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Retourenvermeidung durch personalisierte Beratung im E-Commerce

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Mit einer Recommendation Engine sorgst du für Inspiration im Online Shop und erhöhst den Warenkorbwert

epoq Inspire

Startseite » Personalisierung » Recommendation Engine

Wusstest du, dass…

84%

des Umsatzes verbessert wird, nach der Integrierung von Produktvorschlägen im Online-Shop. (Quelle: E-Commerce-Leitfaden, 2016)

71%

der Conversion Rate in Online Shops verbessert wurde, nach der Einführung von Produktvorschlägen. (Quelle: E-Commerce-Leitfaden, 2016)

26%

der Konsumenten in Online Shops, gerne Kaufempfehlungen in Online Shops nutzen würden. (Quelle: Bitkom-Research, 2020)

47%

der User, es als sinnvoll erachten, ähnliche Produkte im Online Shop vorgeschlagen zu bekommen. (Quelle: Statista, 2017)

Eine Recommendation Engine inspiriert deine Kunden in der Phase der Kaufbereitschaft

Eine Recommendation Engine ist ein Software-Service, der relevante Empfehlungen in einem Online Shop ausspielt und dadurch in der Phase der Kaufbereitschaft 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.

Connect

Verbinde dich mit deinen Kunden und baue das Kundenvertrauen weiter aus. Deine Kunden besuchen deinen Online Shop regelmäßig, lass auch du etwas von dir hören. Sende personalisierte E-Mails zu verschiedenen Anlässen, wie Geburtstag, Lifecycle, Transaktionen etc. 
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Stream

Sorge für Unterhaltung und damit für eine stetige Kundentreue. Kunden stöbern gerne durch ihre eigenen Produkt- und Markenwelt, um Neues zu entdecken. Setze hier mit einem personalisierten Shoppingbereich an und lasse deine Kunden täglich in deinen Online Shop zurückkehren. 
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Inspire

Inspiriere deine Kunden, sobald sie Kaufbereitschaft zeigen. Denn jetzt sind sie offen für weitere Kaufimpulse, die ihr ausgewähltes Produkt vervollständigen oder ergänzen. Hierfür eignen sich relevante Empfehlungen ganz besonders.

Advise

Stelle deinen Kunden Beratung bei der Produktauswahl zur Verfügung. Deine Kunden haben einen Bedarf, benötigen aber Unterstützung, um den richtigen Artikel aus dem jeweiligen Produktsortiment auszuwählen. Dann kann ein intuitiver Produktberater weiterhelfen.
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Search

Biete deinen Kunden Orientierung bei der Produktrecherche. So können sie schnell und einfach zur gewünschten Produktdetailseite gelangen und sich über ein Produkt informieren. Wenn du diesen Customer Touchpoint personalisieren möchtest, schau dir unsere intelligente Suche an.
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Personalisierung ist der Schlüssel für relevante Empfehlungen auf jeder Shopseite

Die Recommendation Engine ist Teil unserer Personalisierungsplattform, die über unsere KI-Engine betrieben wird. Somit nutzt sie Verfahren der künstlichen Intelligenz, um relevante Empfehlungen für jeden einzelnen Kunden zu berechnen. Dadurch kann sie deinen Shopkunden in der Customer-Journey-Phase der Kaufbereitschaft auf verschiedenen Shopseiten über relevanten Empfehlungen inspirieren und Kaufimpulse setzen. Denn es werden in jedem Recommendation-Widget genau die Produkte angezeigt, die den persönlichen Präferenzen deines Shopkunden in diesem Moment entsprechen. Hat ein Kunde z. B. über die Suchfunktion nach Hosen von „Tom Tailer“ gesucht, werden ihm in den Empfehlungen ebenso passende Hosen von „Tom Tailer“ angezeigt, da die Marke als Präferenz erfasst wurde. Hat er sich z. B. schon eine Hose von „Tom Tailer“ in den Warenkorb gelegt, erhält er an dieser Stelle z. B. passende T-Shirts seiner bevorzugten Marken angezeigt, die zur ausgewählten „Tom Tailor“-Hose passen.

