbeitung. Ein Parameter stellt z. B. eine bevorzugte Marke für Hosen eines Shopkunden dar, welcher für die Ausspielung eines personalisierten Tags wichtig ist. Die Response Engine ist somit ein wichtiger Part für die Guided Selling UX.

 

Aufgabe der Response Engine

Die Response Engine ist gewissermaßen das Gegenstück zur Tag Engine. Response Engines sind KI Algorithmen, die die Aufgabe haben, aus der Reaktion eines Kunden (Interaktion des Kunden im Online Shop) herauszuarbeiten, was der Kunde möchte und welches Interessenprofil der Kunde hat. Die Ergebnisse übergibt sie dann in standardisierter Form, in einem entsprechenden Tag, an die Tag Engine.

 

Struktur der Response Engine

Eine Response Engine kann, je nach Architektur der personalisierten Anwendung, in der sie arbeitet, relativ einfach strukturiert oder auch sehr komplex sein. Die Response Engine arbeitet eng vernetzt mit der Tag Engine. Da komplexe Daten in Echtzeit ausgetauscht werden müssen, kann man sie prinzipiell aber auch als eigener Web Service mit entsprechender API realisieren. Sie nutzt prinzipiell den kompletten Dialog zwischen einem Shopkunden und einer personalisierten Anwendung.


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State Engine: Bindeglied zwischen Tag und Response Engine

Die State Engine ist einerseits die Instanz, die den Input einer Response Engine nutzt, um damit eine Tag Engine mit den richtigen Parametern zu versorgen. Anderseits entscheidet sie aufgrund der Resultate der Response Engine, die ja das Kundenverhalten auswertet, was als Nächstes zu tun ist. Sie ist für dynamische Programmabläufe zuständig. In einfacheren Fällen kann die State Engine direkt durch den Anwendungscode, der im Webbrowser abgearbeitet wird, realisiert werden. Dies ist vor allem der Fall, wenn die personalisierte Anwendung über feste Ablaufstrukturen verfügt und kein allzu komplexes Regelwerk aus Business Rules abarbeiten muss, was heute noch die Mehrzahl aller Anwendungen betrifft.

Generell ist eine State Engine in „höherer Ausbaustufe“ ein komplexes Stück KI, das semantische Informationen verarbeiten muss, die dann als „Knowledge Graph“ vorliegen und deshalb mit Inferenz und ähnlichen Technologien arbeitet. Auch State Engines können lernfähig gebaut werden und optimieren sich dann durch Reinforcement Learning selbst.

Zusammenspiel der Response, State und Tag Engine für die Guided Selling UX
Zusammenspiel der Response, State und Tag Engine für die Guided Selling UX

Fazit: Guided Selling UX lässt sich über eine Tag Engine gestalten

Um die passende Guided Selling UX für die Shopkunden zu ermöglichen, ist die Anreicherung von Attributen im Produktkatalog unerlässlich. Denn dadurch kannst du eine Tag Engine in Betrieb nehmen, die einen kontextbezogenen Dialog zum Kunden im Online Shop aufbaut, welcher einem Fachverkäufer im stationären Handel ähnelt. Die Tag Engine sucht dann genau die Artikel heraus, die zu den präferierten Produkteigenschaften eines Shopkunden passen, um somit das Bedürfnis der Beratung bei selbsterklärenden Produkten eines tiefen Produktsortiments zu erfüllen.

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29. Apr 2021

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Michael Bernhard

Co Founder

Michael ist Co Founder von epoq. Er studierte Physik und Philosophie und ist heute als technischer Geschäftsführer von epoq tätig. Sein technisches Expertenwissen bringt er täglich für die Weiterentwicklung der Personalisierung ein.

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