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)?

  • 56%

    der Kunden wahrscheinlicher eine Seite erneut besuchen, die Produkte empfiehlt (Quelle: e-tailment)?

Was ist eine Recommendation Engineund wieso ist sie so wertvoll?

Eine Recommendation Engine ist ein Software-Service, der relevante Empfehlungen in einem Online Shop ausspielt und für Inspiration sorgt. Dafür wird das Klick- und Kaufverhalten jedes Shopbesuchers in einer Wissensbasis erfasst und zu einer Historie verarbeitet. Durch eine selbstlernende Technologie werden dem Shopbesucher Produkt- oder Content-Empfehlungen ausgespielt, die zum Interesse passen. Es entstehen Kaufimpulse, die den Warenkorb füllen. Genau das bietet epoq Inspire.

Modell und Funktionsweise der epoq Recommendation Engine
Funktionsweise der epoq Recommendation Engine

Empfehlungsstrategien:

    Online Shopper wollen bereits auf der Startseite inspiriert werden – es ist wichtig den individuellen Geschmack der Besucher bereits beim Betreten des Online 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.

    Auf der Reise durch den Online Shop können verschiedene Touchpoints (Interaktionspunkte) personalisiert werden, um den Online Shopper persönlich anzusprechen. Relevante Empfehlungen können auf verschiedenen Seiten platziert werden:

    • Startseite
    • Kategorieseite
    • Produktdetailseite
    • Warenkorb
    • Warenkorblayer
    • Merkzettel

    So wir dem Online Shopper ein einzigartiges Einkaufserlebnis geboten. Denn an jedem Touchpoint werden genau die Produkte angezeigt, die für den jeweiligen Online Shopper relevant sind.

    Was im stationären Handel funktioniert, kann online auch eingesetzt werden. Die Kassenzone und das spontane Zugreifen auf Zusatzartikel kann über relevante Empfehlungen im Warenkorb abgebildet werden.

     

    Wird z. B. in einem Online Shop für körperliche Fitness eine Yogamatte in den Warenkorb hinzugefügt, können in der digitalen Kassenzone Artikel wie Yogamattenreiniger angeboten werden. Das füllt den Warenkorb und lässt den Umsatz steigen.

    „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.

     

    Ein Harry Potter Fan kauft sich z. B. 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.

    „Andere Kunden kauften auch“ und „Dazu empfohlen“ – das beste Produkt finden und dazu alles aus einem Guss kaufen.

     

    Ein Herrenausstatter z. B., bietet seinen Kunden nicht nur das relevante Hemd an, er empfiehlt darüber hinaus eine passende Krawatten zum Hemd und Manschettenknöpfe.

     

    Durch relevante Empfehlungen auf der Produktdetailseite, die Cross-Selling-Artikel anzeigen, kann das Gesamtpaket verkauft werden, welches dem Online Shopper Freude bereitet und Zeit erspart.

    Erfahre, wie internetstores 7,6% mehr Umsatz pro Session über die Reco Engine erzielt hat:

    Jetzt Case Study lesen!

     

    Case Study: Umsatzsteigerung bei internetstores

    Online Shops, die unsereRecommendation Engine einsetzen

    Das Bild zeigt das Logo von About you. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von Alternate. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von babymarkt. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    sister surprise Logo als Referenz der Welt Inspirieren durch personalisierte Empfehlungen. Sister surprise gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von fahrrad.de. Der Online Shop gehört zu den Kunden von epoq und hat E-Commerce Product Recommendations im Einsatz.
    Das Bild zeigt das Logo von Bogner. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von Calida. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von dem Online Shop yogabox. Yogabox gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von Babor. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.
    Das Bild zeigt das Logo von Jochen Schweizer. Der Online Shop gehört zu den epoq Kunden.

    internetstores inspiriert Kunden im Bereich Bike und Outdoor

    „Wir freuen uns darüber, seit Jahren
    einen kompetenten Partner in Sachen Recommendations an unserer Seite zu haben,
    der uns über das Standardgeschäft hinaus beratend zur Seite steht. Die leistungsstarke Recommendation Engine von epoq bringt uns unserem Ziel näher, unseren Kunden „the best shopping experience“ zu bieten.“

    André Gsell, Head of Usability | internetstores.“

    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.

    Recommendation Engine Integration?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. Es spielt keine Rolle, mit welchem Shopsystem du arbeitest.

    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.

    Erfahre mehr in einerWeb-Demo!

    Web-Demo jetzt anfordern

    Teste die Recommendation Enginein deinem Shop!

    Jetzt mehr erfahren zum In-Shop-Test

    Frag` einfach denPreis an!

    Preis jetzt anfragen

    Die neuesten Blogartikelzur Recommendation Engine

    Control Desk|Recommendation Engine

    Empfehlungsmanagement Teil 1: Grundlagen

    9. November 2017

    Recommendation Engine

    Digitales Storytelling personalisieren: Emotional Commerce 2.0

    4. Oktober 2017

    Recommendation Engine

    Mit Reco Engines den Warenkorbwert steigern

    13. Juni 2017

    Beginne zu tippen und drücke Enter zum suchen