7,6% Umsatzsteigerung durch Einsatz einer Recommendation-Engine

„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 Vollmer, Director UX | Internetstores.

Die Personalisierung über die Recommendation Engine kann stufenweise erfolgen

Bevor du mit der Personalisierung beginnst, musst du zunächst sicherstellen, dass deine Empfehlungen richtig ausgespielt werden, wie z. B. die Zusatzartikel auf der Produktdetailseite. Erst dann kannst du mit der Personalisierung beginnen. In der ersten Stufe kannst du z. B. bereits bestimmt Marken priorisieren. In der zweite Stufe hast du die Möglichkeit die Empfehlungen passend für bestimmte Kundensegmente auszuspielen und in der dritten Stufe eine komplette 1:1-Personalisierung umzusetzen. Dabei kannst du eine Personalisierungsstrategie für deinen gesamten Online Shop definieren oder das Customer Targeting im Rahmen von Kampagnen durchführen. Unsere KI-Technologie macht es möglich.

Die beliebtesten Use Cases einer Recommendation Engine

Zusatzprodukte im Warenkorblayer anzeigen

Inspiriere deine Kunden mit dem Klick auf den Warenkorb-Button

Produkt-Sets auf der Produktdetailseite anbieten

Ermögliche deinen Kunden den Kauf eines Gesamtpakets

Liken und Disliken von Empfehlungen ermöglichen

Biete deinen Kunden die Möglichkeit Bewertungen abzugeben

Kategorie-Empfehlungen auf der Startseite einbinden

Treffe den individuellen Geschmack deiner Shopkunden bereits beim Einstieg

Kassenzone im Warenkorb einrichten

Lass deine Shopkunden spontan zugreifen

Bundles auf Produktdetailseiten ausspielen

Biete deinen Kunden zusammengehörige Produkte an

Zusatzprodukte im Warenkorblayer anzeigen

Hat sich ein Online Shopper für ein Produkt entschieden, kannst du ihn beim Klick auf den Warenkorb-Button mit Zusatzprodukten inspirieren. Die relevanten Empfehlungen werden in Millisekunden personalisiert berechnet und eingeblendet. Dadurch wird dein Warenkorbwert und Umsatz gesteigert. Ankerkraut konnte dadurch den Warenkorbwert rasant um 6% steigern.

  • Zusatzprodukte erscheinen mit Klick auf den Warenkorb-Button
  • Relevante Empfehlungen werden in Millisekunden berechnet und eingeblendet
  • Warenkorbwert und Umsatz wird gesteigert

Für diese Use Case gibt es eine 30-Tage-Testversion. Jetzt testen!

Produkt-Sets auf der Produktdetailseite anbieten

Biete deinen Online Shoppern die Möglichkeit, schnell komplette Produkt-Sets zusammenzuklicken. So entsteht z. B. ein stilsicheres Outfit oder eine kompatible Snowboardausrüstung. Das Set kann direkt geshoppt oder zunächst gespeichert werden. So erhält der Online Shopper Inspiration für ein kompatibles Produkt-Set direkt auf der Produktdetailseite und spart dazu noch Zeit. Warenkorbwert und Umsatz werden dadurch gesteigert.

  • Kunden können schnell Produkt-Sets zusammenklicken
  • Das Set kann direkt geshoppt oder gespeichert werden
  • Zeitersparnis für den Online Shopper
Liken und Disliken von Empfehlungen ermöglichen

Biete deinen Online Shoppern die Möglichkeit Produkt-Empfehlungen zu liken oder zu disliken. Diese Informationen können anschließend z. B. im Warenkorblayer verwendet werden, um die passenden Zusatzprodukte zu berechnen und auszuspielen.

  • Produkt-Empfehlungen können geliked oder gedisliked werden
  • Informationen fließen in die Empfehlungen mit ein
Kategorie-Empfehlungen auf der Startseite einbinden

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.

