Mit einer Recommendation Engine den Warenkorb füllen

epoq™ Inspire für Inspiration im Online Shop.

Wusstest du, dass…

  • 6

    Mehr als jeder 6. Onlinekauf ein Impulskauf ist (Quelle: ECC)? Eine Recommendation Engine macht dies möglich.

  • 13,9%

    der Online-Käufer angeben, dass sie von Empfehlungen in Online-Werbung zum Kauf animiert wurden (Quelle: ECC)?

  • 64%

    der Shop-Besucher es wichtig finden, dass sie Unternehmen mit relevanten Informationen ansprechen (Quelle: Monetate)?

Recommendation Engine - die inspirierende Quelle für exploratives Stöbern

Eine Recommendation Engine inspiriert Online Shopper mit relevanten Empfehlungen entlang der digitalen Customer Journey. Dafür wird das Klick- und Kaufverhalten jedes Shopbesuchers in einer Wissensbasis erfasst und zu einer Historie verarbeitet. Durch eine selbstlernende Technologie erhält jeder Online Shopper auf ihn zugeschnittene Produkte angezeigt. Die Recommendation Engine regt dadurch die Vorstellungskraft der Online Shopper an und versetzt sie in die Lage, die Produktvorzüge zu erkennen. Die transportierten Emotionen, führen zu Kaufimpulsen, welche den Warenkorb füllen. Genau das bietet dir epoq™ Inspire.

So geht`s:

    Shop Besucher wollen bereits auf der Startseite inspiriert werden – besonders im Fashion-Bereich ist es wichtig den individuellen Geschmack der Besucher bereits beim Betreten des Shops zu treffen, um sie zu begeistern. Nicht immer ist der Besucher bekannt – in diesem Fall helfen Topseller oder auto-generierte Empfehlungen, basierend auf dem Verhalten der Gesamtheit aller Besucher.

     

    War der Besucher bereits zuvor im Shop, so wird sein Klick- und Kaufverhalten verwendet, um an dieser Stelle personalisierte Empfehlungen auszuspielen.

    „Andere Kunden kauften auch“ und „Dazu empfohlen“ – das beste Produkt finden und dazu alles aus einem Guss kaufen. Besonders in der Mode-Branche macht das die Kompetenz aus.

     

    Bei dem Thema „Herrenmode“ zum Beispiel – ein hochwertiger Herrenausstatter bietet seinen Kunden Alternativen und weiß welche Krawatten zu welchem Hemd passen.

    „Wird oft zusammen gekauft“ – verbinden, was zusammen gehört. Thematisch passende Produkte im Sortiment erkennen und aktiv anbieten. Das lässt Bedürfnisse entstehen und inspiriert den Besucher.

     

    Das Thema „Bücher, Filme, Musik, etc.“ zum Beispiel – wer Harry Potter Fan ist kauft sich nicht nur ein Buch, sondern auch ein zweites oder eine Blu-Ray, etc…

     

    Basierend auf dem Besucherverhalten sowie der Kundenhistorie lassen sich so gezielt Empfehlungen auf der Produktdetailseite ausspielen, um Impulse zum Stöbern zu setzen.

    Kategorie- oder branchenspezifische Anforderungen können durch intelligente Regeln umgesetzt werden, sodass für den Nutzer die maximal relevanten Produkte im aktuellen Kontext empfohlen werden.

     

    Das Thema „Drogerie“ zum Beispiel – interessiert ein Nutzer sich für ein Shampoo für trockenes Haar, so ist er sehr wahrscheinlich affin für ergänzende Produkte aus der gleichen Serie für seinen individuellen Haartyp.

     

    Eine individuell für den Kunden programmierte Regel sorgt für personalisierte Aussteuerung von Empfehlungen nach Haut- und Haartyp, wie z. B. bei najoba.de.

    sister surprise Logo für Referenz der Welt Inspirieren durch personalisierte Empfehlungen

    Sister Surprise begeistert mit INSPIRIERENDEN DESSOUS und Bademode:

    „Mit dem innovativen Recommendation Services von epoq, können wir unseren Kunden noch individuellere und gezieltere Produktempfehlungen in unserem Online-Shop und unseren Newslettern aussprechen.“

    Thorben Siewert | Leiter Operations | vStores Commerce GmbH

    Hinterlasse bei Kunden und Besuchern einen bleibenden Eindruck

    Es gilt, mit relevanten Empfehlungen den Geschmack der Online Shopper zu treffen und dadurch Bedürfnisse zu wecken. Dies gelingt, indem:

    • die richtigen Datenmodelle z. B. diese Hose passt zu diesem T-Shirt ausgespielt werden. Hierfür bedient sich der Algorithmus der gesammelten Daten in der epoq™ Plattform (Wissensbasis) und des Fach- und Branchenwissens des Shopbetreibers.
    • neue Hypothesen über A/B-Tests geprüft und gewonnene Erkenntnisse in die Recommendation Engine einfließen. Unsere Algorithmen lernen selbstständig, können aber von unseren Data Scientist gesteuert werden.
    • individuelle Regeln über das epoq™ Control Desk zum Einsatz kommen.

    Wir nehmen alle Anforderungen sowie das Fach- und Branchenwissen eines Shopbetreibers auf und liefern eine maßgeschneiderte Recommendation Engine.

    Top-Empfehlungen beinhalten:

    DATENMODELLE

    Die Datenmodelle z. B. diese Hose wird mit diesem T-Shirt gekauft, werden über das Klick- und Kaufverhalten der Kunden und Besucher im Shop sowie über menschliche Erkenntnisse gesteuert (Hybrid-Ansatz).

    Hypothesen

    Es werden Hypothesen zum Kaufverhalten von Kunden aufgestellt und mittels passender Testverfahren z. B. A/B-Test geprüft. Die Erkenntnisse fließen in die Empfehlungen ein.

    REGELN

    Mit Use Case orientierten sowie hochgradig maßgeschneiderten Regeln werden Empfehlungen aus dem System nach Bedürfnissen sowie Branchenwissen der Shopbetreiber eingegrenzt.

    Integration der Recommendation Engine?Nichts einfacher als das!

    Setup

    Für das Setup der Recommendation Engine benötigen wir deinen Produktkatalog im XML- oder CSV-Format. Wir übergeben dir den Tracking Code für die Anbindung an unsere Plattform, welchen du im Shop integrierst.

    Code Snippet

    Du erhältst ein Code Snippet, als Platzhalter für das Frontend der relevanten Empfehlungen, welchen du im Online Shop integrierst.

    Prüfung

    Die relevanten Empfehlungen werden im Testsystem detailliert geprüft.

    Liveschaltung

    Nach einer kurzen Lernphase werden die relevanten Empfehlungen personalisiert ausgespielt.

    Qualitätssicherung

    Wir testen die Empfehlungen, passen die Regeln an die gewünschte Strategie an und führen Schulungen für den Login-Bereich durch.

    Die Recommendation EngineNicht greifbar - aber erlebbar!

    Wähle aus den nachfolgenden 3 Möglichkeiten aus und gewinne einen tieferen Einblick in unsere Recommendation Engine – epoq™ Inspire.

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