  • Online Shopper werden bereits auf der Startseite inspiriert
  • Wenn der Besucher unbekannt ist, können Topseller eingesetzt werden
Kassenzone im Warenkorb einrichten

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. Das füllt den Warenkorb und lässt den Umsatz steigen.

  • Spontanes Zugreifen kann über den Warenkorb abgebildet werden
  • Es sollten Produkte eingeblendet werden, die günstiger sind
Bundles auf Produktdetailseiten ausspielen

„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.

  • Thematisch passende Produkte werden gemeinsam angeboten

Die KI-Engine unserer Personalisierungsplattform macht es möglich

Bevor die Recommendation Engine bei dir zum Einsatz kommt, generieren wir mit unserer KI-Engine zunächst eine Wissensbasis für deinen Online Shop. Dafür nutzt unsere KI-Engine deinen Produktkatalog, das Klick- und Kaufverhalten deiner Shopkunden und unser sowie dein Expertenwissen. Sie verknüpft die Daten zu Wissen und berechnet dadurch die relevanten Empfehlungen für deine Shopkunden und spielt diese aus. Da sich die Recommendation Engine auf unserer Personalisierungsplattform befindet, welche für die Personalisierung der gesamten Customer Journey deiner Shopkunden ausgelegt ist, hast du die Möglichkeit weitere Touchpoints in deinem Online Shop freizuschalten und dafür das bereits generierte Wissen der Recommendation Engine zu nutzen (modularer Aufbau) und die Wissensbasis für deinen Online Shop weiter anzureichern. Du möchtest mehr zur KI-Engine erfahren? Dann auf zur E-Commerce-Technologie.

Schau dir die neuesten Insights zur Recommendation Engine an

Webinar

Webinar-Auf­zeich­nung – Per­so­na­li­sier­te Ein­kaufs­wel­ten (#epoqPXD)

Die Speaker dieses Vortrags (Shopware, epoq und Fackelmann) zeigen Beispiele per­so­na­li­sier­ter Ein­kaufs­wel­ten für den Online Shop und wie mit Per­so­na­li­sie­rung gestartet werden kann.

17. Sep 2020

Mehr Erfahren
Webinar

Webinar-Auf­zeich­nung – Per­so­na­liza­t­i­on Best Practices für den Online Shop (#epoqPXD)

In diesem Vortrag berichten ver­schie­de­ne Shop­be­trei­ber (Tableware24, A-Z Gartenhaus, Miles&More und Ankerkraut), wie Ori­en­tie­rung und Inspiration für Shopkunden geschaffen werden kann.

17. Sep 2020

Mehr Erfahren

Digitale Customer Experience: Per­so­na­li­sier­te Ein­kaufs­wel­ten – Begeistere deine Kunden

18. Aug 2020

Erfahre, wie du anhand von emotionalen Ein­kaufs­wel­ten für eine be­geis­tern­de digitale Customer Experience sorgen kannst!

Kategorien
  • epoq Inspire
  • epoq Search
  • epoq Stream
Produkte

#Veröffentlichung

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Presse 03. Jun 2020

epoq erkennt Shopkunden-Bedürfnisse und unterstützt die digitale Entwicklung bei Fackelmann

03. JUN 2020

Neben den be­dürf­nis­de­cken­den Produkten soll auch der Online Shop von Fackelmann auf die in­di­vi­du­el­len Shopkunden-Bedürfnisse aus­ge­rich­tet sein.

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Case Study

Bisherige Personalisierungsstrategie auf dem Prüfstand

23. Sep 2019

OUTLETCITY Metzingen steigert den Umsatz pro Session um 5,04% durch eine neue Personalisierungsstrategie.

Der Erfolg von Ankerkraut – Werbung persönlich ab­ge­schmeckt

08. Aug 2019

e-tailment berichtet über den Erfolg von Ankerkraut und wie epoq in Sachen Per­so­na­li­sie­rung un­ter­stütz­te.

Kategorien
  • epoq Inspire
Produkte

#Veröffentlichung

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Case Study

Cross Selling im Online Shop von Ankerkraut

02. Mai 2019

Ankerkraut testete Empfehlungen im Warenkorblayer und steigert den Warenkorbwert um bis zu 6%

KI-Technologie Ratgeber

E-Book – Der digitale Verkäufer – Rein­force­ment Learning im E-Commerce

Erhalte umfassende Insights zum Einsatz von Rein­force­ment Learning zur Per­so­na­li­sie­rung von Online Shops.

18. Feb 2019

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Case Study

Recommendation-Engine-Anbieter im Vergleich

15. Mai 2018

hagebau führte einen A/B-Test mit seinem bisherigen Re­com­men­da­ti­on-Engien-Anbieter und epoq Inspire durch.

Case Study

fahrrad.​de: Mehr Umsatz durch E-Commerce Product Re­com­men­da­ti­ons

24. Okt 2017

Per­so­na­li­sier­te E-Commerce Product Re­com­men­da­ti­ons durch Shop­be­trei­ber Know-how und Re­com­men­da­ti­on Engine bei fahrrad.​de.

6% höherer Warenkorbwert über Produktempfehlungen im Warenkorblayer

„Uns ist es sehr wichtig den Kunden bei seinem Entscheidungs- und Kaufprozess nicht zu stören oder aufdringlich in eine bestimmte Richtung zu drücken. Das Cart Layer von epoq bietet hierbei eine sehr gute Möglichkeit. Es fügt sich nahtlos in das Design unseres Online-Shops ein und gibt dem Kunden relevante Empfehlungen, welche einen entsprechenden Mehrwert für seine Nutzererfahrung bieten. Dies spiegelte sich bereits während des Testzeitraumes in steigenden Warenkorbwerten wieder. Die enorme Flexibilität, Kompetenz und Zuverlässigkeit des epoq Teams runden diese positive Erfahrung ab.“

Robin Haas, Online-Marketing | Ankerkraut

Maßschneiderung ist ein Must-have der Recommendation Engine

Datenmodelle

Je nachdem in welcher Customer-Journey-Phase sich ein Kunde befindet und auf welcher Shopseite, kann ein anderes Datenmodelle zum Einsatz kommen. Ein hybrides Modell wäre auf der Produktdetailseite geeignet, wie z. B. diese Hose wird mit diesem T-Shirt gekauft. Hier spielen das Klick- und Kaufverhalten der Kunden sowie menschliche Erkenntnisse eine Rolle.

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.

So läuft die Integration der Recommendation Engine ab

01

Generierung einer Wissensbasis

Für die Generierung der Wissensbasis benötigen wir deinen Produktkatalog im XML- oder CSV-Format und das Klick- und Kaufverhalten deiner Shopkunden. Letzteres wird über einen Tracking Code in deinem Online Shop erfasst.

02

Setup im Test-System

Wir besprechen gemeinsam deine visuellen Vorstellungen und übermitteln dir das div-Element, als Platzhalter für das Frontend der relevanten Empfehlungen. Dieses integrierst du in dein Testsystem. Nun erfolgen die Feinjustierung des Suchalgorithmus und die benötigte Konfiguration.

03

Freischaltung im Live-System

Nach dem Setup im Testsystem und der erfolgreichen Funktionsprüfung, wird die Recommendation Engine in deinem Livesystem freigeschaltet und steht deinen Shopkunden für die Ausspielung relevanter Empfehlungen bereit. Falls erforderlich, führen wir noch eine Feinjustierung im Live-Betrieb durch.

04

Einführung in unser Backend

Wir führen dich in unser Backend, das Control Desk, ein und schulen dich hinsichtlich der verschiedenen Analyse- und Konfigurationsmöglichkeiten sowie der Feature-Nutzung. Somit kannst du das Monitoring und die Steuerung der Recommendation Engine durchführen.

05

Ausspielung relevanter Empfehlungen

Deine Shopkunden erhalten relevante Empfehlungen auf verschiedenen Shopseiten ausgespielt, die zu Kaufimpulsen führen. Du sorgst dadurch für Inspiration in der Phase der Kaufbereitschaft und erhöhst den Warenkorbwert, was sich positiv auf deine Conversion Rate und deinen Umsatz auswirkt.

epoq Control Desk

Monitoring und Steuerung der Recommendation Engine

Über das epoq Control Desk hast du umfangreiche Möglichkeiten die Recommendation Engine zu monitoren und zu steuern.

  • Konfiguration

    Über den Tab „Konfiguration“ siehst du sofort wie viele Empfehlungswidgets in deinem Online Shop integriert und wo diese platziert sind.  Darüber hinaus siehst du die verschiedenen Regeln, die zugrunde gelegt sind. Mit Klick auf den ‚Bearbeiten-Button‘ gelangst du in den Rule Editor, wo du Regeln anlegen, bearbeiten, priorisieren oder löschen kannst.

  • Kennzahlen

    Der Tab „Kennzahlen“ gibt dir Auskunft über verschiedene KPIs deiner eingesetzten Empfehlungen, wie z. B. über die Klick-Performance, die Umsatzrate und den Conversion Funnel.

  • Analyse

    Über den Tab „Analyse“ kannst du dir die beliebtesten Empfehlungen sowie die verschiedenen Empfehlungsstrategien anzeigen lassen . Über Screenshots siehst du zusätzlich, wie deine Empfehlungen live aussehen.

  • Features

    Im Rahmen der „Features“ stehen dir verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, wie z. B. Whitelisting, Blacklisting, Combi Creator und Themenwelten.

Mehr Infos zum Control Desk

Wann sich der Einsatz einer Recommendation Engine für dich lohnt

Basisfunktionalität

Du betreibst bereits einen Online Shop o. ä. und hast alle Basisfunktionalitäten abgehakt und möchtest jetzt Kaufanreize auf verschiedenen Shopseiten setzen.

Bestellungen

Du hast mehr als 1000 Bestellungen im Monat.

Produktsortiment

Du hast mehr als 1000 Produkte im Sortiment.

Du möchtest Online Shopper mit relevanten Produkt-Empfehlungen zum Kauf inspirieren?

Unsere Reco Engine füllt die Warenkörbe entlang der Customer Journey.

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Die neuesten Blogartikel zur Recommendation Engine

Blogpost

Verschiedene Empfehlungssysteme im E-Commerce

Empfehlungssysteme gehören in den meisten Online Shops zum Standard. Doch betrachtet man die ausgespielten Empfehlungen genauer, zeigt sich, dass es hier große Unterschiede gibt. Unterschiede in den Empfehlungen entstehen durch die eingesetzte Personalisierung. Denn je nach Funktionsweise des Empfehlungssystems werden verschiedene Schwerpunkte bei der Personalisierung gesetzt. Welche Empfehlungssysteme es gibt und wann der Einsatz welches Systems für deinen Online Shop sinnvoll ist, erfährst du in diesem Artikel.

Michael Bernhard: 30. Okt 2020

Mehr Erfahren
Blogpost

Inspiration leicht gemacht: So setzt du Produktempfehlungen im E-Commerce sinnvoll ein

Produktempfehlungen begegnen uns nicht selten, wenn wir in Online Shops unterwegs sind. Sie zeigen uns alternative oder ergänzende Produkte, Produktneuheiten oder Topseller. Während Produktempfehlungen im E-Commerce für den Kunden Inspiration beim weiteren Einkauf vermitteln, bieten sie dir als Shopbetreiber den Vorteil, dass du damit den Warenkorbwert in deinem Online Shop steigern kannst. Produktempfehlungen können den Nutzer dabei auf der gesamten Reise im Online Shop – von der Startseite über Kategorie- und Produktdetailseiten bis hin zum Warenkorb und darüber hinaus in E-Mails – begleiten. In diesem Artikel zeigen wir dir, wo Produktempfehlungen im E-Commerce überall sinnvoll sind und welche Besonderheiten du bei der Ausspielung von Empfehlungen je nach Position im Shop beachten solltest.

Sarah Birk: 30. Apr 2020

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